En teoría del control , el control robusto es un enfoque para el diseño de controladores que aborda explícitamente la incertidumbre. Los métodos de control robustos están diseñados para funcionar correctamente siempre que se encuentren parámetros inciertos o perturbaciones dentro de algún conjunto (normalmente compacto ). Los métodos robustos tienen como objetivo lograr un rendimiento y/o estabilidad sólidos en presencia de errores de modelado acotados.
Los primeros métodos de Bode y otros eran bastante sólidos; En ocasiones se descubrió que los métodos de espacio de estados inventados en las décadas de 1960 y 1970 carecían de solidez, [1] lo que impulsó investigaciones para mejorarlos. Este fue el comienzo de la teoría del control robusto, que tomó forma en las décadas de 1980 y 1990 y todavía está activa en la actualidad.
En contraste con una política de control adaptativo , una política de control robusta es estática; en lugar de adaptarse a mediciones de variaciones, el controlador está diseñado para funcionar asumiendo que ciertas variables serán desconocidas pero limitadas. [2] [3]
Informalmente, se dice que un controlador diseñado para un conjunto particular de parámetros es robusto si también funciona bien bajo un conjunto diferente de supuestos. La retroalimentación de alta ganancia es un ejemplo sencillo de un método de control robusto; con una ganancia suficientemente alta, el efecto de cualquier variación de los parámetros será insignificante. Desde la perspectiva de la función de transferencia en bucle cerrado , una ganancia alta en bucle abierto conduce a un rechazo sustancial de las perturbaciones ante la incertidumbre de los parámetros del sistema. Otros ejemplos de control robusto incluyen el modo deslizante y el control del modo deslizante del terminal .
El principal obstáculo para lograr altas ganancias de bucle es la necesidad de mantener la estabilidad del sistema en bucle cerrado. La configuración del bucle que permite un funcionamiento estable en bucle cerrado puede ser un desafío técnico.
Los sistemas de control robustos a menudo incorporan topologías avanzadas que incluyen múltiples bucles de retroalimentación y rutas de retroalimentación. Las leyes de control pueden representarse mediante funciones de transferencia de alto orden necesarias para lograr simultáneamente el rendimiento de rechazo de perturbaciones deseado con la operación robusta en 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 era bien entendida por Bode y Black en 1927.
La teoría del sistema de control robusto comenzó a finales de los años 1970 y principios de los 1980 y pronto desarrolló una serie de técnicas para abordar la incertidumbre acotada del sistema. [4] [5]
Probablemente el ejemplo más importante de una técnica de control robusta es la configuración de bucles H-infinito , que fue desarrollada por Duncan McFarlane y Keith Glover de la Universidad de Cambridge ; este método minimiza la sensibilidad de un sistema en su espectro de frecuencia, y esto garantiza que el sistema no se desviará mucho 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 de SMC con respecto a la incertidumbre combinada, así como la simplicidad del diseño, atrajeron una variedad de aplicaciones.
Si bien el control sólido se ha abordado tradicionalmente mediante enfoques deterministas, en las últimas dos décadas este enfoque ha sido criticado por ser demasiado rígido para describir la incertidumbre real, mientras que a menudo también conduce a soluciones demasiado conservadoras. Se ha introducido como alternativa el control probabilístico robusto, véase, por ejemplo, [6] que interpreta el control robusto dentro de la llamada teoría de optimización de escenarios .
Otro ejemplo es la recuperación de transferencia de bucle (LQG/LTR), [7] que fue desarrollada para superar los problemas de robustez del control lineal-cuadrático-gaussiano (LQG).
Otras técnicas sólidas incluyen la teoría de retroalimentación cuantitativa (QFT), el control basado en la pasividad , el control basado en Lyapunov , etc.
Cuando el comportamiento del sistema varía considerablemente en el funcionamiento normal, es posible que sea necesario idear múltiples leyes de control. Cada ley de control distinta aborda un modo de comportamiento del sistema específico. Un ejemplo es el disco duro de una computadora. Se han diseñado modos separados de sistema de control robusto para abordar la operación rápida de recorrido del cabezal magnético, conocida como búsqueda, una operación de establecimiento de transición 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 operativos del sistema y permita una transición fluida de un modo al siguiente lo más rápido posible.
Este sistema de control compuesto impulsado por una máquina de estados es una extensión de la idea de programación de ganancias en la que toda la estrategia de control cambia en función de los cambios en el comportamiento del sistema.