203041 modulo control_digital

CONTROL DIGITAL
Por
JOHN JAIRO CESPEDES MURILLO
OSCAR DONALDO RODRIGUEZ BERMUDEZ
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD
ESCUELA DE CIENCIAS BASICAS TECNOLOGÍA E
INGENIERÍA

UNIDADES DIDACTICAS
INTRODUCICION
UNIDAD UNO: Fundamentos Matemáticos de .los sistemas Digitales
1. Transformada Z
1.1 Definición de la transformada Z
1.2.Región de convergencia.
1.3 Propiedades de la transformada Z.
1.4 Transformada Z de funciones elementales.
1.5. Tabla de transformadas Z
2. Transformada Inversa Z
1.1 Definición de la transformada Z inversa
1.2 Propiedades de la transformada Z inversa
1.3 Transformada Z inversa de funciones elementales
1.4 Convolución de funciones en trasformada Z
1.5. Tabla de transformadas Z inversa
3. Muestreo y estabilidad en Z
2.1 Muestreo
2.2 Muestreo mediante impulsos y retención de dato
2.3 Funciones de transferencia en Z
2.4 Precisión de la respuesta en estado transitorio
2.5 Polos y ceros en el plano Z
2.6 Lugar geométrico de las raíces discreto .
UNIDAD DOS: ESPACIO DE ESTADOS.
4. Técnicas de diseño digital basado en la frecuencia
4.1 Diseño de sistemas de control digital basado en filtros
discretos.
4.2 Método de diseño basado en respuesta en frecuencia.
4.3 Uso de trazas de Bode en el diseño de sistemas de control.
4.4 Método de mapeo de polos y ceros
4.5 Diseño basado en lugar de las raíces
5. Técnicas de diseño digital
5.1 Método de Ragazzini.
5.2 Diseño usando Emulación.
5.3. Algoritmo del PD en tiempo discreto
5.4 Algoritmo del PI en tiempo discreto
5.5 Algoritmo del PID en tiempo discreto
6. Análisis en el espacio de estados.
5.1 Ecuación de estado.
5.2 Sistemas Discretos en espacio de estado
5.3. Controlabilidad y obsevabilidad en sistemas discretos
5.4 Respuesta Transitoria.
5.5 Obtención del modelo en espacio de estado discreto

Introducción
El diseño de sistemas de control es una tarea de gran importancia en la Ingeniería
Electrónica, durante mucho tiempo los diseñadores haban centrado su atención en los
sistemas de tipo analógico(tiempo continuo).Sin embargo, el rápido desarrollo de la
electrónica digital y el uso cada vez más frecuente de los microprocesadores en una gran
variedad de aplicaciones, creó la necesidad de desarrollar técnicas para el diseño de
controladores empleando esta tecnología. Por tal razón es importante y necesario el
contar con técnicas bien establecidas para el diseño de controladores digitales. Este
trabajo tiene como. finalidad el presentar algunas de las técnicas más comúnmente
empleadas en el diseño de sistemas de control digital, específicamente en lo referente a
los sistemas del algoritmo de control Este modulo de ninguna manera intenta ser un
tratado formal de las técnicas de diseños síntesis de algoritmos de control digital. Sin
embargo, las técnicas que se presentan son tratadas con un cierto nivel de profundidad,
adecuado para impartirse en los cursos de Control Digital a nivel de pregrado. Antes de
proceder a la descripción de las técnicas para el diseño de sistemas de control digital, es
necesario hacer mención de las especificaciones que se deben satisfacer para que el
sistema global tenga un desempeño adecuado. Primeramente se debe tener como base el
prerrequisito de conocer las especificaciones de diseño para sistemas en tiempo
continuo y posteriormente se discute como éstas especificaciones son interpretadas y
modificadas en su caso para ser empleadas en el diseño de sistemas de control digital.
Entre las principales características del Control Digital tenemos que:No existe límite en
la complejidad del algoritmo, existe una facilidad de ajuste y cambio. también se puede
tener una exactitud yestabilidad en el cálculo.

UNIDAD UNO: Fundamentos Matemáticos de
.los sistemas Digitales

Transformada Z
La transformada Z se introduce para evitar las dificultades que presentan los sistemas
discretos por la posición de los polos y ceros de su función de transferencia discreta. La
variable compleja z es una transformación no lineal de la variable s de La place.
Entonces veremos más adelante que la función de transferencia discreta obtenida como
resultado de esta transformaciones racional, presentando únicamente los polos de un
periodo de la función de transferencia en s. Otra de las características importantes es
que los funciones de transferencia que resultan de usar la transformada z son mucho
más simples, lo que con lleva a una mayor facilidad de traducción sobre programas de
simulación y otros parecidos, por ejemplo Matlab. La transformada Z es la contraparte
en tiempo discreto de la transformada de Laplace en tiempo continuo. La transformada
Z hace posible el análisis de ciertas señales discretas que no tienen transformada
Interesante perfil, me dices más?. de Fourier en tiempo discreto; pudiéndose demostrar
que la transformada Z se reduce, a la transformada de Fourier de tiempo discreto cuando
la variable de transformación es unitaria ósea cuando |Z |=1 .La transformada Z de una
secuencia en tiempo discreto X(t)se define como:
donde Z es una variable compleja. Otra notación para la sumatoria es Z(X [t ]). Si la
secuencia es causal, la transformada Z se convierte en :
Esta transformada se llama unilateral, para distinguirla de la primera definición que
toma el nombre de la transformada Z bilateral. La transformada z unilateral es de gran
utilidad en el análisis de sistemas causales, especificados por ecuaciones en diferencias,
con coeficientes constantes y con condiciones iniciales, es decir, aquellos que en su
inicio no se encuentran en reposo.]De la misma forma que la definición anterior la
transformada z también se define como sigue :dada una secuencia real {x k} se define
su transformada z bilateral como la función compleja:
ó su transformada z unilateral como la función compleja:
Es bueno aclarar que tanto t como n y k representan la variable determinada por el
tiempo ,Sea x (t )una función (continua) del tiempo, definida para t 0. Si se admite un
muestreo uniforme con período T de la función x(t),entonces la señal muestreada en
t=kT (k=0,1,...),la representaremos por x(kT).La transformada z de x(t),o de la
secuencia de valores x(kt),se define de una forma equivalente a la ecuación anterior. y

para bien de entender la temática de la transformada z ahora se utilizará en este libro la
variable k a demás se tiene que x k =x (k )
1.1 La Región de Convergencia
:La región de convergencia, es también conocida como ROC, es importante entender
que ROC define la región donde la transformada-z existe. La ROC es definida como el
rango para la cual la transformada z converge. Ya que la transformada z es una serie de
potencia, esta converge cuando es absoluta-mente sumable
En otras palabras:
O lo que es lo mismo
La región de convergencia tiene propiedades que dependen de la características de la
señal x (k )
1.1.1 Propiedad 1
La ROC no tiene que contener algún polo .Por definición un polo es donde X(z) es
infinito. Ya que tiene que ser .finita para todas las z, para tener convergencia, no puede
existir ningún polo para ROC.
1.1.2 Propiedad 2
si x (k )es una secuencia de duración .finita, entonces la ROC es todo el plano z, excepto
en z =0 ó |z |= 8 Una secuencia de duración .finita es aquella que tienen valor diferente
de cero en un intervalo .finito donde k debe estar entre(k 1 ,k 2 ).
1.1.3 Propiedad 3
Si x (k )es una señal derecha y si el circulo |z |=r 0 pertenece a la ROC entonces todos
los valores .nitos de z tales que |z |mayores que r0 están en la ROC. Interesante perfil,
me dices más?.
1.1.4 Propiedad 4
Si x(k)es una señal izquierda y si el circulo |z |=r 0 pertenece ala ROC entonces todos
los valores .nitos de z que sean diferentes de cero tales que |z |menores que r 0 están en
la ROC.
1.1.5 Propiedad 5
Si x(k)es una señal bilateral y si el circulo |z |=r 0 pertenece a la ROC entonces esta
consiste de una región anular que contiene a este circulo.
1.1.6 Propiedad 6
Si x (k )y X (z )=p (z )/q (z )entonces su ROC está limitada por los polos o se extiende
hacia el infinito.

1.1.7 Propiedad 7
Si X (z )=p (z )/q (z ) y x (k )es una señal derecha entonces la ROC es la región en el
plano z fuera del polo mas alejado del origen.
1.1.8 Propiedad 8
Si X (z )=p (z )/q (z )y x (k )es una señal izquierda entonces su ROC es la región en el
plano z dentro del polo (no cero) mas cerca del origen (excepto talvez z =0)
1.2 Propiedades de la transformada z
muchas de estas propiedades son paralelas a las de las transformadas de Fourier y
Laplace de señales continuas, aunque existe un conjunto de el- las específicas .Entonces
se van a demostrar las propiedades que verifica la transformada en z.
1.2.1 Linealidad
Se dice la transformada z es un operador lineal ya que cumple que:
1.2.2 Multiplicación por una constante
Si a es una constante, y si X (z )es la transformada z de x (k ),entonces:
1.2.3 Multiplicación por ak
1.2.4 Traslación
Si se verificará que dado un entero n,

1.2.5 Diferenciación.
La derivada de la transformada en z verifica la relación:
ya que, dada una serie de potencias, su serie derivada, obtenida derivando cada sumando
es convergente en el mismo dominio que la original, y además converge hacia la
derivada de la función definida por esta.
1.2.6 Convolución de secuencias.
:La transformada en z del producto de convolución de dos secuencias es el producto de
las transformadas .Esto es, si:
Esta propiedad es inmediata si se tiene en cuenta el teorema de convolución de la
transformada de Fourier (relaci ´on fundamental de los sistemas discretos) y observando
que la transformada z se puede obtener por simple cambio de variables.
1.2.7 Teorema del valor inicial.
En secuencias de términos de índice positivo donde x (k )es mayor que cero para k
negativo se verifica que:
y teniendo en cuenta que para k 0
Entonces

Entonces se puede observar que las secuencias de términos de índice positivo de la
forma zR y por tanto tiene sentido el límite cuando z ? 8
1.2.8 Teorema del Valor Final.
En el caso de secuencias de términos de índice positivo ,con transformada X(z) que
cumpla que el radio de convergencia de (1 .z -1 )X (z )sea ? menor que 1 es decir
dominio de z mayor que ? ,se verifica que:
1.3 Transformada de funciones elementales
1.3.1 La función delta de Dirac
La función delta de Dirac toma el valor cero en todos sus puntos excepto para t
=0,donde hay una singularidad. Podría considerarse como la versión discreta de la
función impulso. Tiene la propiedad de que
Su transformada estará definida:
1.3.2 Función escalón unitario
la función esta definida de la siguiente forma:
Su transformada es:
1.3.3 Función rampa unitaria
La Función rampa unitaria esta definida de la siguiente forma:

Su transformada es:
1.3.4 Función polinomial a k
Donde a es una constante y su transformada es:
1.3.5 Función exponencial
Donde a es una constante y su transformada es:
1.3.6 Función senoidal
La Función senoidal esta definida de la siguiente forma:

se puede observar que:
Su transformada es:
1.3.7 Función cosenoidal
La Función cosenoidal esta definida de la siguiente forma:
se puede observar que igualmente a sen(?k) :
procediendo de manera similar tenemos:

Su transformada es:
1.4 Transformada inversa de Z
La Transformada Z inversa se define:
donde C es un círculo cerrado que envuelve el origen y la región de convergencia
(ROC).El contorno, C ,debe contener todos los polos de X (z ).La transformada z en
sistemas de control de tiempo discreto juega el mismo papel que la transformada de
Laplace en sistemas de control de tiempo continuo. Para que la transformada z sea útil,
se debe estar familiarizado con los métodos para hallar la transformada z inversa. La
notación para la transformada z inversa ser ´a z -1 .La transformada Z inversa de X (z
)da como resultado la correspondiente secuencia x (k ) Existen cuatro métodos para
obtener la transformada Z inversa que son:
1 .Método de la División Directa.
2 . Método Computacional.
3 . Método de expansión en fracciones parciales.

