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<publisher-name><![CDATA[AutanaBooks S.A.S. Revista de la Universidad Experimental Politécnica Antonio José de Sucre, Vice Rectorado Puerto Ordaz, Venezuela, gestionada en Ecuador por AutanaBooks]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Control de sistema de primer orden con retardo basado en eventos]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The PID control theory in its discrete aspect, is based on a periodic administration of the samples, is considered a robust area within the paradigm of the automatic control. However, event planning inevitably results in asynchronous sampling mostly of additional problems that need to be characterized and studied. In this scenario, aspects such as the tuning of controllers and the conditions for global stability or the absence of limit cycles are still issues that are still far from being solved. This paper presents a new sampling and control scheme based on events for first order systems that have delays. The proposed scheme is based on the Smith Predictor for delay compensation, and on the SSOD (Symmetric Send On-Delta) sampling algorithm for generating the events. Based on this scheme, stability analysis is developed with an intuitive and efficient interpretation.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Sistemas de primer orden]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="center"><font face="Verdana"><b>CONTROL DE SISTEMA DE PRIMER ORDEN CON  RETARDO BASADO EN EVENTOS </b></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> Sergio Velásquez <sup>1</sup> Lacides Pinto <sup>2</sup> Luis Rosales <sup>3</sup></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <sup>1</sup>  Centro de Investigación de las Redes Neuronales Artificiales y la Robótica CIRNAR UNEXPO, Ciudad  Guayana, Bolívar 8050 Venezuela. </font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <sup>2</sup> Universidad de la Guajira, Colombia, </font></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <sup>3</sup> UNEXPO, Ciudad Guayana,  Bolívar Venezuela <a href="mailto:sergiovelasquezg@gmail.com">sergiovelasquezg@gmail.com</a> </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>Resumen:</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La teoría de control PID en su vertiente discreta, está basada en una  administración periódica  de los muestreos, es considerada un área robusta dentro del paradigma del  control automático. Sin  embargo, la planificación por eventos deriva inevitablemente, en muestreos  asíncronos en mayor parte  en problemas adicionales que necesitan ser caracterizados y estudiados. En este  escenario, aspectos  como la sintonía de los controladores y las condiciones para la estabilidad  global o la ausencia de ciclos  límite siguen siendo temas que todavía están lejos de ser resueltos. En este  artículo se presenta un nuevo  esquema de muestreo y control con base en eventos para sistemas de primer orden  que poseen retardos.  El esquema propuesto se basa en el Predictor de Smith para la compensación de  los retardos, y en el  algoritmo de muestreo SSOD (Symmetric Send On-Delta) para la realizar la  generación de los eventos.  Basados en este esquema, se desarrolla el análisis de estabilidad con una  interpretación intuitiva y eficaz. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>Palabras Clave:</b> Sistemas de primer orden, Sistemas por eventos, Control PID, Sintonía.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> CONTROL OF FIRST ORDER SYSTEM  WITH EVALUATION BASED ON EVENTS</b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> Abstract:</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> The PID control theory in its discrete aspect, is based on a periodic  administration of the  samples, is considered a robust area within the paradigm of the automatic  control. However, event  planning inevitably results in asynchronous sampling mostly of additional  problems that need to be  characterized and studied. In this scenario, aspects such as the tuning of  controllers and the conditions  for global stability or the absence of limit cycles are still issues that are  still far from being solved.  This paper presents a new sampling and control scheme based on events for first  order systems  that have delays. The proposed scheme is based on the Smith Predictor for delay  compensation,  and on the SSOD (Symmetric Send On-Delta) sampling algorithm for generating the  events.  Based on this scheme, stability analysis is developed with an intuitive and  efficient interpretation.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>Key words:</b> Systems of first order, Systems by events, PID control, Tuning.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Recibido (10/03/16), aceptado (29/03/17)</font></p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>I. INTRODUCCIÓN</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Dentro del paradigma del control automático, las  estrategias basadas en eventos se presentan como una  solución futura para flexibilizar los requisitos del control  de procesos. La creciente escala y descentralización de  los procesos actuales, así como el carácter heterogéneo  de las comunicaciones, está motivando nuevas demandas  tecnológicas. Especialmente durante la última década,  las aplicaciones apoyadas en sistemas de control en  red, del inglés, Networked Control Systems (NCS),  han centrado el interés de numerosos investigadores.  