En teoría de control , el control robusto es un enfoque del diseño de controladores que aborda explícitamente la incertidumbre. Los métodos de control robusto están diseñados para funcionar correctamente siempre que se encuentren parámetros inciertos o perturbaciones dentro de un conjunto (normalmente compacto ). Los métodos robustos tienen como objetivo lograr un rendimiento robusto y/o estabilidad en presencia de errores de modelado acotados.
Los primeros métodos de Bode y otros eran bastante robustos; los métodos de espacio de estados inventados en los años 1960 y 1970 a veces presentaban una falta de robustez, [1] lo que impulsó la investigación para mejorarlos. Este fue el comienzo de la teoría del control robusto, que tomó forma en los años 1980 y 1990 y sigue vigente en la actualidad.
A diferencia de una política de control adaptativa , una política de control robusta es estática, en lugar de adaptarse a las mediciones de variaciones, el controlador está diseñado para trabajar asumiendo que ciertas variables serán desconocidas pero limitadas. [2] [3]
De manera informal, se dice que un controlador diseñado para un conjunto particular de parámetros es robusto si también funciona bien bajo un conjunto diferente de suposiciones. La retroalimentación de alta ganancia es un ejemplo simple de un método de control robusto; con una ganancia suficientemente alta, el efecto de cualquier variación de parámetro será insignificante. Desde la perspectiva de la función de transferencia de bucle cerrado , una alta ganancia de bucle abierto conduce a un rechazo sustancial de perturbaciones frente a la incertidumbre de los parámetros del sistema. Otros ejemplos de control robusto incluyen el modo deslizante y el control en modo deslizante terminal .
El principal obstáculo para lograr ganancias de bucle elevadas es la necesidad de mantener la estabilidad del sistema en bucle cerrado. Dar forma al bucle que permita un funcionamiento estable en bucle cerrado puede ser un desafío técnico.
Los sistemas de control robustos suelen incorporar topologías avanzadas que incluyen múltiples bucles de retroalimentación y rutas de avance. Las leyes de control pueden estar representadas por funciones de transferencia de orden superior necesarias para lograr simultáneamente el rendimiento de rechazo de perturbaciones deseado con el funcionamiento robusto de bucle cerrado.
La retroalimentación de alta ganancia es el principio que permite utilizar modelos simplificados de amplificadores operacionales y transistores bipolares degenerados por emisor en una variedad de entornos diferentes. Esta idea ya fue bien entendida por Bode y Black en 1927.
La teoría del sistema de control robusto comenzó a fines de la década de 1970 y principios de la década de 1980 y pronto desarrolló una serie de técnicas para abordar la incertidumbre del sistema acotado. [4] [5]
Probablemente el ejemplo más importante de una técnica de control robusta es el modelado de bucle H-infinito , desarrollado por Duncan McFarlane y Keith Glover de la Universidad de Cambridge ; este método minimiza la sensibilidad de un sistema a lo largo de su espectro de frecuencia, y esto garantiza que el sistema no se desviará en gran medida de las trayectorias esperadas cuando las perturbaciones ingresen al sistema.
Un área emergente de control robusto desde el punto de vista de la aplicación es el control de modo deslizante (SMC), que es una variación del control de estructura variable (VSC). Las propiedades de robustez del SMC con respecto a la incertidumbre combinada, así como la simplicidad en el diseño, atrajeron una variedad de aplicaciones.
Si bien el control robusto se ha abordado tradicionalmente a partir de enfoques deterministas, en las últimas dos décadas este enfoque ha sido criticado por ser demasiado rígido para describir la incertidumbre real, y a menudo también conduce a soluciones demasiado conservadoras. Se ha introducido el control robusto probabilístico como una alternativa, véase por ejemplo [6] que interpreta el control robusto dentro de la denominada teoría de optimización de escenarios .
Otro ejemplo es la recuperación de transferencia de bucle (LQG/LTR), [7] que se desarrolló para superar los problemas de robustez del control lineal-cuadrático-gaussiano (LQG).
Otras técnicas robustas incluyen la teoría de retroalimentación cuantitativa (QFT), el control basado en pasividad , el control basado en Lyapunov , etc.
Cuando el comportamiento del sistema varía considerablemente en el funcionamiento normal, puede ser necesario idear múltiples leyes de control. Cada ley de control distinta aborda un modo de comportamiento específico del sistema. Un ejemplo es una unidad de disco duro de computadora. Se diseñan modos de sistema de control robustos separados para abordar la operación de desplazamiento rápido del cabezal magnético, conocida como búsqueda, una operación de asentamiento transitorio a medida que el cabezal magnético se acerca a su destino y un modo de seguimiento de pista durante el cual la unidad de disco realiza su operación de acceso a datos.
Uno de los desafíos es diseñar un sistema de control que aborde estos diversos modos de funcionamiento del sistema y permita una transición suave de un modo al siguiente lo más rápido posible.
Este sistema de control compuesto impulsado por máquina de estados es una extensión de la idea de programación de ganancias, donde toda la estrategia de control cambia en función de los cambios en el comportamiento del sistema.