4 . Método de la Integral de inversión.
1.4.1 Método de la división directa
proviene del hecho de que si X (z ) está expandida en una serie de potencias de z -1
,estoes sí
entonces x(k) es el coeficiente de z -k y por consiguiente, los valores de x (k ) se pueden
hallar por inspección para n=0 ,1 ,2 ,...
Ejercicio resuelto: Halle x(k)para n =0,1,2,3,4,cuando:
Solución: Dividiendo el numerador por el denominador se obtiene:
Al comparar esta expansión X(z)en una serie infinita
Tenemos
X(0)=0
X(1)=10
X(29=17
X(3)=18.4
x(4)=18.68
En la mayoría de los casos no resulta tan sencillo identificar el término general mediante
la observación de algunos valores de la secuencia. El método computacional se puede
presentar por dos enfoques diferentes como son
1 .Enfoque MATLAB: se puede utilizar matlab para encontrar la transformada z inversa
2 .Enfoque de la ecuación en diferencias
Consideremos un sistema G (z )definido mediante la expresión
La entrada X (z ) es la transformada z de la entrada d ,en matlab la entrada d esta dada
de la forma siguiente x =[1 zeros (1 ,N )] donde N corresponde al .final de la duración

del tiempo discreto considerado. puesto que la transformada z de la función d es
uno(1)la respuesta del sistema a esta entrada es:
Por lo tanto la transformada inversa de G (z )esta dada por y (0),y (1),y (2),...se
obtendrá y (k ) hasta un valor deseado (N =50)El programa se realiza de la
siguiente forma:
num=[0 0.4673 -0.3393]
den=[1 -1.5327 0.6607]
Se introduce la entrada d definida así:
x =[1 zeros (1 ,50)]
para contener la respuesta y (k )desde 0 hasta 50 se introduce el comando:
y =filter [num,den,x ]
El resultado es una matriz que representa todos los valores de y(k)con k =0
hasta k =50)
y(0)=0
y(1)=0.4673
y(2)=0.3769
y(3)=0.2690
y(4)=0.1632
y(5)=0.0725
y(6)=0.0032
y(7)=-0.0429
.
.
y(50)=0
Para graficar los valores de la transformada z inversa de G (z ),solamente se hace le
respectiva adición de instrucciones para graficar en el programa anterior para obtener la
gráfica (1.1):
Graficación de la respuesta a la entrada d :
Un programa de ATLAB que permite obtener la respuesta del sistema anterior num=[0
.4673 -0.3393]
den=[1 -1.5327 0.6607]
x=[1 zeros(1,40)]
e=[0 40 -1 1]
axis(e)
k=0:40
y=filter(num,den,x)
plot(k,y,’o’)
grid
title(’T’)
xlabel(’X’)
ylabel(’Y’)

1.4.2 Método de fracciones parciales
Este método consiste en expresar a X(z)como una suma:
donde X 1 (z ),X 2 (z ),...,X k (z )son funciones tales que se les conoce su transformada
z inversa x 1 (k ),x 2 (k ),...,x n (k ).Si X (z )puede expandirse entonces su transformada
z inversa es la suma:
Con mucha frecuencia se consigue con transformadas z racionales. A este tipo de
transformadas le prestaremos una mayor atención. Aplicaremos el método fracciones
parciales para una inversión por tablas para hallar la transformada z inversa de una
transformada z racional.
Sea X(z)una función racional propia, esto es,
donde a n =0y m<.La expansión de X(z),cuando esta es racional, se denomina
expansión en fracciones parciales. que explicamos continuación Sean p 1 ,p 2 ,...,p n son
polos de X(z).Por simplicidad, eliminemos las potencias negativas de z multiplicando
tanto el numerador como el denominador de por z n .Así obtenemos:

Como se puede observar la expresión anterior solo contiene potencias positivas de z
dado que m>la función es propia. Nuestro objetivo al realizar la expansión en fracciones
parciales es expresar la ecuación anterior como una suma de fracciones simples. Con
este propósito factorizamos el polinomio del denominador en factores que contengan los
polos p 1 ,p 2 ,...,p n de X(z). Se distinguen dos casos:
Polos diferentes:
Supongamos que los polos p 1 ,p 2 ,...,p n son todos diferentes. Entonces se
busca una expansión de la forma:
Donde
Polos de orden múltiple:
Si X(z)tiene un polo de multiplicidad r, esto es, si en su denominador aparece un factor
de la forma (z .p i ),entonces la expansión anterior no es válida y en este caso la
expansión de X(z) es:
donde l es un entero positivo tal que n=r +l-1Así:

Ejemplo : Determinar la transformada z inversa, donde ROC : |z |<1de
Luego
Realizando la expansión en fracciones parciales tenemos:
donde
De esta forma:
Luego

Por la tanto la transformada z de X(z)es
Tablas de transformada Z

Muestreo y Estabilidad en Z
2.1 Muestreo
2.1.1 Conversión Análogo-digital
La misión de un conversor A/D (ADC)es obtener una representación digital (conjunto
de unos y ceros)de una magnitud analógica. Las operaciones necesarias para convertir
una señal analógica en un conjunto de códigos digitales, son las siguientes:
2.1.2 cuantificación
Como los valores de las muestras obtenidas mediante el UESTREO de la señal
analógica pueden ser infinitos, y el número de bits (n) de salida del ADC es finito, es
necesario realizar una correspondencia entre tramos de valores de la señal analógica y
estados digitales posibles con bits. A esta correspondencia se le conoce con el nombre
de cuantificación.
2.1.3 Retención
Esta operación es necesaria para que el valor instantáneo de la muestra se mantenga
durante el tiempo empleado por el ADC para la conversión.
2.1.4 muestreo
Mediante esta operación se obtienen los valores instantáneos de la seña analógica. La
frecuencia de muestreo debe ser de un valor tal, que en el proceso inverso, se asegure la
completa reconstrucción de la señal original. Esta frecuencia de MUESTREO (f m )
viene impuesta por el Teorema de Nyquist, que obliga a que sea, por lo menos, el doble
de la máxima frecuencia (f max ) presente en la señal que va a ser digitalizada. Una gran
mayoría de los chips ADC utilizados hoy en día traen incluida la circuitería necesaria
para llevar a cabo los dos pasos descritos; sin embargo, en otros casos, habría que añadir
externamente dicha circuitería
2.2 Muestreo mediante impulsos y retención de datos
Los sistemas de control en tiempo discreto pueden operar en parte en tiempo discreto y
en parte en tiempo continuo. De esta manera, en dichos sistemas de control algunas
señales aparecen como funciones en tiempo discreto (a menudo en la forma de una
secuencia de números o un código numérico) y otras señales como funciones en tiempo
continuo. Al analizar sistemas de control en tiempo discreto, la teoría de la transformada
z juega un papel importante. Para demostrar por qué el método de la transformada z es
útil en el análisis de sistemas de control en tiempo discreto, primero se presenta el
concepto de muestreo mediante impulsos y luego se estudia la retención de datos.
2.2.1 Muestreo mediante impulsos
Si la señal de tiempo continuo x(t) se muestrea mediante impulsos en forma periódica,
la señal muestreada se puede representar de manera matemática mediante.
En el muestreador mediante impulsos se puede pensar que interruptor se cierra
instantáneamente cada periodo de muestreo T y genera impulsos x (kT ) d(t.kT ).Dicho

proceso de muestreo se conoce como muestreo mediante impulsos. El muestreador
mediante impulsos se presenta por conveniencia matemática; éste es un muestreador
.ficticio que no existe en el mundo real.
La transformada de Laplace de la señal muestreada mediante impulsos x .(t ) ha
mostrado ser la misma que la transformada z de la señal x(t)si e Ts se define como z, o e
Ts =z
2.2.2 Retenedor de orden cero
En un muestreador convencional, un interruptor se cierra cada periodo de muestreo T
para admitir una señal de entrada. En la práctica, la duración del muestreo es muy corta
en comparación con la constante de tiempo más significativa de la planta. Un
muestreador convierte una señal en tiempo continuo en un tren de pulsos que se
presenta en los instantes de muestreo t=0 ,T,2 T,...,NT ,donde T es el período de
muestreo.(Observe que entre dos instantes de muestreo consecutivos el muestreados no
transfiere información. Dos señales cuyos respectivos valores en los instantes de
muestreo son iguales darán como resultado la misma señal muestreada.)
La retención de datos es un proceso de generación de una señal en tiempo continuo h(t)a
partir de una secuencia en tiempo discreto x(kT).El retenedor de datos m ´as sencillo es
el retenedor de orden cero.
En la grafica (2.2) se observa un muestreador y retenedor de orden cero. La señal de
entrada x(t)se muestrea en instantes discretos y la señal muestreada se pasa a través del
retenedor de orden cero. El circuito retenedor de orden cero suaviza la señal muestreada
para producir la señal h(t),la cual es constante desde el último valor muestreado hasta
que se puede disponer de la siguiente muestra. La función de transferencia G h del
retenedor de orden cero está dada por

2.3 Función de transferencia en z.
Dado un sistema discreto de .nido por su secuencia de ponderación g (k ), cabe
considerar, si existe, su transformada z, G (z ).Teniendo en cuenta la relación de
convolución entre entrada, ponderación y salida, y la relación entre la convolución de
dos secuencias y sus transformadas, un sistema como el de la grafica (2.3):
veri .cando que
cumplirá que:
El operador G (z ),transformada de z de la secuencia de ponderación del sistema se
denomina función de transferencia en z del sistema considerado. Esta función de
transferencia del sistema puede ser calculada a partir de la ecuación que lo define.
Como ya se ha visto, la ecuación que define el comportamiento de un sistema dinámico
lineal, será de la forma:

Y esta ecuación es válida para todo valor de k y por tanto se verificará la misma
relación entre sus respectivas secuencias. Entonces calculando la transformada z de las
dos partes de la igualdad y teniendo en cuenta las propiedades de linealidad y
desplazamiento podemos obtener:
Y la relación entrada-salida del sistema será:
Existe una función en Matlab, denominada c 2 dm , que convierte un sistema continuo
dado al sistema discreto usando la operación de retención de orden cero el comando
básico para este comando c 2 dm es alguno de los siguientes.
[num Dz, denDz] = c2dm (num, den, Ts, ’zoh’)
[F,G,H,J] = c2dm (A, B, C, D, Ts, ’zoh’)
El tiempo de muestreo(T s enseg/muestra ) debería ser menor que 1 /(30 .BW), donde
BW es el ancho de banda a lazo cerrado
Ejercicio resuelto: suponga que tiene la siguiente función de transferencia continua:
donde los valores de M, b, k, C (s )son:
M =1kg
b =10N.s/m
k =20N/m
C (s )=1
Asumiendo que el ancho de banda a lazo cerrado es mayor que 1 rad/seg ., elegiremos el
tiempo de muestreo Ts =1 /100 seg. Ahora, cree un archivo-m nuevo e ingrese los
siguientes comandos.
small
b=10;
k=20;
num=[1];
den=[M b k];
Ts=1/100;
[numDz,denDz]=c2dm(num,den,Ts,’zoh’)
numDz =
1.0e-04 *
0 0.4837 0.4678
denDz =
1.0000 -1.9029 0.9048

