Electrónica y Sistemas Embebidos · EMB-113

Reguladores PID y Fuzzy-PID

Sintonizar, limitar y programar un PID que funcione, y añadir reglas borrosas cuando el PID solo no llega.

Disponible Avanzado 7 módulos · 33 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Docentes FP Python, ESP32

INDUSTRIA40

Lo que aprenderás

Identificar la respuesta de una planta ante escalón y extraer ganancia, retardo y constante de tiempo.
Sintonizar un PID con métodos empíricos y afinarlo observando sobreoscilación y tiempo de establecimiento.
Implementar el algoritmo discreto con periodo de muestreo fijo, derivada filtrada y término integral acotado.
Evitar el efecto de la saturación del actuador con anti-windup y con transferencia sin salto entre modos.
Construir un Fuzzy-PID que ajuste las ganancias según el error y su variación mediante reglas borrosas.
Comparar ambos controladores sobre la misma planta con criterios objetivos de error y de esfuerzo de control.

Contenido del curso

7 módulos · 33 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · La planta antes que el controlador 5 clases

Lazo abierto y lazo cerrado
Ensayo de respuesta ante escalón
Ganancia estática, retardo y constante de tiempo
Planta de pruebas del curso
Simulación en Python de la planta identificada

Módulo 2 · Acciones proporcional, integral y derivativa 4 clases

Qué aporta y qué estropea cada acción
Error en régimen permanente
Sobreoscilación y tiempo de establecimiento
Ruido de medida y acción derivativa

Módulo 3 · Sintonía 4 clases

Métodos empíricos de sintonía
Ajuste fino sobre la respuesta real
Criterios de comportamiento: rapidez frente a suavidad
Sintonía para seguimiento y para rechazo de perturbación

Módulo 4 · Implementación discreta 6 clases

Elección del periodo de muestreo
Forma incremental y forma posicional
Derivada filtrada y sobre la medida
Límites del término integral
Anti-windup y saturación del actuador
Cambio entre manual y automático sin salto

Módulo 5 · PID en ESP32 5 clases

Bucle de control con temporización estricta
Lectura de sensor y escalado a unidades de ingeniería
Salida PWM al actuador
Registro de la evolución del lazo
Ajuste de parámetros en caliente

Módulo 6 · Fuzzy-PID 5 clases

Por qué un PID fijo no sirve en todo el rango
Variables de entrada: error y variación del error
Reglas que modifican las ganancias
Implementación del ajuste borroso
Estabilidad y precauciones

Módulo 7 · Comparación y aula 4 clases

Ensayos comparativos sobre la misma planta
Índices de error y esfuerzo de control
Cuándo compensa la complejidad añadida
Guion de práctica de regulación para el aula

Requisitos

Fundamentos de control automático: lazo cerrado, realimentación, error y estabilidad.
Programación en Python y experiencia con ESP32 u otro microcontrolador.
Haber trabajado antes con lógica difusa o cursar el módulo correspondiente en paralelo.
Una planta de pruebas sencilla, como un calefactor con sensor de temperatura o un motor con encoder.

Descripción

El PID está en casi todas las instalaciones y en casi todas está mal ajustado. Se copian constantes de otra máquina, se sube la ganancia hasta que oscila y se baja un poco, y el término integral acaba desbocado cada vez que el actuador se satura. El resultado es un lazo que funciona a medias y que nadie se atreve a tocar.

El curso empieza por la planta: ensayo de escalón, identificación de sus parámetros y sintonía razonada, no a ojo. Después implementa el PID discreto con todo lo que la teoría suele omitir: periodo de muestreo fijo, filtrado de la derivada, límites del término integral, anti-windup y cambio entre manual y automático sin salto en la salida.

En la segunda parte se añaden reglas borrosas que modifican las ganancias según el error y su variación, y se compara el Fuzzy-PID con el PID clásico sobre la misma planta con criterios objetivos. Todo queda implementado en Python y en ESP32, con material aprovechable para prácticas de aula de regulación y control.

¿Para quién es este curso?

Ingeniería de proceso que hereda lazos mal ajustados y necesita un método para sintonizarlos.
Profesorado de FP de regulación y control que quiere prácticas con planta real y con simulación.
Técnicos de automatización que implementan controladores en microcontrolador y no solo en PLC.