El control de rechazo activo de perturbaciones (o ADRC , también conocido como control automático de rechazo de perturbaciones [1] ) es una técnica de control sin modelo que se utiliza para diseñar controladores para sistemas con dinámicas desconocidas y perturbaciones externas. [2] Este enfoque solo necesita una representación estimada del comportamiento del sistema para diseñar controladores que contrarresten eficazmente las perturbaciones sin causar ningún sobreimpulso.
El ADRC se ha utilizado con éxito como alternativa al control PID en muchas aplicaciones, como el control de motores síncronos de imanes permanentes, [3] plantas de energía térmica [4] y robótica. [5] En particular, el control preciso de motores sin escobillas para el movimiento de las articulaciones es vital en aplicaciones de robots industriales de alta velocidad. Sin embargo, las estructuras de robots flexibles pueden introducir vibraciones no deseadas, lo que supone un desafío para los controladores PID. El ADRC ofrece una solución mediante la estimación y compensación de perturbaciones en tiempo real, sin necesidad de un modelo detallado. [6]
Para lograr robustez, ADRC se basa en la extensión del modelo del sistema con una variable de estado adicional y ficticia que representa todo lo que el usuario no incluye en la descripción matemática del sistema base a controlar. Este estado virtual (suma de la parte desconocida de la dinámica del modelo y las perturbaciones externas , generalmente denotada como una "perturbación total" [2] o "perturbación generalizada" [7] ) se estima en línea con un observador de estado extendido y se utiliza en la señal de control para desacoplar el sistema de la perturbación real que actúa sobre la planta. Esta característica de rechazo de perturbaciones permite a los usuarios tratar el sistema considerado con un modelo más simple en la medida en que los efectos negativos de la incertidumbre del modelado se compensan en tiempo real. Como resultado, el operador no necesita una descripción analítica precisa del sistema base; uno puede modelar las partes desconocidas de la dinámica como perturbaciones internas en el sistema base.
El ADRC consta de tres componentes principales: un diferenciador de seguimiento, una retroalimentación de error de estado no lineal y un observador de estado extendido. [2] [8] La convergencia global del ADRC se ha demostrado para una clase de sistemas generales de múltiples entradas y múltiples salidas. [9] [10]
La siguiente arquitectura se conoce como la estructura de formato de salida de ADRC:
También existe una forma especial de ADRC, conocida como estructura en forma de error, que se utiliza para comparar el ADRC con controladores clásicos como PID. [11]
El objetivo principal del diferenciador de seguimiento es seguir el perfil transitorio de la señal de referencia, abordando así el problema de los cambios repentinos en el punto de ajuste que se producen en el controlador PID convencional. [2] Además, el diferenciador de seguimiento también mitiga la posible amplificación de ruido que afecta al término derivado del controlador PID mediante el uso de la integración numérica en lugar de la diferenciación numérica. [8]
Un observador de estado extendido (ESO) realiza un seguimiento de los estados del sistema, así como de las perturbaciones externas y las perturbaciones desconocidas del modelo. Como resultado, ADRC no se basa en ningún modelo matemático particular de perturbación. El ESO no lineal (NESO) es un subtipo de ESO general que utiliza una función no lineal discontinua del error de estimación de salida. Los NESO son comparables a los observadores de modo deslizante en que ambos utilizan una función no lineal del error de estimación de salida (en lugar de una función lineal como en los observadores lineales, de alta ganancia y extendidos). La discontinuidad de un observador de modo deslizante está en el origen, pero la discontinuidad del NESO está en un umbral de error preestablecido.
La intuición del control PID se puede atribuir a la simplicidad de su retroalimentación de error. El ADRC extiende el PID al emplear una retroalimentación de error de estado no lineal y, debido a esto, trabajos seminales se refieren al ADRC como PID no lineal. [12] Los errores de estado ponderados también se pueden utilizar como retroalimentación en un sistema de linealización.