Estas aplicaciones se caracterizan por un intercambio  masivo de información entre dispositivos distribuidos  que, en muchos casos [1], están alimentados por  baterías [2]. En estas arquitecturas, las limitaciones de  energía y de ancho de banda son evidentes y por tanto,  la reducción de la carga de tráfico es un aspecto clave.  Un incremento innecesario del tráfico, no solo aumenta  la utilización del CPU y el número de comunicaciones,  y consecuentemente el consumo global, sino que a  su vez, eleva las probabilidades de pérdida de datos  y de experimentar retardos estocásticos, dificultando  el desarrollo de la estrategia de control [3]. Los  enfoques basados en eventos se orientan hacia la  compensación estas desventajas, proporcionando  mecanismos para el uso de los recursos del sistema y  los canales de información [4]. Gran parte del éxito de  los controladores PID con muestreo periódico (basados </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">  en tiempo)  radican en el hecho de que son capaces de  proporcionar un rendimiento satisfactorio en muchos  procesos con un diseño relativamente sencillo [5], lo  que viene propiciado por el gran número de reglas de  sintonía disponibles [6]. En los enfoques basados en  eventos, los muestreos y las acciones de control son  tareas asíncronas o esporádicas que dependen de las  condiciones de evento y, por lo tanto, el análisis del  sistema de control y el estudio de la sintonía plantea  más desafíos que el Control con muestreo periódico  (enfoques planificados en tiempo) [3]. Adicionalmente,  las condiciones de evento pueden ser definidas en [7] e  incluirse en cualquiera de los agentes que intervienen  en el lazo de control obteniendo diferentes dinámicas  y arquitecturas [8]. En este contexto, el algoritmo de  muestreo más comúnmente empleado es Send-On- Delta (SOD) (también conocido como muestreo por  cruce de nivel [2] o muestreo de banda muerta [7]) y  el controlador más analizado es el algoritmo PID [9].  En un esquema de muestreo SOD, la variable medida es  muestreada y enviada al controlador cuando esta supera  un umbral predefinido (delta) que es su condición de  evento [10]. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Los enfoques basados en eventos con control PID  han sido tratados por numerosos investigadores durante  los últimos años. En algunos trabajos se considera un  esquema en el que el algoritmo de control es tratado como  un PID con periodo de muestreo variable que desarrolla  una acción de control cada vez que una nueva muestra  está disponible [11]. En estos casos, las estrategias de  muestreo por eventos con SOD se aplican sobre la salida  del sistema [12] o sobre la señal de error de control  [13]. En otros casos similares, la señal de salida del  controlador no solo reacciona ante nuevas muestras sino  que evoluciona entre ellas con un periodo de muestreo  regular [14]. En el presente artículo se ha centrado en  esta situación, siendo el error de control muestreado  por eventos. En otros enfoques, el estado del sistema y  el error se miden continuamente y el controlador PID  genera las acciones de control por eventos, disponiendo  condiciones de evento independientes para las acciones  proporcional, integral y derivativa, y siendo el error de  control la señal que se mide para evaluarlas [15]. En  cualquier caso, los muestreos y las acciones de control  dependen de la evolución de las señales, lo que afecta  a la calidad de control, pudiendo aparecer fenómenos  como los ciclos límite [16]. Por esta razón, aspectos  como la sintonía del controlador y las condiciones para  la estabilidad global del sistema y para la ausencia  de ciclos límite son temas que todavía están lejos de  ser completamente resueltos [17]. La sintonía del  controlador no ha sido debidamente analizada todavía. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En [3] se ha abordado la obtención de condiciones  sobre el controlador PI que eviten los ciclos límites.  Las condiciones obtenidas evitan la aparición de este  fenómeno pero, a su vez, plantean una restricción sobre  la sintonía que afecta al rendimiento global del sistema.  Se propone un nuevo esquema basado en eventos con  control PI para procesos de primer orden con retardo,  First-Order-Plus-Time-Delay (FOPTD), que previene la  aparición de ciclos límite como consecuencia del retardo  del proceso con independencia de los parámetros de  sintonía. La arquitectura propuesta para el lazo resulta  esencial para el diseño de una metodología de sintonía  de fácil uso y con una interpretación intuitiva y eficaz.  El artículo está estructurado de la siguiente manera: en  la sección II se presenta el desarrollo de la investigación:  Arquitectura de control Sistemas NCS, y la Estabilidad y  ausencia de ciclos límite.. En la sección III se presentan  los resultados de los experimentos usando el software  y discusión en relación al experimento, en la sección  IV se presentan las conclusiones y en la sección V las  Referencias Bibliográficas</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> II. DESARROLLO</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>A. Arquitectura de control </b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La arquitectura del esquema de control basado en  eventos se compone de tres unidades básicas; la unidad  del sensor, la del controlador y actuador, y la unidad de  predicción (<a href="#f1">Figura 1</a>) </font></p>     <p align="justify"><a name="f1"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.23.jpg" width="558" height="372"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En