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Discurso del Profesor Karl Johan Áström "Cajas Negras y Ruido Blanco"Con motivo de su investidura como Doctor Honoris Causa en Ciencias por la UNED | |
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Los sistemas de control automático invaden todo hoy día. Aparecen prácticamente en cualquier lugar en nuestros hogares, en la industria, en los sistemas de comunicaciones, en todos los tipos de vehículos y en los instrumentos científicos. Son también esenciales para saber como funcionan nuestros cuerpos y los ecosistemas que nos rodean. La idea de realimentación ha revolucionado muchos campos y ha hecho posible que se puedan hacer cosas que no se podían hacer anteriormente. La disciplina del control automático tiene ahora unos 50 años. Comienzan a aparecer libros acerca de la historia del control automático, por ejemplo Mayr (1969), Bennet (1979), Bennet (1993). Sesiones sobre la historia del control han sido introducidas en muchas conferencias y congresos. El objetivo de esta presentación no se limita a hacer una revisión histórica del campo sino a dar algunas reflexiones personales sobre el desarrollo del campo. El control automático es crucial para prácticamente toda la actividad en ingeniería. Ejemplos típicos son la generación y transmisión de energía, el control de procesos, la manufacturación, la comunicación, el transporte y el entretenimiento. El control automático ha sido un elemento clave en el diseño de equipos experimentales y en la instrumentación utilizada en las ciencias básicas. Los principios del control automático también tienen impacto en campos tan diversos como la economía, la biología y la medicina. El control automático, como muchas otras ramas de la ingeniería se ha desarrollado siguiendo el mismo patrón de la ciencia natural. Aunque existen fuertes similitudes entre ambas es importante darse cuenta que existen algunas diferencias fundamentales. Esto ha llevado a dedicar una gran atención al estudio del análisis y del aislamiento de fenómenos específicos, siendo un caso extremo la física de partículas. Un objetivo clave es encontrar leyes básicas que describan la naturaleza. La inspiración de la ingeniería es comprender, inventar y diseñar sistemas técnicos realizados por el hombre. Esto coloca mucho más énfasis en el diseño. Es así natural considerar la interacción en lugar del aislamiento. Un objetivo esencial es encontrar principios de sistemas que hagan posible de una forma efectiva el tratamiento de sistemas complejos. La realimentación, que está en el corazón del control automático, es un ejemplo de un principio de este tipo. La extraordinaria aplicabilidad del control automático tiene muchas ventajas pero también ha creado algunas dificultades. Como el control automático se puede utilizar en muchos campos diferentes, es un magnífico vehículo para la transferencia de tecnología. 2. PRIMERAS APLICACIONES DEL CONTROL AUTOMÁTICO Aunque se pueden encontrar ejemplos muy tempranos del uso de la realimentación, el desarrollo del control automático está fuertemente conectado a los desarrollos industriales asociados con la revolución industrial. Siempre que se descubrían nuevas fuentes de energía surgía inmediatamente la necesidad de controlarlas. Cuando se desarrollaban nuevas técnicas de producción se hacía necesario mantenerlas operativas de forma regular con alta calidad. En esta sección se mostrarán algunas de las raíces del control automático. Se comenzará con las consecuencias del desarrollo de la máquina de vapor y la producción industrial. A continuación se expondrán ciertas implicaciones considerando el desarrollo de las industrias naval y aeronáutica y se finalizará con algunas consecuencias de la emergencia de las telecomunicaciones. Reguladores La necesidad de dispositivos de control surgió ya en la operación de los molinos de viento. En este contexto en primer lugar apareció el regulador centrífugo, ver Mayr (1969). La primera gran aplicación del regulador centrífugo fue en conexión con el desarrollo de la máquina de vapor. El deseo de mantener a los molinos textiles girando a velocidad constante fue una gran motivación. El resultado fue un desarrollo