Historia del Control Automático - Prof. Vázquez Navarro, Esquemas y mapas conceptuales de Control de Procesos

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UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE LEON

Titulo

Historia del Control Automático

Nombre

Vázquez Muñoz Jorge Eduardo

Guillermo Iván Martínez Duran

Grupo

IMT-

LEON GUANAJUATO, 04 MAYO 2024

ANTECEDENTES

En esta primera etapa nos regresamos a la antigüedad esta tiene como termino el año que se tiene registrado como 1900 en este primer inicio se tiene una maquina que como tal su función era ser un reloj el cual funciono con solo agregar agua. Estos los usaron en épocas donde no existía tecnología como lo hay ahora como lo fue en:  Egipto  Grecia  China Durante el siglo XIX toda maquinaria de control era en su mayoría un controlador directo el cual funcionaba con sensores el cual requería de la energía requerida en el actuador era proporcionado por el sistema de medición. El cual solamente llego a medir ciertas cosas como agua, temperatura, presiones. Pero si no fue que hasta la revolución industrial que el diseño de los sistemas de control solo se realizaba mediante prueba y error en la mitad del siglo XVIII se le agregaría las matemáticas la cual sirvió para analizar la estabilidad de los sistemas de control realimentado. Llegaba el periodo pre-clásico en donde los controladores por retroalimentación empezaban. En esos primeros años de los 1900 se llego a desarrollar los controladores por retroalimentación uno de ellos es:  Por voltaje.  Por corriente.  Por regulación de frecuencia.  Por generación de vapor. En un periodo de 1909 hasta 1929 donde estos instrumentos eran usados para la medición, indicación y grabación donde se usaron en la industria para principalmente con gran crecimiento para la medición de temperaturas de presiones y en control de flujos Al igual que esta época todos estos dispositivos eran usados principalmente para regular y no se necesitaba entender muchos controladores Llegaron diversos problemas en esta misma época por que la falta de entendimiento en el área de ingeniería asi como la falta de métodos de aplicación de diseños simples Hubo otros desarrollos contemporáneos a este tiempo Clesson E Masson desarrollo un amplificador neumático de retroalimentación negativo También en 1930 Vannevar Bush llego a desarrollar una maquina analógica calculadora. Esta máquina simulaba el comportamiento dinámico de un sistema mediante la solución de ecuaciones numéricos diferenciales

Durante la década de 1950, Bellman comenzaría a trabajar en la teoría de óptimo control, el cual usaría el cálculo de variaciones y después buscando la manera de resolver problemas de optimización determinística usando programación dinámica. Después de algunos avances tecnológicos llegaríamos a época del control moderno donde los métodos que se tenían de tiempo-respuesta mejoraría Kalman y Bucy atacaron los problemas de filtrado. El trabajo que ellos hicieron, además de producir el filtro de Kalman-Bucy, demostró el rol básico del feedback en la teoría de filtrado. Después de este avance que se tuvo llegaría como un nuevo desarrollo de control moderno el cual estaría conformado por la computadora moderna e impulsó notablemente su uso durante la época de 1950 y 1960. Un nuevo diseño y su implementación de sistemas prácticos fue mucho más fuertemente influenciado a través de “el reemplazar los tubos electrónicos por semiconductores tales como los diodos y transistores. La evolución llego y trajo consigo una nueva etapa sobre los sistemas de control se efectuaba cada vez más rápido. En períodos de tiempo cada vez más cortos se desarrollan más y mejores dispositivos. IMPORTANCIA La importancia que tiene hoy en día el control automático es la reducción de los costos asociado con bienes y servicios ya que tiene un incremento en la calidad de volúmenes de ciertas plantas de industria. Se podrá decir que el control automático es el mantenimiento de un valor deseado de una variable, en un proceso, dentro de una cantidad o condición que mide el valor existente, que lo compara con el valor deseado y este utiliza la diferencia para proceder a reducirla, pero ¿Dónde está esto aplicado? Pues unos de tantos ejemplos que hay es un automóvil, este maneja un sistema de control simple se le considera un sistema de control de la dirección de un automóvil como sus dos ruedas delanteras se visualiza como la variable controlada o la salida y la dirección del volante es la señal de entrada o actuante el proceso en este caso esta compuesto por el mecanismo de la dirección y de la dinámica del automóvil completo, pero sin embargo si se tiene como objetivo controlar la velocidad entonces la presión que se ejerza sobre el acelerador seria la señal de actuante o de entrada y la velocidad que este ejerza seria la variable controlada.

ESTADO DEL ARTE DEL CONTROL AUTOMÁTICO

El estado del arte del control digital este es un campo que está en constante evolución donde abarca una amplia gama de técnicas y tecnologías utilizadas para controlar sistemas dinámicos utilizando algoritmos digitales. Aquí hay un resumen de algunos aspectos clave del estado del arte en el control digital: Control PID Digital: Aunque los controladores PID (Proporcional-Integral- Derivativo) son conceptos clásicos, su implementación digital ha sido fundamental para una amplia gama de aplicaciones. La sintonización avanzada y las técnicas de anti-windup son áreas activas de investigación en este campo. Control Predictivo: El control predictivo se ha vuelto cada vez más popular debido a su capacidad para manejar sistemas con restricciones y no linealidades. El modelo predictivo y las estrategias de optimización están en constante desarrollo para mejorar la precisión y la eficiencia computacional. Control Robusto y Adaptativo: En entornos donde los modelos del sistema son inciertos o cambian con el tiempo, el control robusto y adaptativo juega un papel crucial. Técnicas como el control de modelo de referencia, el control adaptativo basado en modelo y el control robusto contra perturbaciones están en constante desarrollo para hacer frente a estos desafíos. Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo en Control: El uso de redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo para el control de sistemas dinámicos está ganando terreno. Estas técnicas pueden manejar sistemas no lineales y complejos, y están siendo investigadas para mejorar el rendimiento y la robustez del control. Control Distribuido y en Red: Con el aumento de sistemas distribuidos y conectados en red, el control distribuido se ha vuelto esencial. La comunicación entre sistemas distribuidos y la coordinación de acciones son áreas de investigación activa para mejorar la estabilidad y la eficiencia del control en estos entornos. Control Cuántico: A medida que las tecnologías cuánticas avanzan, el control de sistemas cuánticos se convierte en un área de investigación emocionante. El control de qubits y la corrección de errores cuánticos son áreas de enfoque para hacer que los sistemas cuánticos sean más estables y precisos.

BIBLIOGRAFIAS

Wordpress.com. Recuperado el 4 de mayo de 2024, de https://dademuchconnection.wordpress.com/wp-content/uploads/2017/07/sistemas-de- control-automatico-benjamin-c-kuo.pdf Martínez, J., & Uanl, C. (s/f). IMPACTO DEL CONTROL AUTOMÁTICO E INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Uanl.mx. Recuperado el 4 de mayo de 2024, de https://cienciauanl.uanl.mx/?p= El control moderno: Posterior a, •. Primera Etapa del Control: Hasta 1900 •. El Periodo Preclasico: 1900-1940 •. El Periodo Clasico: 1935-1960 •. (s/f). Historia del Control Automático. Mecatronica.net. Recuperado el 4 de mayo de 2024, de https://www.mecatronica.net/emilio/ppt/HistoriaControl.pdf