>> [numDz, denDz]=c2dm(num, den, Ts,’zoh’)
numDz =
1.0e-04 *
0 0.4837 0.4678
denDz =
1.0 -1.9029 0.9048
La función de transferencia queda expresada asi:
2.3.1 Función de transferencia pulso de un PID digital
El esquema de control PID analógico ha sido usado de manera exitosa en muchos
sistemas de control industrial por más de medio siglo. El principio básico del esquema
de control PID es que actúa sobre la variable a ser manipulada a través de una apropiada
combinación de las tres acciones de control:
acción de control proporcional (donde la acción de control es proporcional a la señal de
error actuante, la cual es la diferencia entre la entrada y la señal de realimentación);la
acción de control integral (donde la acción de control es proporcional a la integral de la
señal de error actuante) y la acción de control derivativa (donde la acción de control es
proporcional a la derivada de la señal de error actuante).
En situaciones donde muchas plantas se controlan directamente mediante una sola
computadora digital (como un esquema de control en el que se controlan desde unos
cuantos lazos hasta cientos de éstos mediante un solo controlador digital),la mayora de
los lazos de control se pueden manipular mediante esquemas de control PID.
La acción de control PID en controladores analógicos está dada por:
donde e(t) es la entrada al controlador (señal de error actuante),c(t)es la salida del
controlador (se ˜nal manipulada),K es la ganancia proporcional, Ti es el tiempo integral
(o tiempo de reajuste) y Td es el tiempo derivativo (o tiempo de adelanto).
La función de transferencia pulso para el controlador PID digital está dada por:
Donde
Ganancia proporcional

Ganancia integral
Ganancia derivativa
Nótese que la ganancia proporcional K p para el controlador PID digital es más pequeña
que la ganancia K para el controlador PID analógico por un factor de K i 2 La función
de transferencia pulso del controlador PID digital dada por se conoce comúnmente
como forma posicional del esquema de control PID. La otra forma por lo regular
utilizada en el esquema de control PID digital es el esquema conocido como forma de
velocidad.
En este caso la respuesta del controlador en los términos proporcional y derivativo
depende solamente de la salida C(z),y sólo el término integral incluye la entrada
R(z).Una ventaja del esquema de control PID en la forma de velocidad es que no es
necesaria la inicialización cuando se conmuta de operación manual a automática. De
este modo, si existen cambios súbitos grandes en el punto de ajuste o en el inicio de la
puesta en operación del proceso, el esquema de control PID en la forma de velocidad
presenta mejores características de respuesta que aquel en la forma posicional. Otra
ventaja del esquema de control PID en la forma de velocidad es que es útil en la
supresión de correcciones excesivas en sistemas de control de procesos.
Las leyes de control lineales en la forma de acciones de control PID, tanto en la forma
posicional como en la de velocidad, son básicas en controles digitales debido a que con
frecuencia dan soluciones satisfactorias a muchos problemas prácticos de control, en
particular a problemas en control de procesos. Observe que, en los controladores
digitales, las leyes de control se pueden implementar mediante software, y por lo tanto
las restricciones de hardware de los controladores PID se pueden ignorar por completo.

Considere el siguiente sistema con función de transferencia de pulso en
Lazo cerrado:
La estabilidad del sistema que define la ecuación anterior, así como la de otros tipos de
sistemas de control en tiempo discreto, puede determinarse por las localizaciones de
polos en lazo cerrado en el plano z,o por las raíces de la ecuación característica
como sigue:
1 .Para que el sistema sea estable, los polos en lazo cerrado o las raíces de la ecuación
característica deben presentarse en el plano z dentro del circulo unitario. Cualquier polo
en lazo cerrado exterior al círculo unitario hace inestable al sistema.
2 .Si un polo simple se presenta en z 0 1, entonces el sistema se convierte en
críticamente estable. También el sistema se convierte en críticamente estable si un solo
par de polos complejos conjugados se presentan sobre el círculo unitario en el plano z.
Cualquier polo múltiple en lazo cerrado sobre el circulo unitario hace al sistema
inestable.
3 .Los ceros en lazo cerrado no afectan la estabilidad absoluta y por lo tanto pueden
quedar localizados en cualquier parte del plano z. Entonces, un sistema de control en
lazo cerrado en tiempo discreto lineal e invariante con el tiempo de una entrada/salida se
vuelve inestable si cualquiera de los polos en lazo cerrado se presenta por fuera del
círculo unitario y/o cualquier polo múltiple en lazo cerrado se presenta sobre el círculo
unitario del plano z.
Sea el sistema de lazo cerrado:
Analizar su estabilidad en el plano z:
Los polos de lazo cerrado para el sistema se pueden obtener del polinomio
característico, que es el denominador de la función de transferencia discreta en lazo
cerrado.
Solucionando en forma analítica la expresión del denominador. o a través de matlab
podemos obtener su respectivo valor utilizando el comando roots().
>> den=[1 -1.8528 1.5906 -0.6642 0.0528];
r=roots(den)
r =
0.4763 + 0.6521i
0.4763 - 0.6521i

0.7989
0.1013
Como todos los polos están dentro del circulo unitario: El sistema es
Estable
En otras palabras un sistema discreto es estable cuando produce una salida acotada al
aplicársele una entrada acotada. Los sistemas discretos estables se caracterizan porque
todos sus polos se ubican en el plano complejo z, dentro de un círculo centrado en el
origen de radio unitario Para los sistemas continuos, sabemos que ciertos
comportamientos resultan de posiciones diferentes del polo en el plano-s. Por ejemplo,
un sistema es inestable cuando cualquier polo está ubicado a la derecha del eje
imaginario. Para los sistemas discretos, podemos analizar el comportamiento de sistema
a partir de las diferentes localizaciones del polo en el plano-z. Las características en el
plano-z pueden ser relacionadas con aquellas en el plano-s por la expresión
Precisión de la respuesta en estado permanente
estas especificaciones se re .eren al valor que tiene la diferencia entre la señal de
referencia r (t ) y la variable de salida del sistema y (t ),en estado permanente, esto es,
después que los transitorios (mayores cambios en la variable de salida (variable de
interés)), son despreciables. Por otro lado, una buena medida del desempeño en estado
permanente de la respuesta del sistema, es a través de la función de error en estado
estable. Supóngase que se tiene un sistema con la siguiente con figuración:
Como se muestra en la Figura(2.5) donde: G(s)es la función de transferencia de la
planta o proceso a ser controlado Gc(s) es la función de transferencia del controlador
Y(s)es la variable controlada o de salida del sistema
U(s)es la variable manipulada o señal de control
D(s)es la señal que representa las perturbaciones a la planta (típicamente es
una señal aleatoria)
M(s)es la salida del controlador (señal de bajo nivel)
e(s)es la señal o función de error
R(s)es la señal de entrada o de referencia, también denominada punto de
ajuste (Set Point)
La función de error debida a la entrada de referencia (D (s )=0,sistema sin
perturbaciones, está dada por:

ahora, el error en estado estable está definido mediante la expresión:
y por el teorema del valor .final se tiene:
por lo tanto,
Por otra parte, de acuerdo al tipo de entrada que se esté aplicando, se pueden definir
varios tipos de errores, esto es: a)Si la entrada de referencia es una función escalón, se
define el error de posición como:
Cuando
es la constante de posición y se evalúa mediante:
Cuando
S=0
b) Si la entrada de referencia es una función rampa, se define el error de
velocidad como:
Cuando

donde:
c) Si la entrada de referencia es una función parábola, se define el error de aceleración
como:
Cuando
tabla de Error
donde: es la constante de aceleración y se evalúa mediante:

Por otro lado, un concepto relacionado con los errores en estado estable, es el referente
al tipo de sistema, el cual indica el número de polos en el origen que contiene la
función Gc (s ) G (s ), teniendo así, sistemas de tipo cero, uno y dos, etc. La siguiente
tabla muestra, la magnitud de los errores de acuerdo al tipo de sistema:
Estas mismas ideas pueden ser aplicadas cuando el controlador es discreto (sistema de
control digital) a la configuración del sistema sería en este caso:
Donde:
y la función de error (cuando no se consideran perturbaciones)
está dada por:
y error en estado estable es:
Los errores en estado estable se calculan a partir de las expresiones: a) Error de
posición, la entrada es una función escalón:

donde:
b) Error de velocidad, la entrada es una función rampa:
Donde
Donde
Cuando
Z=1
Puesto que sistemas de tipo1 se presentan con mucha frecuencia, vale la pena obtener
una expresión que permita calcular el error de velocidad o la constante de velocidad. A
partir del diagrama de bloques del sistema se obtiene, que la función de transferencia
del sistema realimentado es:
y debido a que se está suponiendo que el sistema es de tipo 1,se tiene, que el error de
posición es cero, para lo cual tiene que cumplir:
H (1)=1
Además, la función de error se puede expresar como:
Por lo que el error de velocidad es:
O bien

y aplicando a regla de L ’Hopital para evaluar el límite, se obtiene:
Para el error de aceleración también se puede prácticar un análisis similar, sinem Para
graficar una respuesta escalón de un sistema discreto, usamos dos-funciones Matlab
separadas, dstep y stairs .La dstep se usada para obtener N numero de puntos de salida
de la muestra, donde N es dado por el usuario. La stairs traza una gráfica de escalón
mediante líeas, del tiempo [t ]y la amplitud [x ].bargo, la especificación basada en este
tipo de error se utiliza con muy poca frecuencia. En el caso discreto ó digital también se
maneja el concepto de tipo de sistema, e indica el número de polos que tiene la función
en
z =1 .
2.3.2 Rechazo a perturbaciones
La efectividad del sistema en lo referente a rechazo de perturbaciones se puede
determinar a partir de la función de transferencia del sistema original, cuando no se
considera a la entrada de referencia, esto es,(R(z)=0),en este casose obtiene:
Si la ganancia de lazo G c (Z )G (Z )es grande comparado con 1,esto es:
se obtiene entonces
de donde se observa que si d(k)es constante, para que la función de error sea cero se
requiere que G c (z )tenga un polo en z =1.Desde el punto de vista de la respuesta en

frecuencia, las perturbaciones serán rechazadas en el rango de frecuencias donde se
cumpla:
Y también:
2.3.3 Esfuerzo de control
Esta especificación se re .ere básicamente al esfuerzo que tiene que hacer tanto el
controlador como el actuador para llevar a cabo una tarea de control determinada.
2.3.4 Sensibilidad a los cambios en los parámetros del sistema.
Esta especificación está directamente relacionada con la robustez del sistema y los
cambios en los parámetros que pueden ser tanto en la planta como en el controlador. Si
los parámetros de la planta cambian, se tiene una situación similar a la de rechazo a
perturbaciones. Si la ganancia del lazo alrededor del parámetro sujeto a variaciones, es
grande, se obtiene una baja sensibilidad de la función de transferencia debida a cambios
en ese parámetro. Es necesario enfatizar que la tarea del diseñador, es alcanzar todas las
especificaciones o restricciones impuestas para el diseño a fin de obtener un sistema con
un desempeño adecuado. En el presente trabajo se presentan ejemplos de diseño en los
que sólo se consideran especificaciones de respuesta permanente y transitoria. Las
especificaciones de diseño pueden ser agrupadas en diferentes categorías, a saber:
1.Precisión de la respuesta en estado permanente.
2.Precisión de la respuesta en estado transitorio, también conocida como la
respuesta dinámica.
3.Rechazo a perturbaciones
4.Esfuerzo de control
5.Sensibilidad a cambios en los parámetros del sistema
2.4 Precisión de la respuesta en estado transitorio
.La precisión de la respuesta transitoria (respuesta dinámica), básicamente se re .ere a la
habilidad que posee el sistema para mantener el error lo más pequeño que sea posible en
la medida que r (t ) cambia. La respuesta transitoria es la porción de la respuesta que es
debida a la localización de los polos de lazo cerrado del sistema. En muchos casos
prácticos las características de desempeño del sistema, ya sea en tiempo continuo o
discreto, están expresadas en cantidades definidas en el dominio del tiempo. Con mucha
frecuencia estas características de desempeño son referidas en términos de la respuesta
transitoria.
En casos prácticos la respuesta transitoria de un sistema de control, presenta
oscilaciones amortiguadas antes de alcanzar el estado estable. Las especificaciones de la
respuesta transitoria son:
1.Tiempo de retardo (tr) Es el tiempo requerido para que la respuesta del sistema
alcance el 50 por ciento de su valor .final