interesante de los reguladores de las máquinas durante un período de 100 años que llega hasta finales del siglo XVIII. Este desarrollo se describe de manera muy motivadora en Bennet (1979). También se desarrolló una fundamentación teórica de los dispositivos, comenzando con los trabajos de Maxwell (1868) y Vyshnegradskii (1876). Estos investigadores proporcionaron la compresión básica y plantearon problemas de estabilidad interesantes que fueron resueltos posteriormente de forma independiente por Routh (1877) y Hurwitz (1895). En aquella época existía poca interacción entre los científicos. Routh y Hurwitz no eran conocedores cada uno de las contribuciones del otro y ninguno conocía el trabajo fundamental sobre estabilidad realizado por Lyapunov (1892). El trabajo de Vyshnegradskii tuvo una gran influencia en la ingeniería práctica y se utilizó ampliamente en los sistemas de control para la generación hidroeléctrica. El libro de Talle (1905) permaneció durante mucho tiempo como un texto estándar para el control de máquinas. Este libro presentaba el estado del arte de los controladores a principios de este siglo. Se presentaban métodos de análisis basados en la linealización y análisis de las raíces de la ecuación característica mediante la aplicación del teorema de Hurwitz. La presentación está, sin embargo, fuertemente polarizada hacia la aplicación. Control de procesos industriales La automatización de las industrias de procesos y de manufacturación evolucionó desde finales del siglo XIX. El desarrollo del control en ese campo fue en gran medida paralelo al desarrollo de los reguladores. Produjo como resultado el controlador PIO estándar que ahora se utiliza de forma rutinaria en la industria. La realimentación proporcional así como las acciones integral y derivativa fueron redescubiertas debido a que las personas que trabajaban en este campo no vieron la similitud que había con los resultados que ya existían sobre reguladores. La aparición de sensores, instrumentos y controladores produjo la creación de nuevas empresas. Hacia mediados de los años 30 habían más de 600 empresas de control con Foxboro, Brown, Taylor Instruments, Honeywell, Leeds & Northrup y Fisher & Porter entre las más importantes ver Strothman (1995).
Hubieron muchos desarrollos interesantes en el control de barcos. La palabra servomotor fue acuñada por el ingeniero francés Farcot quién desarrolló máquinas de control hidráulicas, ver Bennet (1979). Estos dispositivos que proporcionaban una actuación fueron un ingrediente importante hacia la automatización del control de barcos. Sperry los combinó con un compás magnético y con giróscopos y desarrollo autopilotos para el control de barcos. Sperry fue uno de los ingenieros que más éxitos consiguió y dominó el campo comercial con más de 400 sistemas instalados en 1932, Hughes (1993). El diseño de Sperry era en gran medida intuitivo ya que intentaba copiar la conducta de un timonel experimentado. Observando a pilotos con gran experiencia Sperry llegó a la conclusión de que: «Un timonel experto debería cambiar la caña, esto es girar el timón y lIevarlo hacia el otro lado para evitar que el momento angular del barco lo lleve fuera de la dirección deseada.»
Energía hidroeléctrica
Control de vuelo Hubieron muchos experimentos con vuelos tripulados en el siglo XVIII. Los hermanos Wright fueron los primeros en lograrlo. Una gran razón fue que comprendieron claramente la relación entre dinámica y control. Esto fue expresado muy nítidamente por Wilbur Wright cuando en una conferencia impartida a la Western Society of Engineers en 1901, ver McFarland (1953) literalmente decía:
El éxito de los hermanos Wright es un ejemplo muy temprano de lo que hoy se llama diseño y control integrado de proceso. La idea clave es que el control automático da al diseñador grados de libertad extras. Conviene advertir que ya Minorsky era consciente de estos temas. Lo expresó en la frase: «Hay un viejo proverbio que dice que un barco estable es difícil de controlar». Es interesante observar que los aviones de combate de elevadas prestaciones se diseñan de forma que sean inestables. Es responsabilidad del sistema de control el mantener la estabilidad.
