AP04-26BElectrónica y Sistemas Embebidos
Curso Avanzado Arduino
Interrupciones, serie, I2C y SPI, EEPROM, watchdog, bajo consumo, depurador, librerías propias y ampliación con multiplexores, expansores y conversores.
ArduinoTinkercad
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.
Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Docentes FP Python, ESP32
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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.
Disponible
Contenido ya grabado y publicado en el campus. Puedes empezar en cuanto te inscribas.
- Código
- EMB-113
- Nivel
- Avanzado
- Público
- Ingeniería / Industria, Docentes FP
- Entorno
- Python, ESP32
Este curso incluye
- 33 clases en vídeo bajo demanda
- Práctica en entornos web y simuladores, sin instalar nada
- Tutorización en el campus
- Acceso desde móvil, tableta y ordenador
- Actualizaciones cuando cambia la versión de la herramienta
- Certificado de finalización
Forma parte de
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