A. Hernández-Méndez, J. Guerrero-Castellanos, T. Orozco-Urbieta, J. Linares-Flores, G. Mino-Aguilar, G. Curiel
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La topología de comunicación entre agentes se modela usando un grafo conectado y no dirigido. La ley de control descentralizado incorpora una función de evento, que indica el instante en el que $i$-ésimo agente transmite la información de velocidad angular a su vecino. El intercambio asíncrono de información permite reducir el tráfico de datos en la red de comunicaciones, lo que permite aprovechar el ancho de banda. Al analizar la dinámica de la trayectoria del error del sistema, se establece que el vector de error del sistema multi-agente tiende de forma exponencial y permanece confinado a una vecindad del origen del espacio de estados de error. Aunque la estrategia está diseñada para n-agentes, se desarrolló una plataforma experimental compuesta por dos motores y un líder virtual, permitiendo validar la estrategia. 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Comunicación distribuida activada por eventos para la sincronización de velocidad angular de motores BLDC en red
Este trabajo presenta el diseño e implementación de un control colaborativo descentralizado para la sincronización de velocidad angular de un conjunto de motores de corriente continua sin escobillas (BLDC) distribuidos espacialmente. Apoyándose de un control por rechazo activo de perturbaciones, actuando como un bucle interno, la dinámica del BLDC puede asimilarse a la de un integrador de primer orden y el cual será considerado un agente. Se propone entonces una estrategia de control colaborativo descentralizado con una comunicación activada por eventos, que resuelve el problema del consenso líder-seguidor del sistema multi-agente y, con ello, la sincronización de velocidades entre motores. La topología de comunicación entre agentes se modela usando un grafo conectado y no dirigido. La ley de control descentralizado incorpora una función de evento, que indica el instante en el que $i$-ésimo agente transmite la información de velocidad angular a su vecino. El intercambio asíncrono de información permite reducir el tráfico de datos en la red de comunicaciones, lo que permite aprovechar el ancho de banda. Al analizar la dinámica de la trayectoria del error del sistema, se establece que el vector de error del sistema multi-agente tiende de forma exponencial y permanece confinado a una vecindad del origen del espacio de estados de error. Aunque la estrategia está diseñada para n-agentes, se desarrolló una plataforma experimental compuesta por dos motores y un líder virtual, permitiendo validar la estrategia. Los resultados experimentales muestran un excelente desempeño del consenso de velocidad angular de ambos motores BLDC para tareas de regulación, mientras que el uso del ancho de banda es de solamente 1.25 % con respecto a una implementación de comunicación periódica.
期刊介绍:
La Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) es el órgano de expresión del Comité Español de Automática (CEA), miembro de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La revista se desarrolla en el marco de la comunidad iberoamericana, y en general, en los entornos en los que el español constituye el idioma básico y no excluyente de comunicación. RIAI engloba las siguientes temáticas:
• Teoría de control y sistemas.
• Ingeniería de control de procesos e instrumentación.
• Técnicas de control avanzado.
• Automatización y control de sistemas de producción.
• Robótica y sistemas robotizados.
• Arquitecturas de control y tecnología de computadores aplicada al control automático de sistemas.
• Sistemas de tiempo real e informática industrial aplicados al control automático de sistemas.
• Filtrado, estimación y análisis y tratamiento de señales e imágenes aplicados al control automático de sistemas.
• Visión por computador aplicada al control automático de sistemas.
• Modelado, identificación, simulación y optimización de sistemas.
• Inteligencia computacional y técnicas de supervisión y detección de fallos aplicados al control automático de sistemas.
• Historia de la automática. La automática en sistemas sociales, económicos y empresariales.
• Cuestiones docentes y de formación en automática.
• Control de sistemas en red y complejos a gran escala.
• Control automático de procesos industriales, sistemas energéticos, mineros, ingeniería civil y edificios.
• Control automático de sistemas de transporte y vehículos.
• Control automático en bioingeniería, biología, agricultura, ecología y medicina.
• Control automático de máquinas y motores y mecatrónica.