«Aunque muchos de las invenciones de Harold han tenido una gran repercusión, la del amplificador de realimentación negativo es en realidad la más importante. Se encuentra al mismo nivel que la invención por parte de De Forest del audión y se pueden considerar ambos como los dos inventos de mayor alcance y significado en la electrónica y las comunicaciones de los pasados 50 años ... no es exagerado decir que sin el descubrimiento de Black, la telefonía a gran distancia y las redes de televisión que cubren todo el país y los cables telefónicos transoceánicos no existirían. La aplicación del principio de Black de la realimentación negativa no ha estado limitado sólo a las telecomunicaciones. Muchos de los amplificadores industriales y militares no serían posibles si no fuera por su concurso.. "
Hacia 1940 estaban operativos, en un amplio espectro de campos, un gran número de sistemas de control que se basaban en la realimentación. Sin embargo no se tomaba en cuenta el hecho de que ambas cosas la idea de realimentación y la forma particular de hacerla (PID) eran común a todos los sistemas. Las atractivas propiedades de la realimentación eran razonablemente bien comprendidas en muchas disciplinas y se patentaron muchas veces. De la misma forma las características distintivas de las acciones integral y derivativa también se redescubrieron innumerables veces.
Esta comité organizó y financió algunos laboratorios en el MIT entre ellos el Radiation Laboratory que en algún momento llegó a tener 4000 investigadores la mayoría de los cuales provenían de fuera del MIT. El control de cañones fue uno de los temas donde se realizo mucho trabajo en control automático. Un rasgo característico del laboratorio fue el de un personal muy multidisciplinar con formación muy diversa. Una gran contribución del Radiation Laboratory fue el desarrollo de métodos de diseño sistemáticos basados en las técnicas que se habían desarrollado en los laboratorios Bell por Bode y Nyquist.
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Cajas negras
Y=GU
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|  Figura 1. Ilustración del proceso de crear un diagrama de bloques. Los detalles de los subsistemas están escondidos y se enfatizan sus propiedades de entrada-salida (de Oppelt (1947)). | |
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Se desarrollaron buenas herramientas para analizar los sistemas con realimentación. El criterio de Nyquist para analizar la estabilidad fue una contribución clave. También se lograron métodos sistemáticos para diseñar controladores que satisfacieran unas especificaciones dadas. Muchas de las técnicas se basaban en construcciones gráficas utilizando diagramas desarrollados por Bode y Nichols. Un factor importante que contribuyó significativamente al éxito de la teoría de servomecanismos fue que la función de transferencia de un sistema se podía determinar experimentalmente investigando la propagación de una señal sinusoidal a través del sistema. De esta manera era posible tratar con sistemas donde el modelado físico era difícil. Teoría de servomecanismo
La teoría de servomecanismos se utilizó ampliamente en las industrias relacionadas con los temas bélicos y se extendió rápidamente. La disponibilidad de buenos libros contribuyó a esto. Entre los primeros libros se pueden mencionar Tsien (1954), Chestnut y Mayer (1959), Truxal (1955) y Gille et al. (1959). A la vista del amplio rango de aplicaciones es quizás más adecuado llamar a este enfoque respuesta en frecuencia. Esto captura la idea de que una gran parte del análisis y del diseño se centraba sobre la noción de respuesta en frecuencia. El nombre no está sin embargo tan estrechamente relacionado a una aplicación específica. El libro de Tsien (1954) que se llamaba Engineering Cybernetics fue muy avanzado para su época. Expresaba el hecho de que algo nuevo había realmente sucedido de la forma siguiente:
Otra característica muy interesante del libro es que anticipaba mucho del desarrollo futuro. La palabra cibernética había sido utilizada anteriormente en un libro de enorme influencia de Wiener (1948). El libro de Truxal (1955) resumía mucho de los resultados y también presentaba un método sistemático para el diseño de un controlador. Educación El control automático se reconoció como una técnica muy potente que podía aplicarse a muchos problemas en campos diversos. Rápidamente recibió una aceptación a nivel mundial en la industria y en el mundo académico. Se crearon grupos de control en muchas compañías y aparecieron nuevas empresas industriales especializadas en control. Se introdujeron cursos sobre este campo en prácticamente todas las escuelas de ingeniería y se escribieron un gran número de libros de texto.
Aplicaciones
Hubieron también una serie de aplicaciones espectaculares. Una de ellas es un vuelo totalmente automático a través del Atlántico que fue realizado por Robert E. Lee el 23 de Septiembre de 1947.
