Resumen

Los humanos controlan el espacio que los rodea de manera natural. Sin embargo, esta capacidad no se ha usado completamente para construir mejores controladores inteligentes, principalmente porque el tiempo de reacción de una persona limita el número de posibles aplicaciones industriales. En este artículo se propone un método para eliminar el problema del tiempo de reacción de un humano en un lazo de control. Este método, llamado Control con Escalamiento Temporal, comienza por modificar las constantes de tiempo del modelo de la planta, hasta el punto en el que el control sea cómodo para un humano. Entonces, el controlador adquiere el conocimiento que fue expresado durante la etapa de control humano y lo ubica en una red neuronal, la cual controla tanto la planta escalizada como la planta original. El Control con Escalamiento Temporal mejora bastante el desempeño del control en comparación con un PID, demostrado en este caso por el control de un motor de corriente directa, el cual no puede ser controlado por una persona sin el uso de escalamiento temporal por la velocidad del motor.

INTRODUCCIÓN

Las estrategias de control tradicionales buscan una ley de control que satisfaga adecuadamente ciertas condiciones, como la estabilidad, la controlabilidad y la observabilidad en un sistema de control. Estas estrategias pueden ser más o menos complejas, en función de las restricciones y requisitos del problema. Sin embargo, la mayoría de las estrategias son puramente matemáticas e ignoran el hecho de que el cerebro humano es un controlador adaptativo muy eficaz (Van der El, Pool, Van Paassen, y Mulder, 2018). Solo recientemente los científicos han comenzado a medir el rendimiento del control humano (Huang, Chen, y Li, 2015; Laurense, Pool, Damveld, Paassen, y Mulder, 2015; Inga, Flad, y Hohmann, 2017). Estos estudios demuestran que una de las principales limitaciones de contar con un humano en un bucle de control es el retardo temporal. El cerebro y el cuerpo tardan en proporcionar una señal de actuación y ese retraso podría ser demasiado largo para algunas aplicaciones.

Un área de la ciencia que estudia el cerebro humano como controlador es la neurociencia. A través de esta disciplina, es posible explicar las capacidades de los seres humanos en la planificación del movimiento y la toma de decisiones (Mackie, Van Dam y Fan, 2013). La mayoría de los estudios se centran en la corteza prefrontal y otras estructuras como la amígdala (Duverne y Koehlin, 2017). Sin embargo, otros estudios muestran que existe una coordinación entre múltiples áreas cerebrales, especialmente cuando el cerebro tiene que tomar decisiones de última hora (Xu et al., 2017), como ocurre durante el control de sistemas dinámicos. El cerebro es tan propenso al control que una nueva área denominada teoría del control de redes explica algunos aspectos del cerebro que podrían ayudar en el tratamiento de enfermedades neurológicas (Medaglia, Pasqualetti, Hamilton, Thompson y Bassett, 2017).

• Materias:Velocidades críticas Controladores Motores (Mecánica) Redes neuronales (Computadores)
• Subjects:Critical velocities Controllers Engines Neural networks (Computer science)
• Palabras claves:motor DC, control con escalamiento temporal, identificación de plantas, redes neuronales, control inteligente
• Keywords:DC motor, time scaling control, plant identification, neural network, intelligent control