Controller comparison and mathematical modelling of ball and beam system

dc.creatorHerrera Granda, Israel David
dc.date2020-06-04
dc.date.accessioned2023-08-10T20:54:17Z
dc.date.available2023-08-10T20:54:17Z
dc.identifierhttp://revistasojs.utn.edu.ec/index.php/ideas/article/view/349
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8185711
dc.descriptionThe present project shows a comparison between three control techniques applied in the ball and beam system. In the ball and beam system problem, a bar is rotated using a motor and this rotation makes a sphere roll over the bar until it reaches the desired position.  The mathematical modeling was done writing the dynamic equations on the state space, and the non-linear state equations were represented as a plant system using Simulink. The applied control techniques were state-feedback controller, linear quadratic regulator (LQR) and neural network based NARMA controller. The three techniques were applied for continuous and discrete signals and were tested with and without state observer. Several simulations were carried out using Matlab and Symulink, and results shown that the system can be stabilized by all the controllers with slight differences, state-feedback was faster and NARMA model was smoother and required a smaller input.en-US
dc.descriptionEl presente proyecto muestra una comparación entre tres técnicas de control aplicadas en el sistema de bola y barra, en el cual una barra es girada usando un motor y esta rotación hace que una esfera ruede sobre la barra hasta alcanzar la posición deseada.  El modelado matemático se realizó escribiendo las ecuaciones dinámicas en el espacio de estado, y las ecuaciones de estado no lineal se representaron como un sistema de planta utilizando Simulink del software Matlab. Las técnicas de control aplicadas fueron el controlador de retroalimentación de estado, el regulador cuadrático lineal (LQR) y el controlador NARMA basado en redes neuronales. Las tres técnicas se aplicaron para señales continuas y discretas y se probaron con y sin un observador de estado. Se realizaron varias simulaciones utilizando Matlab y Symulink, y los resultados mostraron que el sistema puede ser estabilizado por todos los controladores con ligeras diferencias, la retroalimentación de estado fue más rápida y el modelo NARMA fue más agil y requirió una entrada más pequeña.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherEditorial de la Universidad Tecnica del Nortees-ES
dc.relationhttp://revistasojs.utn.edu.ec/index.php/ideas/article/view/349/306
dc.rightsDerechos de autor 2020 INNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCESes-ES
dc.sourceINNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES; Vol. 2 No. 1 (2020): Ingeniería aplicada a la Tecnología; 18en-US
dc.sourceINNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES; Vol. 2 Núm. 1 (2020): Ingeniería aplicada a la Tecnología; 18es-ES
dc.source2600-5573
dc.subjectState-feedback controles-ES
dc.subjectLQRes-ES
dc.subjectNARMAes-ES
dc.subjectneural network controlleres-ES
dc.subjectstate spacees-ES
dc.titleController comparison and mathematical modelling of ball and beam systemes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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