Una gran parte de los primeros trabajos en control automático estuvieron clasificados debido a su conexión militar. Muchas ideas emergieron independientemente en muchos países. Muchos investigadores sintieron que habían enormes beneficios de un intercambio abierto de ideas, que se convirtió en el motor para la internacionalización. Esta necesidad se hizo muy patente después de la guerra. La Conferencia Internacional sobre Control Automático que se celebró en Cranfield en el Reino Unido en Julio de 1951 organizada por Tustin (1952) fue una de las primeras reuniones internacionales. Esta fue probablemente la primera manifestación del Control Automático como un campo establecido. Le siguió el simposio de New York en 1953, ver Oldenburger (1955). En 1956 habían planes para no menos de ocho reuniones nacionales sobre control automático. Una buena dirección condujo a la formación de un organismo de carácter internacional IFAC (International Federation of Automatic Control) que se convirtió en el foro internacional de nuestro campo, ver Oldenburger (1955), Chestnut (1982) y Luoto (1978a). Muchas cuestiones se concretaron en la reunión de Heidelberg en 1956 con participantes de 19 países. Una reunión clave en IFAC es el Congreso Mundial de carácter trianual, Kahne(1996) con el primer Congreso Mundial celebrado en Moscú en 1960. Esta conferencia tuvo un impacto muy grande porque ofreció una oportunidad para que investigadores que habían estado trabajando aisladamente pudiesen reunirse con colegas que habían trabajado en problemas análogos. El actual Presidente de IFAC es el profesor Pedro Albertos de la Universidad Politécnica de Valencia. El próximo Congreso Mundial de IFAC se celebrará en Barcelona el 2002. Las actividades de IFAC se han ampliado sustancialmente y hoy día hay reuniones de IFAC de diferentes tipos casi cada semana. IFAC también dio al campo del control automático un nuevo símbolo, ver Figura 2. Aunque IFAC es la organización internacional para el control automático hay también otros actores importantes. El Automatic Control Council que es la organización nacional miembro de IFAC en Estados Unidos, organiza anualmente la American Contral Conference en colaboración con muchas sociedades de ingeniería. La European Control Conference que se celebra cada dos años se inició con una reunión en Grenoble en 1991. La Asian Control Conference tuvo su primer congreso en 1994. Los aspectos teóricos del campo se cubren en el Symposium of Mathematical Theory of Networks and Systems (MTNS). | |
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|  Figura 2. Variaciones de este símbolo se han empleado como logotipo en los Congresos Mundiales y otras actividades de IFAC, ver Kahne (1996) | |
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El control automático también tiene un papel importante en las reuniones de muchas sociedades de ingeniería, AIAA, AIChE, AISE, ASME, IEEE, ISA y SCS que a menudo realizan en cooperación con IFAC. La organización MTNS se centra en cuestiones teóricas en teoría de sistema y organiza conferencias bianuales. El establecimiento de revistas es un aspecto importante de un campo científico. Una serie de revistas de alta calidad aparecieron simultáneamente con la emergencia de las organizaciones. Un desplazamiento del paradigma El control automático como teoría de servomecanismos o respuesta en frecuencia estaba muy bien asentado a comienzos de los años sesenta con un amplio rango de aplicaciones. Un factor que contribuyó enormemente al lanzamiento del campo fue que poco después de su establecimiento se produjo una segunda onda. Hubo una inyección sustancial de ideas de algunas fuentes diferentes. La carrera espacial que comenzó con el lanzamiento del Sputnik en 1957 fue una gran fuerza motriz. Los computadores comenzaron a utilizarse para la implementación de los sistemas de control y hubo un influjo de ideas desde las matemáticas. El desarrollo de la carrera espacial planteó muchos retos. Habían muchos problemas de optimización, por ejemplo: ¿Cómo hacer el uso más efectivo de cohetes de tamaño moderado para poner en órbita la carga más grande posible? ¿Cómo encontrar trayectorias eficientes para viajes interplanetarios? ¿Cómo minimizar el calentamiento en la reentrada a la atmósfera de la tierra? Intentos de resolver problemas de este tipo condujo al desarrollo de la teoría de control óptimo. Importantes contribuciones fueron hechas por matemáticos e ingenieros de control. El desarrollo se tradujo en una fuerte revitalización del cálculo de variaciones clásico. Pontryagin y sus colaboradores en Moscú siguieron la tradición de Euler y Lagrange cuando desarrollaron el