este artículo se ha considerado el algoritmo de  muestreo por eventos SSOD que fue introducido en  [13]. Según este algoritmo, si se llama e(t) al error  instantáneo y e*(t) a la muestra del error enviada al  controlador, la relación entre ambas señales se define  como un múltiplo entero de un umbral predefinido &#916;,  es decir, e*(t)=j&#916; tal que <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.21.gif" width="36" height="24"> y siendo j el estado del  bloque SSOD. La <a href="#f2">Figura 2</a> muestra la relación entre e(t)   y e*(t) . La gestión por eventos la desarrolla el bloque  SSOD y puede considerarse como una generalización  del relé con histéresis donde, el error muestreado  cambia al valor de cuantización superior cuando la señal  e(t) se incrementa por encima de &#916; o al inferior, cuando  se decrementa por debajo. La ventaja fundamental de  la técnica SSOD frente a la técnica estándar SOD es  que la primera siempre considera el valor del nivel de  cuantización del error cero (e*(t)=0) [18], mientras que  en la segunda puede asumirse un error inicial, lo que  dificulta en algunos casos, alcanzar el error cero. Así  pues, esta característica de la técnica SSOD ayuda a  prevenir la aparición de ciclos límite como consecuencia  de una baja cuantización del error.</font></p>     
<p align="justify"><a name="f2"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.24.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 1) La unidad de predicción </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La unidad de predicción se construye a partir de la  estructura del Predictor de Smith [18]. Tal como muestra  la <a href="#f1">Figura 1</a>, el Predictor incluye un modelo sin retardo  del proceso , y un modelo del retardo del proceso :  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.22.gif" width="425" height="56"></font></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">donde  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.6.gif" width="77" height="28">  representan los parámetros  identificados de  K ,&#964;y L , respectivamente. El esquema  del Predictor de Smith puede interpretarse como  una extensión de los controladores PID que permite  predecir el comportamiento de proceso y tenerlo en  cuenta para calcular las acciones de control [19]. El  efecto de la predicción se puede apreciar analizando  el lazo de realimentación en la <a href="#f1">Figura 1</a>, donde en  ausencia de errores de modelado en  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.7.gif"> , se cumple  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.8.gif"> y la señal de realimentación  se corresponde directamente con la salida del bloque  P <sub>0</sub> (proceso sin retardo) [20]. El Predictor de Smith  es fundamental para cancelar el error en estado  estacionario y prevenir la aparición de ciclos límite,  lo cual, proporciona robustez al esquema. Si el retardo  no fuera compensado, la &quot;umbralización&quot; por eventos  no haría sino contribuir al alejamiento de la referencia  que ya produce el retardo. En este sentido, aunque la  consideración de una estrategia de tipo PID, únicamente  sin el predictor [21], podría ser más robusta, si la unidad  de predicción fuera omitida del lazo, sería imposible  alcanzar una referencia dada sin error e ss estacionario  [22]. Esta es una de las razones por la que se destaca la  importancia de este nuevo enfoque basado en eventos  para sistemas con retardo. Otro aspecto remarcable es  que el esquema propuesto es extensible con ventajas  similares a procesos de orden y complejidad superior a  la del proceso considerado en este articulo.</font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 2) La unidad de control y actuador</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La tercera unidad es el bloque de control y actuador. En  este artículo se ha definido y analizado el rendimiento de  un controlador con topología adaptativa que trabaja con  muestreo periódico (basado en el tiempo). El controlador,  que se ha denominado PI-P, se construye mediante la  combinación de dos estrategias independientes bien  conocidas; un controlador PI y un P (<a href="#f3">Figura 3</a>).</font></p>     <p align="justify"><a name="f3"></a></p>     <p align="center"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.25.jpg" width="442" height="241"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Uno de los desafíos del control basado en eventos  es el seguimiento de referencias en condiciones de baja  cuantización de las señales [23]. Este aspecto puede  originar comportamientos oscilatorios alrededor de  la referencia, principalmente cuando el controlador  presenta acción integral, la ausencia de acción integral  en la zona cercana a la referencia puede mejorar la  convergencia de la respuesta, previniendo los ciclos  límite. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Sin embargo, la ausencia de  acción integral  en el controlador limita la capacidad de rechazo de  perturbaciones obteniéndose mejores resultados con  un controlador PI. Por esta razón, uno de los aspectos  destacados, es la conveniencia del diseño de estrategias  de control adaptativa en los enfoques basados en  eventos. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Así, la topología del  controlador diseñado  cambia en función de la evolución de las muestras del  error, habilitándose una estrategia u otra, de manera  que el controlador global se beneficie de las ventajas  de ambos [24]. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">Cada parte del controlador  tiene sus  propios objetivos y actúa de manera independiente;  la componente PI está diseñada para el rechazo de  perturbaciones y el seguimiento de referencias, y la  componente P para la aproximación a la referencia  sin ciclos límite. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2">El comportamiento de un ciclo  de  control sería el siguiente; ante un cambio de referencia,  cuando la salida del proceso está lejos de la referencia  y el error de control es elevado, actúa el control PI,  procurando las tareas de seguimiento y rechazo de  perturbaciones, y cuando el error se reduce lo suficiente  y las posibles perturbaciones están rechazadas, el  controlador es conmutado a la parte P, el cual tiene  una ganancia ajustada para llevar la salida del proceso  asintóticamente a la referencia. El bloque Lógica  (véase <a href="#f3">Figura 3</a>) está diseñado para la conmutación de  los controladores mediante una estrategia de ganancia  planificada. El proceso considerado se describe por la  siguiente función de transferencia:</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.9.gif" width="425" height="58"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> donde K es la ganancia del proceso, &#964; es la constante  de tiempo, y L el retardo del proceso. Definiendo la  función de transferencia del controlador PI en su forma  paralela como:</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.10.gif" width="310" height="57">)</font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> y la del controlador P como la ganancia:</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.11.gif" width="312" height="57"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El criterio tomado para realizar la conmutación de los  controladores es el de aplicar la componente P cuando  la muestra del error satisface la condición  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.12.gif" width="91" height="26"> y además la derivada de e* ( t ) es menor que cero, y en  cualquier otro caso, habilitar el controlador PI. Para saber  la tendencia de las muestras del error, el último valor del  error recibido en el bloque Lógica (guardado en memoria),  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.13.gif" width="55" height="30"> &nbsp;es comparado con la muestra del error actual e*. </font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> B. Estabilidad y ausencia de ciclos límite.</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En este artículo se ha relacionado la cuestión de la  estabilidad con los ciclos límites. Se ha considerado  que la estabilidad del sistema queda caracterizada por  la ausencia de ciclos límites y la presencia de un punto  de equilibrio en  torno a la referencia, de manera que el error  instantáneo permanece en un intervalo en torno a la  referencia  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.14.jpg" width="128" height="25"> &nbsp;de este modo se puede  garantizar la estabilidad del esquema propuesto bajo  condiciones de perturbación por la satisfacción de dos  condiciones; primero, mediante la demostración de la  existencia del punto de equilibrio y segundo, el alcance  de este punto [23].</font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> III. RESULTADOS Y DISCUSIÓN </b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>A. Metodología de sintonía</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El aporte esencial de este artículo ha sido el diseño  de una metodología de sintonía para el controlador  basado en eventos propuestos. Las principales ventajas  de este enfoque son que facilita la predicción del  comportamiento de la respuesta y por extensión, su tiempo  de asentamiento, así como la reducción y predicción  del número de eventos generados. Además, permite  considerar de una manera sencilla las restricciones del  actuador en el desarrollo de la sintonía del controlador. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Esta metodología está directamente relacionada con  el esquema de control basado en eventos. La sintonía  del controlador tiene un efecto más interactivo sobre el  rendimiento del sistema. A partir de los parámetros de  PI se dispone de dos grados de libertad para ajustar la  forma de la respuesta y la influencia de cada uno de  ellos resulta muy intuitiva. Otras ventajas del enfoque  propuesto es que la respuesta no presentará sobrepaso,  reduciendo la tasa de eventos a la mínima posible  y reduciendo a su vez los índices anteriores. En este  contexto, considerando los parámetros de sintonía y el  esquema del controlador según la <a href="#f1">Figura 1</a>, es posible  calcular el número de eventos esperado como:</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.15.gif" width="425" height="51"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> donde  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.16.gif" width="30" height="44"> representa la división entera. De manera  similar se puede definir el tiempo de asentamiento  esperado como:</font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.17.gif" width="425" height="74"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Cabe destacar que la predicción del tiempo de  asentamiento representa una cuestión difícil en control  basado en eventos dada la naturaleza asíncrona de los  eventos.