2.Tiempo de levantamiento (tl) Es el tiempo requerido para que la respuesta del sistema
pase del 10 al 90 por ciento, o del 5 al 95 por ciento o del 0 al 100 por ciento de su valor
.final, dependiendo del tipo de sistema que se esté considerando se selecciona alguno de
los porcentajes mencionados. Para sistemas que presentan comportamiento dominante
como el de un sistema de segundo orden subamortiguado se utiliza de 0 a 100 por
ciento; para casos en los que el comportamiento es como el de un sistema de 2do orden
sobreamortiguado ó que presentan retrasos de transporte se prefiere los porcentajes de
10%a 90%por ciento.
3.Tiempo pico (tp) es el tiempo requerido para que la respuesta alcance el primer pico
de sobrepaso (sobrepaso máximo).
4.Sobrepaso máximo (Mm ) Es el valor máximo que adopta la respuesta del sistema
sobre su valor .final (en estado estable),este suele expresarse en porcentaje y está
definido mediante la expresión:
Este parámetro es buen indicador de la estabilidad relativa del sistema.
5.Tiempo de asentamiento (ta )
Es el tiempo requerido para que la respuesta del sistema esta presente variaciones,
alrededor de su valor .final, menores a un porcentaje previamente establecido,
usualmente 5%, 2% o 1%,este tiempo está directamente relacionado con la mayor
constante de tiempo del sistema. Estas especificaciones descritas, no necesariamente son
aplicables a todos los casos. Sin embargo son los que se emplean con mayor frecuencia.
Para sistemas de segundo orden, en tiempo continuo y subamortiguado, las
especificaciones descritas han sido estudiadas ampliamente, incluso se cuentan con
expresiones que permiten evaluarlas. Considérese un sistema de segundo orden descrito
mediante la relación:
presentada donde:? es el factor de amortiguamiento relativo,? n es la frecuencia natural
no amortiguada,a el factor de amortiguamiento real
Así mismo ? d es frecuencia real de oscilación y está definida como:
Las expresiones para evaluar los parámetros de diseño (especificaciones)
de la respuesta transitoria son:
2.4.1 Tiempo de levantamiento

2.4.2 Tiempo pico
2.4.3 Tiempo de asentamiento
2.4.4 Sobrepaso máximo
la expresión para el tiempo de asentamiento que se emplea con mayor frecuencia es la
última, para variaciones de 1%por ser la que da más precisión. Estas especificaciones
son empleadas normalmente para diseño de sistemas en tiempo continuo de segundo
orden, sin embargo, pueden ser empleadas para el diseño de sistemas de mayor orden
donde se requiera una dominancia de segundo orden, esto a través del concepto de polos
dominantes. De la misma manera, estas ideas pueden ser empleadas para el diseño de

sistemas en tiempo discreto y la correspondencia que existe entre los parámetros en
tiempo continuo y tiempo discreto es de acuerdo a las siguientes gráficas:

De acuerdo a lo anterior, es relativamente simple establecer una región de trabajo para
ubicar a los polos dominantes y as ´ý satisfacer un conjunto de especificaciones dado.
La localización del os polos de H(z) en el plano z permite caracterizar efectivamente las
propiedades de la respuesta para un sistema discreto lineal.
2.5 Polos y ceros en el plano z
En aplicaciones de ingeniería del método de la transformada z, la función de
transferencia G(z)puede tener la forma:
donde los p i con i =1 ,2 ,...,n son los polos de G(z)y los z j =1 ,2 ,...,m son los ceros de
G(z).La ubicación de los polos y ceros de G(z) determinan las características de g(k),la
secuencia de los valores o número. Como en el caso del análisis de sistemas de control
lineales en tiempo continuo en el planos, también se utiliza una representación gráfica
de las localizaciones de los polos y ceros de G(z) en el plano z.
Observe que en ingeniería de control y en procesamiento de señales, G(z)
a menudo se expresa como un cociente de polinomios en z .1 como sigue:

donde z .1 se interpreta como el operador retraso unitario. Al encontrar los polos y ceros
de G(z),es conveniente expresar G(z)como un cociente de polinomios en z. Por ejemplo,
Es claro que G(z)tiene polos en z = .1y z = .2 y un cero en z = .0 .5 Si G(z)se escribe
como un cociente de polinomios en z .1 ,la G(z)precedente se puede escribir como
resultado de dividir por z .2 tanto el numerador como el denominador y la expresión es :
Ejercicio resuelto: Supongamos que se tiene la siguiente función de transferencia
discreta:
Crear un nuevo archivo de matlab (m-.le) e ingrese los correspondientes comandos.
Corriendo este m-.le en la ventana de comandos obtenemos la siguiente gráfica con las
líneas de razón de amortiguamiento constante y frecuencia natural.
>> numDz=[1];
denDz=[1 1.2 0.57];
[poles,zeros] = pzmap (numDz,denDz)
pzmap (numDz,denDz)
axis([-1 1 -1 1])
zgrid
poles =
-0.6000 + 0.4583i
-0.6000 - 0.4583i
zeros =
Empty matrix: 0-by-1

De esta gráfica, podemos ver que los polos están localizados aproximadamente a una
frecuencia natural (W n =0 .707 rad/seg )y usando las ecuaciones mostradas
anteriormente(pará metros de diseño especificaciones), podemos determinar que este
sistema deberá tener un tiempo de subida de
1 .8 /0 .707 =2 .54 seg ,x>0 ,7958 .0
2.6 Lugar de las Raíces Discreta
El lugar geométrico de las raíces es el lugar geométrico de proposiciones donde las
raíces de la ecuación característica pueden ser encontradas a medida que una simple
ganancia sea variada de cero a infinito. La ecuación característica de un sistema con
retroalimentación de unidad es:
donde G(z)es el compensador implementado en el controlador digital y Hzoh(z)es la
función de transferencia de la planta en z. La mecánica de dibujar el lugar geométricos
de las raíces es exactamente igual en el plano .z que en el plano .s .Recordar de la
ubicación del lugar de las raíces, donde usamos la función Matlab llamada sgrid para
encontrar la región del lugar geométrico de las raíces que de la ganancia correcta K.
Para el análisis discreto del lugar geométrico de las raíces, usamos la función zgrid que
tiene las mismas características como la sgrid .La orden zgrid (?,? n ) traza líneas de la
razón de amortiguamiento constante (? )y la frecuencia natural ? n
Ejercicio resuelto: Supongamos que tenemos la siguiente función de transferencia
discreta:

los requisitos de tener una razón de amortiguamiento mayor que 0 .6 y la frecuencia
natural mayor que 0 .4 rad/muestra pueden ser encontrados de los requisitos del diseño,
el tiempo de muestreo (sec/muestra. Los siguientes comandos trazan el lugar geométrico
de las raíces con líneas de amortiguación
constante proporción y de frecuencia natural constante.
Programa de matlab que nos permite ver el lugar de las raíces
>> numDz=[1 -0.3];
denDz=[1 -1.6 0.7];
rlocus (numDz,denDz)
axis ([-1 1 -1 1])
zeta=0.4;
Wn=0.3;
zgrid (zeta,Wn)
>> numDz=[1 -0.3];
denDz=[1 -1.6 0.7];
rlocus (numDz,denDz)
axis ([-1 1 -1 1])
zeta=0.4;
Wn=0.3;
zgrid (zeta,Wn)
De esta gráfica, podemos ver que el sistema es estable porque todos los polos están
ubicados dentro del círculo de la unidad. También, vemos dos líneas punteadas de
proporción de amortiguamiento constante y frecuencia natural constante. La frecuencia
natural es mayor que 0.3 exterior la línea de ? n -constante, y la razón de
amortiguamiento es mayor que 0 .4 interior la línea de ? -constante. En este ejemplo,
nosotros tenemos la lugar geométrico de las raíces en la región deseada. Por
consiguiente, una ganancia (K)seleccionada de uno de los lugares geométricos en la
región deseada le debería dar la respuesta que satisface requisitos del diseño.
Así, si seleccionamos una ganancia de 0 .9
programa de matlab que nos permite ver la respuesta del sistema ante una entrada
escalón
numDz=0.9*[1 -0.3];
denDz=[1 -1.6 0.7];
IU=1; %This is the input value
N=101;
[x] = dstep (IU*numDz,denDz, N)
plot(x)
t=0:0.05:5;
stairs (t,x)
xlabel(’Amplitud’)
ylabel(’Tiempo: seg’)
title(’Respuesta Discreta a Escalon’)

xlabel(’Tiempo: seg’)
ylabel(’Amplitud’)
numDz=0.9*[1 -0.3];
denDz=[1 -1.6 0.7];
IU=1; %This is the input value
N=101;
[x] = dstep (IU*numDz,denDz, N)
plot(x)
t=0:0.05:5;
stairs (t,x)
xlabel(’Amplitud’)

ylabel(’Tiempo: seg’)
title(’Respuesta Discreta a Escalon’)
xlabel(’Tiempo: seg’)
ylabel(’Amplitud’)
grafica de la respuesta

Técnicas de Diseño digital
Entre estas tenemos:
1. Filtro análogo a digital
2. Diseño en el plano W
3. Mapeo de polos y ceros
4. Diseño directo en el dominio Z
5. Diseño basado en el lugar de las raíces
6. Método de diseño de Ragazzini
7. Diseño vía Emulación
8. El PID Digital
3.1 Diseño de sistemas de control digital basados en filtros
discretos equivalentes a un controlador análogo.
Debemos asumir que el sistema de control en consideración es de tiempo
continuo y por lo tanto diseñar primero un controlador análogo en el plano s
usando técnicas convencionales (tales como root locus y métodos de respuesta
en frecuencia), y luego discretizar el controlador análogo y usar esa versión
discretizada como controlador digital. Considere el siguiente sistema de control
continuo:
Se asume que la planta Gp(s) está en tiempo continuo, que sus características
dinámicas están dadas y que el controlador que satisface las especificaciones
de desempeño dadas es del tipo análogo. El objetivo aquí es transformar el
controlador análogo en un controlador digital equivalente de
tal forma que se tenga un sistema de control digital que satisfaga las
condiciones de desempeño dadas. Al reemplazar el controlador análogo por un
controlador digital se necesita adicionar un muestreador entre el comparador y
el controlador digital y agregar un circuito sostenedor entre el controlador digital
y la planta, como se ve en la siguiente Figura (3.2):