principio de máximo, ver Pontryagin et al. (1962). Bellman por su parte siguió las ideas de Hamilton y Jacobi cuando desarrolló la programación dinámica, ver Bellman (1957), Bellman et al. (1958). El caso especial de sistemas lineales con criterio cuadrático fue resuelto por Bellman en casos especiales y en Kalman (1960). Los libros de Athans y Falb (1966) y Bryson y Ho (1969) presentaban los resultados en una forma que era fácilmente accesible a los ingenieros. Estos libros también tratan con cuestiones computacionales. Los métodos teóricos para control se basaban originalmente en ecuaciones diferenciales. La teoría de servomecanismos fue un cambio radical porque los sistemas se caracterizaban ahora por sus respuestas en frecuencia. El influjo de ideas durante los años sesenta condujo a un retorno a los modelos de ecuaciones diferenciales que en aquel momento se llamó teoría del espacio de estados, ver Zadeh y Desoer (1963). Surgieron también muchas cuestiones fundamentales tales como la controlabilidad y observabilidad, Kalman et al. (1963). El álgebra también se utilizó ampliamente para desarrollar la teoría, ver Kalman (1961 b) Y Kalman et al. (1969). La respuesta en frecuencia fue un método muy potente para determinar experimentalmente una función de transferencia. Con la emergencia de la teoría del espacio de estados vino la necesidad de métodos experimentales para determinar modelos de sistemas apropiados. El resultado fue un desarrollo dinámico del campo de la identificación de sistemas, ver Ástrorn y Bohlin (1965). Inicialmente la irrupción de todas estas nuevas ideas trajo consigo un poco de controversia entre el control «clásico» y «moderno» pero ambos puntos de vista han sido ahora unificados y las ventajas de tener algunas visiones diferentes de un problema son ampliamente apreciadas. Esto llevó a un desarrollo muy dinámico y rápido del campo. La idea de controlar procesos industriales utilizando computadores digitales emergió a mediados de los años cincuenta. En Septiembre de 1958 Louisiana Power and Light Company instaló un computador Daystrom para monitorización de la planta y Texaco un RW-300 en su refinería de Port Arthur. Este sistema hizo control en lazo cerrado por primera vez el 15 de marzo de 1959. El empleo de computadores digitales entonces se expandió muy rápidamente y el control por computador es hoy la técnica estándar para controlar procesos industriales. La teoría de los sistemas muestreados había ya comenzado a desarrollarse en conexión con los sistemas de defensa aérea. Los primeros trabajos se realizaron en la Universidad de Columbia en Estados Unidos, en el Reino Unido y el Instituto de Problemas de Control en Moscú. Las primeras contribuciones están bien descritas por sus propios autores en sus libros de texto Ragazzini y Franklin (1958), Jury (1958) y Tsypkin (1958). Ruido blanco Las perturbaciones son un ingrediente básico en un problema de control, sin perturbaciones e incertidumbres en los procesos no hay necesidad para la realimentación. El modelado de las perturbaciones es por lo tanto importante. En James et al. (1947) y Solodovnikov (1947) se proponía utilizar procesos estocásticos como modelos para las perturbaciones. Un problema clave en el control de los cañones antiaéreos era predecir el movimiento futuro de un aeroplano. Soluciones muy elegantes a este problema las dieron de forma independiente Wiener y Kolmogorov, ver Wiener (1949) y Kolmogorov (1941). Una reformulación de Kalman y Bucy conduce al filtro de Kalman como una solución que es muy atractiva computacionalmente, ver Kalman y Bucy (1961) y Kalman (1961a). Un idea central en ambos trabajos de Wiener y Kalman es que todas las perturbaciones pueden generarse como salidas de sistemas lineales cuya entrada es ruido blanco, que es una perturbación aleatoria con la misma energía en todas las frecuencias. Esto produce muchas simplificaciones porque se pueden utilizar muchos resultados de la teoría de sistemas lineales. La teoría de control estocástico surgió de una combinación del control óptimo con la teoría de procesos estocásticos. En el caso de sistemas lineales con criterio cuadrático conducía a una separación muy elegante del problema completo en una combinación de un filtro de Kalman y una realimentación de estados de los estados estimados, ver Aström (1970). Esta separación no se mantiene para sistemas generales. La solución entonces se complica mucho. Lleva a los controladores duales donde el controlador tiene la tarea dual de transferir al sistema hacia su objetivo pero también de inyectar señales de forma que se obtenga una mejor información acerca del estado del sistema, ver Feldbaum (1965).
