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Este artículo presenta una metodología para el diseño de un control adaptativo basado en el control de mínima varianza (MVC) y el filtro de Kalman (KF). El control de mínima varianza es una técnica de mucho interés y ampliamente usada, ya que permite reducir el consumo de energía o material, o bien, incrementar el rendimiento de producción. El filtro de Kalman es un método recursivo que le da un soporte estocástico para el sistema adaptativo, mostrando que, para la identificación de sistemas dinámicos, es posible su utilización arrojando buenos resultados. La implementación de la metodología se realizó en un entorno de desarrollo integrado multiplataforma llamado Qt Creator basado en Qt 4,7, obteniendo óptimos resultados ante el problema de seguimiento de referencia; además, se puede observar que el esquema de control adaptativo presenta tiempos de establecimiento y sobrepasos notoriamente adecuados. This paper presents a methodology for designing a minimum variance control- (MVC) and Kalman filter- (KF) based adaptive system. MVC is a technique of great interest, and it is widely used because it can reduce either energy or material consumption, or else, it can increase production performance. The Kalman filter is a recursive method that provides stochastic support for adaptive systems, showing feasibility and good results for dynamic system identification. The methodology implementation was conducted in a multiplatform integrated development environment called Qt Creator Qt 4.7-based, yielding good results when applied to the reference tracking problem. Moreover, it can be observed that the adaptive control scheme exhibits good settling times and notoriously appropriate overshoots. |