De igual manera no se muestra explícitamente un muestreador entre el
controlador digital y el sostenedor, pero la salida del controlador digital siempre
se muestrea antes de pasar por el circuito sostenedor. El sostenedor mostrado
en la anterior figura es un circuito muestreador-sostenedor. Es práctica común
denotar un circuito muestreador-sostenedor simplemente por un sostenedor
(Hold). Note que el circuito sostenedor produce un retraso de tiempo en el
sistema, el cual es inevitablemente introducido en el lazo siempre y cuando se
convierta el controlador análogo a controlador digital. El retraso de tiempo
produce un retraso de fase y reduce el margen de estabilidad de un sistema de
lazo cerrado; por lo tanto, si se intenta la conversión análogo a digital, es
necesario tener en cuenta el retraso de tiempo en el lazo cerrado en el
momento que se está diseñando el controlador análogo original.
El sostenedor se puede aproximar por una función de transferencia que es la
razón de polinomios en s.
al sistema de control de tiempo continuo en anticipación a la conversión de
controlador análogo a digital. Gh(s) tiene la propiedad que aproxima las
características de fase del sostenedor pero tiene ganancia dc.
El ZOH se puede aproximar por :
El retardo de tiempo que se introducirá en el lazo cerrado por el ZOH puede
aproximarse por el retardo de tiempo de T/(0.5Ts + 1). El periodo de muestreo
deberá seleccionarse de tal forma que satisfaga el teorema de muestreo. El
interés ahora es en el retraso de tiempo de retardo de fase introducido por el
sostenedor. Dado que la ganancia dc del sistema total será determinada en la
etapa final del diseño. Aquí se introduce en lugar de T/(0.5Ts + 1), la siguiente
función de transferencia:

Una vez se ha diseñado apropiadamente el controlador análogo(Gc(s)),
entonces se discretiza y se obtiene un controlador digital equivalente(GD(z)). El
próximo paso es asegurarse de que el sistema diseñado se comporte según lo
esperado. Para analizar el desempeño del sistema diseñado, se debe analizar
la respuesta del sistema a diferentes señales de entrada. Para analizar el
comportamiento del sistema, se necesita determinar la función de transferencia
pulso G(z) de la función de transferencia Gp(s) de la planta en tiempo continuo,
cuando está precedida por un ZOH. Si los resultados son satisfactorios,
entonces la parte analítica del diseño estará terminada.
Finalmente se convierte el controlador digital especificado en la forma de razón
de polinomios en z o una función de transferencia pulso, en un algoritmo
numérico y se resuelve en tiempo real por un computador digital. Es importante
anotar que un incremento en T modifica la dinámica del sistema y puede
desestabilizarlo en lazo cerrado. Por lo tanto es necesario seleccionar T lo
suficientemente pequeño (no es suficiente satisfacer solo el teorema de
muestreo).
EJEMPLO 1: Considere el sistema de control en tiempo continuo dado en el
siguiente diagrama de bloques:
align
Las especificaciones para el sistema son: Radio de amortiguación del par de
polos dominantes en lazo cerrado de
Tiempo de asentamiento de 2 segundos. Recuerde que el tiempo de
asentamiento se define como
align
Estas especificaciones se pueden traducir en términos de respuesta paso así:
Máximo sobre impulso de aprox. 16.3%
Frecuencia natural sobre amortiguada de 4rad/s
Se desea convertir el sistema de control análogo en un sistema de control
digital que exhiba una respuesta similar a la del sistema de control análogo.

El sistema de control digital debe exhibir aproximadamente 16.3% de sobre
impulso en la respuesta paso unitario y tener un tiempo de asentamiento de 2
segundos aproximadamente. Es importante precisar que el tiempo de muestreo
T para el sistema de control digital debe decidirse antes de comenzar el
proceso de diseño. Cálculo de la frecuencia amortiguada:
? d = 3.464rad/s
Entonces, la respuesta en frecuencia del sistema de control tiempo continuo o
análogo a una entrada paso exhibirá u oscilación amortiguada de periodo
2/d = 1.814s
Es deseable tener por lo menos 8 muestras por periodo (Regla del pulgar) En
algunos sistemas se puede seleccionar un periodo de muestreo T
aproximadamente de 1/10 a 1/2, dependiendo de las circunstancias, de la
constante de tiempo significativa más pequeña involucrada en la planta. En
este ejemplo se puede seleccionar un periodo de muestreo T= 0.2s. Adicional
al requerimiento de que se debería muestrear por lo menos 8 veces por
periodo, la selección del periodo de muestreo depende de otros factores tales
como la componente de frecuencia más alta involucrada en la entrada y de las
perturbaciones (ruido) A las que está sujeto el sistema. Aquí sin embargo por
conveniencia en mostrar el método de diseño, simplemente se ha seleccionado
T = 0.2seg.
Ahora se asume que se usa un ZOH en el sistema de control digital. En primer
lugar se diseña un controlador análogo que tenga en cuenta el retraso de
tiempo que introduce el sostenedor. Luego se puede obtener el controlador
digital equivalente con cualquiera de las técnicas disponibles (Integración
numérica, mapeo de polos y ceros, etc).
El retraso de tiempo debido al sostenedor produce un retraso de fase.
Esta se puede aproximar por Gh(s).
La inclusión de Gh(s) en el sistema de control modifica el diagrama de bloques
así:
Un buen controlador análogo se puede diseñar fácilmente con el uso de
métodos Convencionales (lugar geométrico de las raíces, respuesta en
frecuencia, etc). Cálculo del controlador Gc(s) para el sistema de control
análogo modificado

Ahora aplicando el concepto de magnitud se tiene:
El cero del controlador en s = - 2 se cancelará con el polo de la planta en s = - 2.
Entonces, el controlador Gc(s) reemplaza el polo en lazo abierto en s = - 2, por
el polo en lazo abierto en s = - 6.66. La función de transferencia en lazo cerrado
está dada por:
Se observa que el sistema diseñado tiene polos en lazo cerrado en:
s1 = - 2 + j2v3
s2 = - 2 - j2v3 s3 = - 12.66
Como el tercer polo está lejos del origen (su parte real está por encima de 6
veces) la parte real de los polos complejos conjugados), la respuesta de este
sistema puede aproximarse por los dos polos dominantes de lazo cerrado en
s1 = - 2 + j2v3 y s2 = - 2 - j2v3.
Note que el radio de amortiguación ? y la frecuencia natural subamortiguada ? n
de los polos dominantes en lazo cerrado son 0.5 y 4rad/s, respectivamente.
Cálculo del controlador GD(z) equivalente:
Como el controlador análogo Gc(s) se ha diseñado para cancelar el polo
indeseado en s = - 2 con el cero del controlador, es conveniente usar el método
de mapeo por apareamiento de polos y ceros. Usando este método se puede
cancelar el polo en z = e- 2T (esto es, el polo en s = - 2) con el cero del
controlador digital equivalente.

El polo en s = - 6.66 se mapea a través de la transformación
z = e- Ts en z = e- 6.66T = e- - 6.66* 0.2 = 0.2644
De la misma forma el polo en s = - 2 se mapea a z = e- 2T = e- 2* 0.2 = 0.673.
El controlador digital queda definido así:
La ganancia K se determina de tal forma que a ganancias de baja frecuencia
las dos funciones GD(z) y Gc(s) son la misma. Así que GD(1) = Gc(0)
donde
K = 13.57
El controlador digital equivalente es:
Esta última ecuación se puede convertir en ecuación en diferencia que será
resuelta por el controlador digital. Esto completa la demostración de cómo
diseñar un controlador digital equivalente a partir de un controlador análogo.
El siguiente análisis consiste en chequear la respuesta del sistema de control
digital diseñado. Para analizarlo se debe obtener la función de transferencia
pulso G(z) de la planta precedida por el ZOH.
Aplicando fracciones parciales se obtiene:
La función de transferencia pulso es:
Usando Matlab se puede obtener la función de transferencia pulso

Esta función se puede simplificar obteniendo:
Se tiene entonces el siguiente diagrama de bloques:
La función de transferencia en lazo cerrado está dada por:
La ecuación en diferencia que le corresponde a este sistema en lazo cerrado
es:
c(kT) = 1.2059C[(k1)T]0.4733c[(k2)T] + 0.2385r[(k1)T] + 0.2889r[(k2)T]
3.2 Método de diseño basado en la respuesta en
frecuencia.
El Método de diseño basado en la respuesta en frecuencia donde el concepto
de respuesta en frecuencia juega un papel muy importante en el análisis y
diseño de sistemas de control digital, al igual que en sistemas de control en
tiempo continuo. Antes de aplicar las bien conocidas técnicas de respuesta en
frecuencia en el análisis y diseño de sistemas de control en tiempo discreto, es
necesario hacer algunas consideraciones a la aproximación utilizada en el

plano z. Puesto que en el plano z la frecuencia aparece a través de la
expresión z = ejOT , si la respuesta en frecuencia se trata en dicho plano la
simplicidad en la utilización de las trazas logarítmicas (trazas de Bode ), se
pierde. Puesto que la transformación z = eTs mapea las franjas primaria y
complementarias del semiplano izquierdo del plano s al interior del círculo
unitario en el plano z, la aplicación de los métodos convencionales de
respuesta en frecuencia no son aplicables al plano z ya dichos métodos
trabajan con todo el semiplano izquierdo del plano s. Esta dificultad se puede
resolver al transformar la función de transferencia del plano z al plano w, esto
es, emplear la transformada w, la cual se obtiene mediante una transformación
bilineal, definida como:
El ZOH se puede aproximar por:
El retardo de tiempo que se introducirá en el lazo cerrado por el ZOH puede
aproximarse por el retardo de tiempo de T/(0.5Ts + 1). El periodo de muestreo
deberá seleccionarse de tal forma que satisfaga el teorema de muestreo. El
interés ahora es en el retraso de tiempo o retardo de fase introducido por el
sostenedor. Dado que la ganancia dc del sistema total será determinada en la
etapa final del diseño. Aquí se introduce en lugar de T/(0.5Ts + 1), la siguiente
función de transferencia:
Una vez se ha diseñado apropiadamente el controlador análogo (Gc(s)),
entonces se discretiza y se obtiene un controlador digital equivalente (GD(z)).
El próximo paso es asegurarse de que el sistema diseñado se comporte según
lo esperado. Para analizar el desempeño del sistema diseñado, se debe
analizar la respuesta del sistema a diferentes señales de entrada. Para analizar
el comportamiento del sistema, se necesita determinar la función de
transferencia pulso G(z) de la función de transferencia Gp(s) de la planta en

tiempo continuo, cuando está precedida por un ZOH. Si los resultados son
satisfactorios, entonces la parte analítica del diseño estará terminada.
Finalmente se convierte el controlador digital especificado en la forma de razón
de polinomios en z o una función de transferencia pulso, en un algoritmo
numérico y se resuelve en tiempo real por un computador digital. Es importante
anotar que un incremento en T modifica la dinámica del sistema y puede
desestabilizarlo en lazo cerrado. Por lo tanto es necesario seleccionar T lo
suficientemente pequeño (no es suficiente satisfacer solo el teorema de
muestreo).
EJEMPLO 1: Considere el sistema de control en tiempo continuo dado en el
siguiente diagrama de bloques:
align
Las especificaciones para el sistema son: Radio de amortiguación del par de
polos dominantes en lazo cerrado de
Tiempo de asentamiento de 2 segundos. Recuerde que el tiempo de
asentamiento se define como
align Estas especificaciones se pueden traducir en t´erminos de respuesta paso
así:
Máximo sobre impulso de aprox. 16.3%
Frecuencia natural sobreamortiguada de 4rad/s
Se desea convertir el sistema de control análogo en un sistema de control
digital que exhiba una respuesta similar a la del sistema de control análogo.
El sistema de control digital debe exhibir aproximadamente 16.3% de
sobreimpulso en la respuesta paso unitario y tener un tiempo de asentamiento
de 2 segundos aproximadamente. Es importante precisar que el tiempo de
muestreo T para el sistema de control digital debe decidirse antes de comenzar
el proceso de diseño. Cálculo de la frecuencia amortiguada:
? d = ? n1 - ?2 (3.5)
align
? d = 3.464rad/s
Entonces, la respuesta en frecuencia del sistema de control tiempo continuo o
análogo a una entrada paso exhibirá u oscilación amortiguada de periodo
2/d = 1.814s
Es deseable tener por lo menos 8 muestras por periodo (Regla del pulgar). En
algunos sistemas se puede seleccionar un periodo de muestreo T