Teoría de sistemas En prácticamente todas las conferencias hay sesiones sobre sistemas lineales (invariantes en el tiempo así como variables con el tiempo), sistemas no lineales, sistemas estocásticos, sistemas en tiempo discreto, sistemas con retardo, sistemas con parámetros distribuidos y sistemas descentralizados. Estas sesiones naturalmente tienen un fuerte sabor a matemáticas aplicada. Los temas que se tratan son representaciones, métricas, estabilidad, observabilidad, controlabilidad, robustez, sensibilidad, estructura de sistemas etc. Las herramientas utilizadas son típicamente ecuaciones diferenciales ordinarias y en derivadas parciales, pero muchas otras herramientas matemáticas tales como teoría y álgebra de operadores han tenido un fuerte impacto. La teoría de sistemas no lineales por ejemplo se ha visto fuertemente influenciada por la geometría diferencial. Ultimamente ha habido un interés significativo en los sistemas descritos por ecuaciones algebraico-diferenciales (sistemas de comportamiento). Este es también un método natural cuando se modelan sistemas físicos. El campo de los sistemas lineales ha sido declarado sin interés en numerosas ocasiones pero el interés ha sido a menudo renovado debido a nuevos puntos de vistas y a la introducción de nuevas teorías. Finalmente hay un interés creciente en los sistemas discretos y en los sistemas dinámicos de eventos discretos. Hay muchos problemas que representan un reto a causa de la naturaleza continua y discreta combinada de tales sistemas. Modelado e identificación Los modelos son un elemento muy importante del control automático. Es una parte significativa del desarrollo de todos los sistemas de control. Es también un área donde el conocimiento específico del proceso juega un papel importante. Hay dos enfoques para el modelado, uno se basa en la física (modelo de caja blanca) el otro en experimentos de planta (modelo de caja negra). Es posible también combinar los dos enfoques (modelo de caja gris). Los primeros esfuerzos sobre modelado experimental se centraron sobre la respuesta en frecuencia que era un ingrediente importante en la teoría de servomecanismos. La emergencia de la teoría del espacio de estados dio un fuerte estímulo para desarrollar otras técnicas de modelado experimental relacionadas con esa teoría. Esto dio nacimiento al campo de la identificación de sistemas que tenía fuertes conexiones con muchas ramas de la matemática aplicada tal como estadística y métodos numéricos. Finalmente ha habido un interés notable en identificación para control. El área de la reducción de modelos es un campo estrechamente relacionado que produce buenos resultados regularmente.
