TEMA: PARÁMETROS MOTOR DC (DSE38BE27 - 01)

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Fig. 3 Diagrama de bloques del motor en DC. [2]

- OPTIMIZACION TOOLBOOK PARA SIMULINK.

Simulink Design Optimización ™ proporciona funciones, herramientas interactivas, y los bloques de análisis y modelo de sintonización parámetros. Se puede determinar la sensibilidad del modelo, ajustar el modelo a los datos de prueba, y ajustarlo a las necesidades. El uso de técnicas como la simulación de Monte Carlo y el diseño de experimentos, se puede explorar el espacio de diseño y cálculo de parámetros influencia en el comportamiento del modelo.

Simulink Design Optimización le ayuda a aumentar la exactitud del modelo. Puede reprocesar datos de prueba, calcular automáticamente los parámetros del modelo, como la fricción y aerodinámicos coeficientes, y validar los resultados de la estimación.

- PROCEDIMIENTO

- Determinación de parámetros.

Estos elementos previamente los habíamos adquirido:

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=0.00032 [ ][pic 59][pic 60]

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- Determinación de la curva de la velocidad

Para la obtención de este parámetro hallamos la función de transferencia de la siguiente ecuación:

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En la Ec. 14 reemplazamos los datos con los parámetros previamente encontrados y obtenemos la siguiente Ec que ya está ingresada en un bloque en Simulink.

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A continuación, se da a conocer los pasos que se siguió usando la herramienta de Toolbok.

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Fig. 4 Programación Matlab

En la Fig. 4 se detalla el código empleado para la obtención de los parámetros del Motor DC.

Tenemos que tener en cuenta que la adquisición de datos se las realizó con el microcontrolador Arduino, estos datos se guardaron en dos archivos .xls, Estos archivos nos ayudan a guardar una matriz de datos en las que figuran los tiempos de muestras y los valores en RPM.

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Fig. 5 Wordpace_variables

En la Fig. 5 se muestra como están guardadas las variables.

A continuación, se muestra la importación de datos realizada desde los archivos .xls.

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Fig. 6 Importación de Datos (Parámetro t)

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Fig. 7 Importación de Datos (Parámetro RPM)

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Fig. 8 Wordpace_variables actualizadas

En la Fig. 8 Se muestran ya las variables actualizadas y se puede ver que ya figura la matriz “rpm” como una 54x1 double.

Como primer punto para optimizar las variables hacemos clic en “Analysis” y se despliega una lista de opciones que se muestra en la Fig.9. Para nuestro uso desplegamos “Parameter Estimation.”

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Fig. 9 Estimación de Parámetros

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Fig. 10 Nueva ventana

Luego de esto se nos abre una nueva en ventana que se muestra en la Fig. 10, en la cual nos dirigimos hasta Select Parameters hacemos un nuevo clic.

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Fig. 11 Selección de Parámetros

Nos aparecerá la siguiente ventana con los parámetros y seleccionamos todos:

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Fig. 12 Parámetros a Estimar

Luego, nos aparece la siguiente ventana que se describe como “Parameters Tuned for all Experiments” como se muestra en la Fig. 13

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Fig. 13 Parameters Tuned for all Experiments

Una vez seleccionados las variables, delimitamos desde donde hasta donde queremos que estime nuestros datos. ya nos aparecen en la parte izquierda superior de la ventana. Fig 14.

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Fig. 14 Datos Cargados

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Fig. 15 Salidas

En la Fig. 15 se muestran cuales son los datos que seleccionamos para que sean nuestras salidas.

A continuación, nos dirigimos a Add Plot y en la flecha hacia abajo le damos un clic, se nos abre una ventana, en esta damos otro clic en Exp como se muestra en la Fig 16:

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Fig. 16 Forma gráfica Exp

Y obtenemos la siguiente gráfica.

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Fig. 17 Estimación de Parámetros Simulink

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Fig. 18 Estimación de Parámetros Simulink

Se puede hacer una comparación entre los datos previamente obtenidos, que es la gráfica de color azul, y la obtenida en Simulink que es la gráfica de color rojo. Nótese que la diferencia es mínima. Entre más pequeñas sean las muestras, es decir entre más valores de muestras obtenidos en un determinado tiempo, más cercana será la gráfica.

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Fig. 19 Resultados de la estimación

Los resultados obtenidos se muestran en la Fig. 19, estos datos son cercanos a los valores previamente obtenidos a diferencia de la que previamente tenía