aproximadamente de 1/10 a 1/2, dependiendo de las circunstancias, de la
constante de tiempo significativa más pequeña involucrada en la planta. En
este ejemplo se puede seleccionar un periodo de muestreo T= 0.2s. Adicional
al requerimiento de que se debería muestrear por lo menos 8 veces por
periodo, la selección del periodo de muestreo depende de otros factores tales
como la componente de frecuencia más alta involucrada en la entrada y de las
perturbaciones (ruido) A las que está sujeto el sistema. Aquí sin embargo por
conveniencia en mostrar el método de diseño, simplemente se ha seleccionado
T = 0.2seg. Ahora se asume que se usa un ZOH en el sistema de control digital.
En primer lugar se diseña un controlador análogo que tenga en cuenta el
retraso de tiempo que introduce el sostenedor. Luego se puede obtener el
controlador digital equivalente con cualquiera de las técnicas disponibles
(Integración numérica, mapeo de polos y ceros, etc).
El retraso de tiempo debido al sostenedor produce un retraso de fase.
Esta se puede aproximar por Gh(s).
La inclusión de Gh(s) en el sistema de control modifica el diagrama de bloques
así:
Un buen controlador análogo se puede diseñar fácilmente con el uso de
métodos convencionales (lugar geométrico de las raíces, respuesta en
frecuencia, etc).
Cálculo del controlador Gc(s) para el sistema de control análogo modificado
con ? = 0.5 y ? n = 4rad/seg
So = - ?? n + ? n1 - ?2 = 2+2v3j
también
So = - ?? n - ? n1 - ?2 = 2- 2v3j
? G(s) = ? - f 1 - f 2 - f 3 - f 4 = - 180
Con f 1 = 120o ,f 1 = 90o, f 3 = 23.41o y ? = 90o entonces, f 4 = 36.59o
El controlador esta dado por:

Ahora aplicando el concepto de magnitud se tiene:
El cero del controlador en s = - 2 se cancelará con el polo de la planta en s = - 2.
Entonces, el controlador Gc(s) reemplaza el polo en lazo abierto en s = - 2, por
el polo en lazo abierto en s = - 6.66. La función de transferencia en lazo cerrado
esá dada por:

Se observa que el sistema diseñado tiene polos en lazo cerrado en:
s1 = - 2 + j2v3
s2 = - 2 - j2v3 s3 = - 12.66
Como el tercer polo está lejos del origen (su parte real está por encima de 6
veces) la parte real de los polos complejos conjugados), la respuesta de este
sistema puede aproximarse por los dos polos dominantes de lazo cerrado en
s1 = - 2 + j2v3 y s2 = - 2 - j2v3. Note que el radio de amortiguación y la
frecuencia natural subamortiguada ? n de los polos dominantes en lazo cerrado
son 0.5 y 4rad/s, respectivamente.
Cálculo del controlador GD(z) equivalente:
Como el controlador análogo Gc(s) se ha diseñado para cancelar el polo
indeseado en s = - 2 con el cero del controlador, es conveniente usar el método
de mapeo por apareamiento de polos y ceros. Usando este método se puede
cancelar el polo en z = e- 2T (estoes, el polo en s = - 2) con el cero el controlador
digital equivalente.
El polo en s = - 6.66 se mapea a través de la transformación
z = e- Ts en z = e- 6.66T = e- - 6.66* 0.2 = 0.2644
De la misma forma el polo en s = - 2 se mapea a z = e- 2T = e- 2* 0.2 = 0.673.
El controlador digital queda definido así:
La ganancia K se determina de tal forma que a ganancias de baja frecuencia
las dos funciones GD(z) y Gc(s) son la misma. Así que GD(1) = Gc(0)
donde
K = 13.57
El controlador digital equivalente es:
Esta última ecuación se puede convertir en ecuación en diferencia que será
resuelta por el controlador digital. Esto completa la demostración de cómo
diseñar un controlador digital equivalente a partir de un controlador análogo.

El siguiente análisis consiste en chequear la respuesta del sistema de control
digital diseñado. Para analizarlo se debe obtener la función de transferencia
pulso G(z) de la planta precedida por el ZOH.
Aplicando fracciones parciales se obtiene:
La función de transferencia pulso es:
Usando Matlab se puede obtener la función de transferencia pulso
Esta función se puede simplificar obteniendo:
Se tiene entonces el siguiente diagrama de bloques :

La función de transferencia en lazo cerrado está dada por:
La ecuación en diferencia que le corresponde a este sistema en lazo cerrado
es :
c(kT) = 1.2059C[(k1)T]0.4733c[(k2)T] + 0.2385r[(k1)T] + 0.2889r[(k2)T]
3.2 Método de diseño basado en la respuesta en
frecuencia.
El Método de diseño basado en la respuesta en frecuencia donde el concepto
de respuesta en frecuencia juega un papel muy importante en el análisis y
diseño de sistemas de control digital, al igual que en sistemas de control en
tiempo continuo. Antes de aplicar las bien conocidas técnicas de respuesta en
frecuencia en el análisis y diseño de sistemas de control en tiempo discreto, es
necesario hacer algunas consideraciones a la aproximación utilizada en el
plano z. Puesto que en el plano z la frecuencia aparece a través de la
expresión z = ejOT, si la respuesta en frecuencia se trata en dicho plano la
simplicidad en la utilización de las trazas logarítmicas (trazas de Bode), se
pierde.
Puesto que la transformación z = eTs mapea las franjas primaria y
complementarias del semiplano izquierdo del plano s al interior del círculo
unitario en el plano z, la aplicación de los métodos convencionales de
respuesta en frecuencia no son aplicables al plano z ya dichos métodos
trabajan con todo el semiplano izquierdo del plano s. Esta dificultad se puede
resolver al transformar la función de transferencia del plano z al plano w, esto
es, emplearla transformada w, la cual se obtiene mediante una transformación
bilineal, definida como:
Al transformar a la función de transferencia del plano z al plano w, es posible
aplicar los métodos convencionales de respuesta en frecuencia en el análisis y
diseño de sistemas en tiempo discreto y se obtiene:
Nótese que esta trasformación tiene la misma forma que la transformación de
Tustin. A través de la transformación al plano z y de la transformación al plano
w, la franja primaria del semiplano izquierdo del plano s se mapea primero al

interior del círculo unitario del plano z y la trasformación del plano zal plano w
mapea el interior del círculo unitario al semiplano izquierdo del plano w. Es
necesario observar que el origen del plano z se mapea al punto w = 2T en el
plano w, si ahora s varía de 0 hasta
2
sj?
a lo largo del eje imaginario del plano
s, z varía de - 1 hasta 1 sobre el círculo unitario y w varía de 0 hasta 8 sobre el
eje imaginario del plano w. La gran diferencia es que el comportamiento en el
plano s en el rango de frecuencia
2
s??
hasta
2
s?
se mapea al rango de v a +v,
donde v es la frecuencia (ficticia) en el plano w.
Esto significa que las características de respuesta en frecuencia de un filtro
analógico serán reproducidas en el filtro digital y la escala de frecuencias sobre
las que la respuesta ocurre serán comprimidas de un intervalo infinito en el filtro
analógico a un intervalo finito en el filtro digital. Además el plano w asemeja
geométricamente al plano s, con la característica de que el eje de frecuencias
(eje imaginario) está distorsionado en el plano w. Como se mencionó, v
representa la frecuencia ficticia, esto es, reemplazando w por jv y las técnicas
convencionales de respuesta en frecuencia pueden ser usada para dibujar las
trazas de Bode, donde v será utilizada como variable. Por otra parte la
frecuencia ficticia (v) y la frecuencia real (w) están relacionadas mediante:
adicionalmente si OT es pequeño, entonces
Esto último significa que valores pequeños valores de OT las funciones G(s) y
G(w) se parecen una a la otra. A manera de resumen, la transformada w mapea
el interior del círculo unitario del plano z al semiplano izquierdo del plano w. Por

otro lado, el resultado debido a las transformaciones del plano s al plano z y del
plano z al plano w es tal que el plano s y el plano w son similares en la región
de interés del planos. Esto es porque algunas de las distorsiones causadas por
la trasformación del plano s al plano z se compensan de manera parcial por las
distorsiones causadas mediante la transformación del plano z al plano w.
3.3 Ventajas del uso de las trazas de Bode en el diseño de
sistemas de control.
La utilización de las trazas de Bode en el análisis y diseño de sistemas de
control es útil por las siguientes razones:
1. La curva asintótica de baja frecuencia de la traza de magnitud es
indicativa de alguna de las constantes de los errores en estado estable,
Kp ,Kv o Ka.
2. Las especificaciones de respuesta transitoria pueden ser traducidas en
especificaciones de respuesta en frecuencia, como son: margen de
ganancia, margen de fase, ancho de banda, etc. Estas especificaciones
pueden trabajarse con cierta facilidad en las trazas de Bode.
3. El diseño de controladores (compensadores) digitales para satisfacer
especificaciones dadas (en términos de márgenes de ganancia y fase)
puede llevarse a cabo en las trazas de Bode de una manera sencilla.
3.4 Procedimiento de diseño de controladores en el plano
w.
El esquema del sistema de control a utilizar es, en este caso, como el que se
muestra en la siguiente figura (3.9):
El procedimiento de diseño es como se describe en los siguientes pasos:
1. Obtener G(z), empleando la técnica del muestreador y el retén, estos es:
Posteriormente se transforma G(z) a la función de transferencia G( w ),
mediante la transformación bilineal:
Esto es,

Es importante que el periodo de muestreo T sea seleccionado apropiadamente.
Una buena regla es muestrear a una frecuencia 8 o1 0 veces mayor que el
ancho de banda del sistema realimentado (en tiempo continuo).
2. Sustituir w por jv en la función de transferencia G(w) y dibujar las trazas
de Bode de G(jv).
3. Determinar a partir de las trazas de Bode (magnitud y fase), las
constantes de los errores en estado estable, el margen de ganancia y el
margen de fase.
4. Asumiendo que la ganancia de baja frecuencia del controlador discreto
(digital) con función de transferencia Gc(w) es unitaria, determinar la
ganancia del sistema para satisfacer las especificaciones de diseño de
estado estable (error en estado estable). Ahora empleando las técnicas
convencionales de diseño para sistemas en tiempo continuo, determinar
los polos y ceros de la función de transferencia del controlador
(recordando que Gc(w) es una función descrita por el cociente de dos
polinomios en w). De este modo la función de transferencia del sistema
de malla abierta está dada por Gc(w)G(w).
5. Transformar la función de transferencia del controlador del plano w
(Gc(w)) al plano z (Gc(z)) mediante la transformación bilineal:
Esto es,
Verificar si la función de transferencia del controlador obtenida Gc(z), satisface
las especificaciones de diseño. En caso de que no sea así, regresar al punto 4
y rediseñar el controlador. En el procedimiento de diseño descrito, es
importante tener en cuenta lo siguiente:
a) La función de transferencia G(w) es de fase no mínima, por lo que, la
traza de ángulo de fase es diferente a las curvas típicas de funciones de
transferencia de fase mínima Es entonces necesario tener cuidado en
trazar la curva de fase en forma adecuada.
b) Puesto que el eje de frecuencia en el plano w está distorsionado, es
necesario tener en cuenta que la relación entre v (frecuencia ficticia) y O
(frecuencia real) está dada por:

Por ejemplo, si se especifica un ancho de banda determinado Ob, el sistema se
tiene que diseñar con un ancho de banda vb, donde:
Ejercicio resuelto :
Considere el sistema de control mostrado en la figura siguiente:
Diseñe un controlador digital en el plano W de tal forma que el margen de fase
sea de 50 el margen de ganancia sea de por lo menos de 10dB y la constante
del error de velocidad estática Kv sea de 2seg- 1, suponga que el período de
muestreo es de T = 0.2seg Inicialmente procedemos realizar la función de
transferencia G(z) de la planta precedida del retenedor de orden cero
de la tabla de transformadas donde se reemplaza a = 1 y T = 0.2
Cancelando términos semejantes tenemos la función de transferencia pulso
G(z) de la planta precedida del retenedor de orden cero

A continuación realizamos la transformación de la función de transferencia
pulso G(z) en una función de transferencia G(w) mediante la transformación
bilineal:
Esto es,
Reemplazando en G(z) tenemos:
función de transferencia G(w) Como la ganancia de error estático está
determinado por Kv = 2seg- 1 asumimos una función de transferencia para el
controlador digital GD(w) con una ganancia unitaria para el intervalo de baja
frecuencia así:
con 0 < a < 1 atraso de fase
entonces aplicando el teorema de valor inicial

Reemplazando en el límite cuando (w ? 0) tenemos:
2 = K(1) ? K = 2
Un programa de MATLAB que permite obtener la respuesta en frecuencia del
sistema
num=[-2*0.000333 -2*0.09966 2]
den=[1 0.9966 0]
sys=tf(num,den)
margin(sys)
grid
diagrama de bode para el sistema

Para cumplir con las especificaciones se debe diseñar un controlador digital
que satisfaga las planteadas en el problema. se exige un ángulo adicional de
adelante de fase necesario para satisfacer el requisito de 50° sin reducir el
valor de K, de (50° - 31.3° = 18.7°) el compensador de adelanto elegido debe
contribuir con el ángulo de fase requerido. La adición de un compensador en
adelanto que modifica la curva de magnitud en el diagrama de bode y la
frecuencia de cruce se desplaza hacia la derecha.
Considerando el corrimiento de la ganancia en la frecuencia de cruce, debemos
suponer que f m es el ángulo máximo de adelanto de fase requerido es
aproximadamente de 28°(se ha añadido 9 .3°para compensar el corrimiento de
la ganancia de la frecuencia de cruce), procedemos a calcular el factor de
atenuación sobre la base del ángulo de adelanto de fase requerido.
en el siguiente paso procedemos a calcular y determinar las frecuencias de
esquina v=
?
1
y ? =
?a
1
del compensador de adelanto. El ángulo de adelanto de
fase máximo f m se presenta en la media geométrica de las dos frecuencias de
esquina, en esta caso es ? =
?a
1
la cantidad de modificación en la curva de
magnitud a causa del término:

k El punto de la frecuencia donde la magnitud del sistema está sin compensar
se calcula para asi encontrar el punto de la frecuencia donde la magnitud es
- 4.425dB y hacemos la sustitución w = j? en la función de transferencia G(w)
para encontrar la magnitud de G(j?):
Resolviendo la ecuación obtenemos el valor de la frecuencia ficticia ? = 1.7
hallando la frecuencia de cruce
El compensador en adelanto queda determinado a través de la siguiente
expresión
Teniendo el diseño del controlador procedemos a analizar a través del
diagrama de bode la función de transferencia del sistema compensado
GD(jw)G(jw) = GD(j?)G(j?)
a través del diagrama de bode podemos observar que se cumple en gran
medida con las especificaciones, al compensar la planta con el controlador en
adelanto diseñado.
Programa de Matlab

num=conv([-0.000333*2 -0.09633*2 0.9966*2],[0.9790 1])
den=conv([1 0.9969 0],[0.3534 1])
sys=tf(num,den)(z-1)^2(0.6321z-1)
margin(sys)
La función de transferencia del controlador dada, la transformaremos en
función de la variable z mediante la transformación bilineal.

Programa de matlab que nos permite visualizar los polos y ceros del sistema
small
num=[0.0891 0.0108 -0.0679]
den=[1 -2.2885 1.8460 -0.5255]
sys=tf(num,den)
zero(sys)
pole(sys)

Como se puede observar la función de transferencia pulso en lazo cerrado
implica la presencia de dos ceros localizados en z1 = - 0.9357 y z2 = 0.8145 a
través del análisis el cero z2 se cancela con el polo en lazo cerrado ubicado en z
= 0.8126. el efecto del cero restante z1 tiene una influencia realmente pequeña
sobre las respuestas transitorias y por el hecho de estar ubicado en el
intervalo(0 , 1) del eje real negativo muy cercano a z = - 1. es muy pequeño en
frecuencia por otro lado el par de polos complejos conjugados actúan como
polos dominantes en lazo cerrado (sistema de segundo orden) la respuesta
transitoria del sistema frente a una entrada escalón unitario se puede observar
en la gráfica siguiente:
Programa de matlab
numDz=[0.0891 0.0108 -0.0679];
denDz=[1 -2.2885 1.8460 -0.5255];
[x] = dstep (numDz,denDz,51);
t = 0:0.05:2.5;k

Figure 3.13:
stairs (t,x);
grid;
Ejercicio resuelto: Diseñe un compensador discreto con los siguientes
requerimientos
:
? = 0.4; ts = 2.57seg ; ? d = 3.53rad/seg ; ? n = 3.86rad/seg
se toman 18 muestras por ciclo de la oscilación amortiguada k
Se localizan los polos en lazo cerrado dominantes deseados en el dominio-z

Resolviendo por fracciones parciales(ver cap 1)
Función de transferencia pulso G(z) de la planta precedida por el zoh usando Ts
= 0.1seg.
programa de matlab que permite obtener los ceros y los polos respectivamente:
small
>> num=[0.0032 0.0032*2.8625 0.0032*0.50625]
d=conv([1 1],[1 1])
den=conv(d,[1 -0.223])
sys=tf(num,den)
zero(sys)
pole(sys)

Localización de ceros y polos respectivamente en el dominio z de acuerdo al
resultado visualizado:
z_1=-2.6731
z_2=-0.1894
p_1=-1 polo repetido
p_2=0.2230

Donde ß = 20.23?, y La contribución de los ángulos en el punto P es: 2(a1 + a2 +
a3) = 2(- 123.51º + 27º+ 16.6º) = - 203.42º. La deficiencia de ángulo es:
- 203.42º+ 180º= - 23.42º (3.25)

El compensador obtenido es:
Note que el cero del compensador en z = 1 cancela el polo de la planta en z = 1
El ángulo que proporcionaba este polo es ahora aportado por el polo del
compensador (z = 0.857) el cual es ajustado para cumplir exactamente con el
criterio de ángulo. La función de transferencia pulso en lazo abierto es

Reemplazando z y despejando K tenemos: K = 6.016
Finalmente en lazo abierto tenemos la función de transferencia siguiente:

Considérese un sistema en tiempo continuo descrito mediante la función de
transferencia:
Diseñar un controlador digital, empleando las trazas de Bode en el dominio de
la variable w, tal que el margen de fase sea de 60, el margen de ganancia de
12 decibeles o más y un error de velocidad de 0.2. Asúmase que el periodo de
muestreo es de 0.1 segundo. La función de transferencia en tiempo discreto
está dada por la expresión:
obteniendo:
Empleando la transformación:
se obtiene:
Nótese que a fin de satisfacer la especificación del error en estado estable (Kv =
5), el controlador debe tener un integrador. Empleando la técnica de diseño
convencional de respuesta en frecuencia se obtiene la siguiente función de
transferencia del controlador, la cual satisface las especificaciones de diseño:

y la función de transferencia de lazo abierto es:
3.5 Método de mapeo de polos y ceros:
Tenemos el siguiente filtro en tiempo continuo
Se observa que G(s) tiene un cero en el infinito en s = - 8 (j = - 8). En este
método se consideran por separado tanto el numerador como el denominador
de la función de transferencia G(s) del filtro continuo y se mapean los polos de
G(s) a los polos del filtro discreto y los ceros de G(s) a los ceros del filtro
discreto. Para el cero en infinito se asume que hay un cero en z = - 1 en el filtro
equivalente discreto. Primero note que el eje j? desde ? = 0 hasta ? = 0.5 * ? s
= /Ts en el planos mapea al semi circulo unitario desde z = 1hasta z = - 1 en el
plano z.
Primero note que el eje j? desde ? = 0 hasta ? = 0.5 * ? s = p * /Ts en el plano s
mapea al semi circulo unitario desde z = 1 hasta z = - 1 en el plano z. Si se elige
la frecuencia de muestreo ? s para satisfacer el teorema de muestreo, entonces
= 0.5 * ? s (en lugar de ? = 8), se puede considerar como la frecuencia posible
más alta. Dado que el filtro continuo es un filtro pasa-baja se puede decir que
G(j? ) se acerca a cero a medida que ? se acerca a 0.5 * ? s (aunque
estrictamente hablando G(j? ) se acerca a cero a medida que ? se acerca a
infinito(8). Esto es equivalente a decir que GD(z), el equivalente discreto de G(s)
se acerca a cero a medida que z se acerca a 1 (El punto z = - 1 corresponde a
la frecuencia posible más alta = 0.5 * ? s = /
sT
?
en Control Digital Es
recomendable colocar un cero en z = - 1 para cada cero en el infinito en el filtro
continuo. La respuesta en frecuencia del filtro discreto para
s?
?
2
1
0 ?? corresponde a la respuesta en frecuencia del filtro continuo en
??? ?0 así que este método no involucra aliasing

Procedimiento: 1. G(s) debe estar en forma factorizada antes de aplicar el
método. Luego los polos de G(s) son mapeados a polos en el plano z mediante
la relación: z = e- Ts Por ejemplo un polo en s = - a se mapea al polo z = e- aT. 2.
Los ceros finitos de G(s) se mapean a ceros en el plano z de acuerdo a la
relación z = eTs. Esto es, un cero finito de G(s) en s = - b se mapea a un cero en z
= e- Tb en GD(z). 3. Los ceros en infinito se mapean al punto z = - 1. Así, para
cada cero infinito se tiene un factor (z + 1) en el numerador del filtro discreto (el
número de ceros en infinito es igual al número de polos en exceso en la función
de transferencia del filtro continuo). De igual forma, los polos en el infinito, si los
hay, son mapeados a z = - 1 entonces, para cada polo infinito, se tiene un factor
(z + 1) en el denominador del filtro discreto. 4. Ajuste la ganancia del filtro
discreto para igualarla con la ganancia del filtro continuo. Para filtros pasa-baja
la ganancia del filtro discreto en z = 1, debería ser la misma que para el filtro
continuo en s = 0. Esto es, GD(1) = G(0). Para filtros pasa-alta la ganancia
debería ser igualada en z = - 1 y s = 8 respectivamente. Esto es, GD(- 1) = G(8).
Si G(s) involucra ceros o polos complejos conjugados, es ventajoso tratar un
conjunto de ceros y polos complejos conjugados como una unidad en vez de
tratarlos separadamente. Obtenga un filtro equivalente discreto para un filtro
pasa baja continuo dado por:
Diseño basado en el lugar de las raíces
Note que no hay ceros finitos en G(s), sino que hay un cero infinito, el cual es
mapeado a z = - 1. Como se mostró antes el polo en s = - a es mapeado a z =
e- aT .
Entonces, el filtro discreto equivalente esta dado por :