Es difícil capturar formalmente los problemas de diseño porque hay muchos factores que considerar. Un enfoque usual ha sido formalizar uno o unos pocos aspectos del problema de forma que pueda ser tratado matemáticamente. En esta área se ha demostrado una gran creatividad. Hay una razonable buena comprensión del papel de la realimentación y se disponen de buenas herramientas para tratar con problemas de servo y de regulación. Muy pocas técnicas están disponibles para tareas de control orientadas, la mayoría de las contribuciones en esta importante área viene de la robótica. Los primeros trabajos sobre diseño de sistemas de control tuvieron una fuerte componente ingenieril con énfasis sobre los métodos gráficos como la deformación del lazo y el lugar de las raíces. Métodos de diseño analíticos tales como la asignación de polos se introducirán posteriormente. La optimización es una herramienta natural que ha estimulado mucha investigación sobre control óptimo. Tiene numerosas variantes, LOG, LTR, programación dinámica y el principio de máximo. Debido a la naturaleza del problema y al tipo de personas involucradas han aparecido también muchas matemáticas interesantes. La focalización sobre las perturbaciones condujo al desarrollo de la teoría de control estocástico. La robustez y la sensibilidad fueron elementos esenciales de la respuesta en frecuencia. Estos temas estuvieron en gran medida olvidados en la euforia del desarrollo de la teoría del espacio de estados. En la última década se ha producido un esfuerzo significativo para considerar la incertidumbre del modelo. Esto resultó en métodos de diseño tales como OFT, H∞ métodos L1 , µ y LMI. Encontrar limitaciones fundamentales para alcanzar determinados comportamientos es un aspecto básico del diseño de sistemas de control. El trabajo inicial de Bode permitió una comprensión considerable de este problema, pero es un área importante que merece mucha más investigación. Es particularmente importante para el control y diseño integrado del proceso. El diseño de sistemas de control es un área difícil. Si se consideran todos los aspectos de ingeniería el problema se complica mucho. Si se simplifica el problema de forma que pueda resolverse elegantemente tienen que despreciarse muchos aspectos. Esto ha originado mucha controversia. Probablemente pasará mucho tiempo antes de que se dispongan de buenas herramientas de diseño que traten con las cuestiones reales del diseño del sistema de control. Un requisito importante es que los métodos también deberían desarrollarse y empaquetarse de forma que puedan ser utilizados por un ingeniero con un entrenamiento a nivel de master. Una consecuencia de esto es que han aparecido métodos de diseño especiales en áreas de aplicación con muy poco contacto inicial con la corriente principal de la teoría de control. Ejemplos típicos son el control matricial dinámico (DMC) en control de procesos químicos y el método del par calculado en robótica. Una matriz dinámica para un sistema multivariable no es nada más que una respuesta impulsional truncada. Como los ingenieros químicos eran ignorantes de esto, resolvieron el problema e inventaron un vocabulario completamente nuevo (DMC, ODMC, ID-COM). Hay una buena lección a aprender de esto. Debemos empaquetar nuestros resultados de forma que resulten fácilmente accesibles para los usuarios a los que van dirigidos. Aprendizaje y adaptación
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Computación y simulación
El control automático ha estado fuertemente conectado con la computación a lo largo de su historia. Los computadores son importantes para análisis, simulación e implementación. Los computadores digitales reemplazaron a los analógicos que se utilizaron al principio. El desarrollo del computador es probablemente el factor que más ha hecho por el cambio en la corta historia del campo. Una ilustración de esto es que en el primer Congreso Mundial de IFAC en Moscú los computadores aparecían bajo el subtítulo «Componentes neumáticos y dispositivos de cálculo» en la categoría de componentes! La emergencia de los computadores ha puesto también mucho más énfasis sobre los aspectos numéricos, que son importantes para el análisis e implementación. Recientemente han habido sesiones y simposios especiales sobre Ingeniería de Control Asistida por Computador. La aparición de software para cálculos matriciales tales como Matlab y Matrix, y software para cálculo simbólico como Maple y Mathematica han tenido también una gran influencia. En conferencias recientes se pueden encontrar algunas sesiones especiales sobre esto. La simulación es un área muy importante que ahora tiene sus propias conferencias y publicaciones. Es también interesante observar que hay especialistas de análisis numérico que han tomado un interés real en problemas que surgen del análisis y diseño de los sistemas de control. Implementación La implementación es un tema importante. A causa del rápido desarrollo de la microelectrónica es también uno de los factores que más ha cambiado en los últimos 50 años. En el Congreso de Moscú habían tres grandes grupos: teoría, componentes y aplicaciones. Los temas de implementación se encuadraban en componentes. Algunos aspectos de la implementación, tales como los sistemas de datos muestreados, están muy bien representados pero muchos aspectos igualmente importantes no se tratan en absoluto. Ha habido sólo unas pocas sesiones sobre la saturación del integrador. El control con selectores raramente se trata aunque se utiliza ampliamente en la práctica. Muchos aspectos importantes sobre implementación no están cubiertos en los libros de texto. Una buena implementación requiere conocimiento de los sistemas de control así como ciertos aspectos de los computadores. Es necesario disponer de ingenieros de ambos campos con suficientes recursos para salvar la separación que hay entre las disciplinas. Cuestiones típicas que tienen que ser comprendidas son la saturación del término integral, sistemas de tiempo real, retardos computacionales y de comunicación, aspectos numéricos e interfaces hombre-máquina. La implementación de sistemas de control es demasiado importante como para ser delegada a un generador de código. La falta de comprensión de los temas de implementación es en mi opinión uno de los factores que más ha contribuido al notorio DISTANCIAMIENTO entre teoría y práctica. Puesta en marcha y operación Hay un amplio rango de problemas interesantes que aparecen después de diseñar e implementar un sistema de control. En primer lugar, el sistema tiene que ser instalado. A continuación es necesario supervisar y asegurar que el sistema está funcionando adecuadamente. Muchos de los problemas que ocurren durante esta fase sólo han sido abordados recientemente. Temas típicos son detección y diagnosis de fallos, pero hay también muchos otros problemas interesantes, tales como la evaluación y el comportamiento del lazo. Desarrollos en esta área están fuertemente motivados por las exigencias de una mejor calidad. Es conveniente observar que hay un interés creciente en esta área. Conviene observar que la puesta en marcha se puede ver sustancialmente influenciada por un diseño de control apropiado. La autosintonía de los controladores puede simplificar drásticamente el procedimiento de puesta en marcha. Aplicaciones Las grandes áreas de aplicación no han cambiado mucho con los años. En la Conferencia de Moscú hubieron sesiones sobre sistemas de energía eléctrica, motores eléctricos, transporte, procesos industriales, químicos y petróleo, potencia térmica y nuclear y procesos metalúrgicos. En años posteriores se pueden encontrar también aplicaciones aeroespaciales, en automoción, microelectrónica y electrónica de consumo (CD, vídeo, etc). Una larga experiencia con revistas y conferencias ha mostrado que es muy difícil obtener buenos trabajos de aplicaciones. Los ingenieros que realmente conocen las aplicaciones no tienen el tiempo o el permiso para publicarlos. Muchos de aquellos que escriben sólo tienen un conocimiento superficial acerca de la aplicación. Esto envía señales distorsionadas en todas direcciones. Hay esfuerzos ocasionales con números especiales de las revistas donde algunas veces aparecen realmente buenas aplicaciones. Las necesitamos con urgencia para dar una mejor educación a las próximas generaciones de ingenieros de control.
Nuestra base de conocimiento Una gran cantidad de conocimiento en control automático ha sido generado desde que el campo surgió a mediados de los años 40. Hay una gran cantidad de material intelectualmente estimulante que es útil para un amplio rango de problemas de ingeniería. El conocimiento está disponible en un número muy grande de libros, artículos y cursos. Los libros típicamente tratan con gran detalle una especialización estrecha. Tales libros no son fácilmente accesibles a los ingenieros que están diseñando sistemas de control. Los cursos se han desarrollado de forma un tanto aleatoria y hay una gran diversidad. El material no está muy bien estructurado y los libros de texto no se mantienen con el desarrollo. Los cursos introductorios en control son a menudo muy similares a cursos dados hace veinte o treinta años aunque el propio campo se ha desarrollado sustancialmente. La única diferencia puede ser unos pocos de ejercicios en Matlab. Necesitamos revisar con cuidado nuestra base de conocimiento y explorar como puede ser revitalizada. Probablemente deberíamos prestar más atención al posicionamiento académico de nuestro campo.
Balance de teoría y aplicaciones
Esto significa que necesitamos considerar la implementación, la puesta en marcha y la operación.
El control automático, que emergió como una disciplina a mediados de los años cuarenta ha tenido un desarrollo muy dinámico. Es una de las primeras disciplinas de sistemas que trasciende las fronteras de los campos tradicionales de la ingeniería. Un amplio espectro de sistemas de control aparecen en prácticamente todos los sistemas tecnológicos. El control automático ha tenido también un impacto muy fuerte sobre todos aquellos campos donde la realimentación juega un papel. Para continuar con la fortaleza del campo es necesario que prestemos atención a nuestra base de conocimiento y que hagamos un esfuerzo importante para continuar atrayendo a estudiantes brillantes. Deberíamos quizás también cuidar nuestras señas de identidad.
Madrid, abril 2000 | |
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