La ganancia K se ajusta de tal forma que la ganancia a bajas frecuencias es la
misma para ambos filtros (continuo y discreto).
donde
El filtro discreto se obtiene como:
podemos observar que el grado del numerador es igual al grado del
denominador La ecuación en diferencia está dada por :

Capítulo 4
Análisis en espacio de estado
4.1 Ecuación e estado
Para sistemas (lineales ono lineales) de tiempodis creto variantes en el tiempo,
la ecuación de estado se puede escribir como:
x(k + 1) = f[x(k), u(k), k] (4.1)
y la ecuació n de la salida como :
y(k + 1) = g[x(k), u(k)] (4.2)
Para sistemas lineales de tiempodiscretov ariantes en el tiempo, la ecuación
de estadoy la ecuación de salida se pueden simplificar a:
x(k + 1) = G(k)x(k) + H(k)u(k) (4.3)
y(k) = C(k)x(k) + D(k)u(k) (4.4)
donde x(k) = vector n (vector de estado)
y(k) = vector m (vector de salida)
u(k) = vector r (vector de entrada)
G(k) = matriz nXn (matriz de estado)
H(k) = matriz nXr (matriz de entrada)
C(k) = matriz mXn (matriz de salida)
D(k) = matriz mXr (matriz de transmisión directa)
La presencia de la variable k en los argumentos de las matrices G(k), H(k),
C(k), y D(k) implica que estas matrices varían con el tiempo. Si la variable k no
aparece en forma explicita en estas matrices, se supone que son invariables en
el tiempo, es decir, constantes. Esto es, si el sistema es invariante en el tiempo,
entonces las ecuaciones anteriores se pueden simplificar a:
x(k + 1) = G(k)x(k) + H(k)u(k)
y(k) = C(k)x(k) + D(k)u(k)
4.2 Sistemas Discretos en espacio de estado

Lo primero a hacer cuando se diseña un sistema via método espacio de estado
es verificar la controlabilidad y la observabilidad del sistema. Existen muchas
técnicas para obtener representaciones en el espacio de estado
correspondientes a sistemas en tiempo discreto. Considere el sistema en
tiempo discreto definido por:
y(k) + a1y(k - 1) + · · · + any(k - n) = bou(k) + b1u(k - 1) + · · · + bn(k - n) (4.5)
donde u(k), es la entrada. y(k) es la salida del sistema en el instante de
muestreo k. Observe que algunos de los coeficientes ai donde i = 1, 2, 3, . . . , n
y bj donde v j = 1, 2, 3, . . ., n pueden ser cero. La ecuación anterior se puede
escribir en la forma de la función de transferencia pulso como:
existen muchas formas de llevar a cabo representaciones en el espacio de
estado para sistemas en tiempo discreto descrito en las ecuaciones anteriores
estas formas son la forma canónica controlable
la forma canónica observable
la forma canónica diagonal
4.2.1 Forma canónica controlable
4.2.2 Forma canónica observable
La representación en el espacio de estado del sistema en tiempo discreto
obtenida de las ecuaciones anteriores se puede expresar en la forma siguiente:

4.2.3 Forma canónica diagonal
Si los polos de la función de transferencia pulso dados por:
Son todos distintos, entonces la representación en el espacio de estado se
puede expresar en la forma canónica diagonal como sigue:
ejercicio resuelto: Considere el sistema siguiente:
Las representaciones en el espacio de estado en las formas canónica
controlable, canónica observable y canónica diagonal se convierten en:
Forma canónica controlable
y(z)(z2
+ 1.3z + 0.4) = u(z)(z + 1)
dividiendo por z2
ambos miembros de la ecuación tenemos:
y(z)(1 + 1.3z- 1
+ 0.4z- 2) = u(z)(z- 1
+ z- 2
)
ahora podemos determinar los coeficientes de las matrices G Y H:
a2 = - 0.4
a1 = - 1.3

b0 = 0
b1 = 1
b2 = - 1
La ecuación matricial en espacio de estado del sistema es:
Ahora determinamos los coeficientes de las matrices C y D:
teniéndolos coeficientes
la matriz D = (b0) entonces:
Por lo tanto tenemos:
Realizando un análisis similar podemos obtener los coeficientes de las matrices
para expresar el estado canónico observable para obtener:
Aclarando que las expresiones obtenidas son equivalentes a las formas
canónicas expresadas existe otra forma de expresar la controlabilidad y la
Observabilidad:

Realizando el programa en matlab obtenemos: smal
>> num =[1 1];
den =[1 1.3 0.4];
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
co=ctrb (A,B)
ob=obsv (A,C)
Controllability=rank(co)
Observability=rank(ob)
A =
la forma canónica diagonal se obtiene utilizando fracciones parciales:

Análogamente
Entonces tenemos
tenemos los polos z = - 0.5 y z = - 0.8 las matrices nos quedan expresadas:
4.3 Respuesta Transitoria
Encontrar la respuesta transitoria en escalón del sistema en tiempo discreto
definido en el espacio de estados definido de la siguiente manera:
La entrada u(k) puede ser una entrada en escalón, en rampa, una delta de
Kronecker, etc. Para este sistema tenemos:

Supongamos que el sistema está inicialmente en reposo y que u(k) es una
secuencia de escalón unitario inicialmente daremos una solución analítica a
este problema. La función de transferencia discreta
)(
)(
zU
zY
de este sistema se
obtiene mediante el uso de la siguiente ecuación:

Para una entrada que sea un escalón unitario, tenemos:
Dividiendo por z2
el miembro de la derecha de la ecuación anterior tenemos:
El valor final de y(k) se puede obtener aplicando el teorema del valor final

Por tanto y(k) se puede expresar como
y(0) = 0
y(1) = 1
y(2) = 1, 16
y(3) = 0, 84
y(4) = 1, 1344
:
:
y(n) = 1, 0000
Análogamente se puede calcular de las ecuaciones de estado inicial, las
ecuaciones que nos permiten hallar a x(k):
x1(k + 1) = x2(k)
x2(k + 1) = - 0.16x1(k) + x2(k) + u(k)
por lo tanto obtenemos:
x2(k + 1 + 1) = - 0, 16x1(k + 1) + x2(k + 1)+u(k + 1)
x2(k + 2)+x2(k + 1) + 0, 16x2(k) = u(k + 1)
Tomando la transformada z de esta ecuación, teniendo en cuenta que x2(0) =
0, x2(1) = 1 y u(0) = 1, encontramos:
z2
x2(z) - z + zx2(z) + 0, 16x2(z) = zu(z) - z
x2(z2
+ z + 0.16) = zu(z)
Dividiendo por z2
el miembro de la izquierda de la ecuación anterior tenemos:

El valor final de x(k) se puede obtener aplicando el teorema del valor final
Por tanto
x2(0) = 0
x2(1) = 1
x2(1) = 0
x2(3) = 0, 84
x2(4) = 0, 16
x2(5) = 0, 7056
:
:
x2(n) = 0, 4630
Para determinar x1(k) conviene observar que x1(0) = 0 y x1(k + 1) = x2(k). Por
tanto
x2(0) = 0
x2(1) = x2(0) = 1
x2(1) = x2(1) = 0
x2(3) = x2(2) = 0, 84

x2(4) = x2(3) = 0, 16
x2(5) = x2(4) = 0, 7056
:
:
x2(n) = x2(n) = 0, 4630
Para calcular la salida y(k) con MATLAB, en primer lugar convertimos las
ecuaciones expresadas en el espacio de estados en la función de transferencia
discreta Y (z)/U(z) mediante el uso de la siguiente orden:
%% Respuesta ante una entrada escalón de sistemas en tiempo discreto %%
%% definidos en el espacio de estados %%
%% Introduzcamos las matrices G, H, C, F, J, D %%
G=[0 1;-0.16 -1];
H=[0;1];
C=[1.16 1];
F=[1 0];
J=[0 1];
D=[0];
%% Para obtener y(k) convertiremos las ecuaciones del espacio de estado %%
%% en la función de transferencia discreta Y(z)/U(z) %%
[num,den]=ss2tf(G,H,C,D);
%% Introduzcamos la orden para obtener la respuesta ante %%
%% una entrada escalón unitario %%
u=ones(1,51); axis([0 50 -0.5 2]);
k=0:50;
y=filter(num,den,u);
plot(k,y,’o’,k,y,’-’), grid,
title(’Respuesta a un escalón unitario de y(k)’)
xlabel(’k’), ylabel(’y(k)’)
%% Para obtener x1(k) debemos convertir las ecuaciones del espacio %%
%% de estados en función de transferencia discreta x1(z)/u(z) %%
[num1,den1]=ss2tf(G,H,F,D);
%% Introduzcamos la orden para obtener la respuesta ante %%
%% una entrada escalón unitario %%
axis([0 50 -0.5 1.5]);.
x1=filter(num1,den1,u);.
plot(k,x1,’o’,k,x1,’-’), grid,
title(’Respuesta a un escalón unitario de x1(k)’)
xlabel(’k’), ylabel(’x1(k)’)
%% Para obtener x2(k) debemos convertir las ecuaciones de espacio %%
%% de estado en función de transferencia discreta x2(z)/u(z) %%
[num2,den2]=ss2tf(G,H,J,D);
%% Introduzcamos la orden para obtener la respuesta ante una entrada %%
%% escalón unitario %%.
axis([0 50 -0.5 1.5]);
x2=filter(num2,den2,u);
plot(k,x2,’o’,k,x2,’-’), grid,
title(’Respuesta a un escalón unitario de x2(k)’)
xlabel(’k’), ylabel(’x2(k)’)

Figure 4.2: Respuesta de y(k) ante entrada escalón unitario
4.4 Obtención del modelo en espacio de estado
discreto
Obtener una representación en el espacio de estado con un periodo de un
segundo del sistema siguiente:
Inicialmente procedemos realizar la función de transferencia G(z) de la planta
precedida del retenedor de orden cero
de la tabla de transformadas donde se reemplaza a = 1 y T = 1

Figure 4.3: Respuesta de x1(k) ante entrada escalón unitario
reemplazando tenemos

Figure 4.4: Respuesta de x2(k) ante entrada escalón unitario
cancelando términos semejantes tenemos la función de transferencia pulso
G(z) de la planta precedida del retenedor de orden cero
Basado en la modificación del diagrama de bloques G(z) se expande en
fracciones parciales:
Según el diagrama de bloques modificado para el sistema, elegimos la salida
del elemento de retraso unitario como una de las variables de estado como se
observa en al figura 39.
X1(z) = (U(z) - Y (z) + X1)z- 1
zX1(z) = U(z) - Y (z) + X1

De otro lado tenemos:
reemplazando
zX2(z) = U(z) - [X1(z) - 0.6321X2(z)] + 0.3679X2(z)
zX2(z) = U(z) - X1(z) + X2(z)
De las cuales obtenemos el siguiente sistema de ecuaciones en el campo del
tiempo
x1(k + 1) = 0.6321x2(k) + u(k)
x2(k + 1) = - x1(k) + x2(k) + u(k)
y(k) = - x1(k) - 0.6321x2(k)
Para finalmente obtener el arreglo matricial que representa el espacio de
estado del sistema

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