</font></p>     <p align="justify"><a name="f4"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.26.jpg" width="572" height="388"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Como se comentó previamente, otro de los  aspectos que se han considerado en la sintonía son las  restricciones del actuador. Este artículo se ha centrado  en las restricciones dadas por la limitación en la tasa de  cambio del actuador del proceso.</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><a name="f5"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.27.jpg" width="551" height="421"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Todo lo comentado permite definir un marco de  trabajo para la especificación de la sintonía de acuerdo a  las necesidades de usuario. Las <a href="#f4">Figuras 4</a>,<a href="#f5">5</a> y  <a href="#f6">6</a> muestran  ejemplos ilustrativos de regiones de sintonía para los  parámetros de diseño (&#8710;,&#945;) en función de varios índices  de rendimiento. A modo de ejemplo, se han especificado  los parámetros del sistema como  K =1 , &#964; =1 , L =0,6  , r =1 ,( J&#8710;,&#945; ) <sub>MAX</sub> =0.5 y &#8710;={0,1;0,125;0,2;0,25;0,5}. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La <a href="#f4">Figura 4</a> muestra una región de sintonía donde se  relacionan los parámetros (&#8710;,&#945;) con un posible índice  de rendimiento como es el tiempo de asentamiento de  la respuesta. Cada una de las curvas continuas azules  representa la evolución del tiempo de asentamiento con  respecto al valor de &#916; para el mismo valor de la tasa de  eventos (valor de &#916;). Las líneas rojas rayadas indican  las cotas superiores de &#945; para cada valor de tasa de  eventos &#916;.</font></p>     <p align="justify"><a name="f6"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.28.jpg"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En este ejemplo, y para los valores de &#945; considerados,  las líneas de cota máxima coinciden. De manera similar,  la <a href="#f5">Figura 5</a> muestra una región de sintonía que relaciona  dos posible índices de rendimiento como son el tiempo  de asentamiento y el esfuerzo de control (IAU). Cada  una de las curvas continuas azules representa la evolución del tiempo de asentamiento con respecto  al esfuerzo de control (como una función de &#945; ) para  el mismo valor de la tasa de eventos (valor de &#916;). En  este caso, las líneas rojas rayadas también indican las  cotas superiores en términos del valor máximo del IAU  conseguible (y consecuentemente, el valor máximo de  &#945; admisible). Como muestran las <a href="#f4">Figuras 4</a> y <a href="#f5">5</a>, cuanto  mayor es el valor de &#945; , menor es el valor del tiempo de  asentamiento para la misma tasa de eventos esperada y  mayor es el esfuerzo de control. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> B. Estimación de perturbaciones</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Considerando la arquitectura de control de la <a href="#f1">Figura  1</a>, la tarea de identificación podría ser desarrollada en  el bloque SSOD, mediante la detección de los instantes  de tiempo en que suceden los eventos y el cálculo  del intervalo entre los mismos. Con esta filosofía, se  propone un algoritmo de bajo coste para estimación  on-line de las perturbaciones a la entrada y a la salida.  En este artículo se han considerado perturbaciones de  tipo escalón y se ha asumido que aparecen de manera  independiente. Las respuestas temporales de las  posibles perturbaciones sobre la entrada y la salida se  definen, respectivamente, como:</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.18.gif" width="433" height="57"></font></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Donde  t <sub>du</sub> y t <sub>dy</sub> representan los instantes de tiempo en  los cuales aparecería la perturbación. Compensación de la incertidumbre</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> La desventaja fundamental de los esquemas de  control basados en el Predictor de Smith son las  incertidumbres y los errores de modelado. Con el  enfoque propuesto, si estas desventajas existen,  aparecerán nuevas componentes en la realimentación  del sistema. Este aspecto provocaría que el sistema  presentara error en estado estacionario cuando alcanzase  el estado de equilibrio y en el peor caso, podría  degenerar en ciclos límite. Por esta razón, en línea con  el esquema desarrollado, se propone un algoritmo para  la compensación del error e<sub>ss</sub> estacionario originado  por las incertidumbres paramétricas del modelo <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.19.gif" width="43" height="26"></font></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> El error en estado estacionario podría ser compensado  con un reajuste adecuado de la ganancia del controlador  P. El algoritmo propuesto debe adaptar la ganancia de  la parte P respecto de (4) en base a las incertidumbres  detectadas. En este artículo se ha considerado la  compensación de las incertidumbres paramétricas en  L y &#964; (en referencia al modelo  P(s) ), dado que los errores  de modelado en el parámetro K no son habituales. Ante  posibles perturbaciones en el conjunto de parámetros  ( K,L,&#964; ), la señal de realimentación en el dominio de  la frecuencia para un estado dado j en el cual actúa el  control PI vendría descrita así</font></p>     <p align="justify"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.32.gif"></p>     
<p align="justify"><a name="f7"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.29.jpg" width="705" height="303"></p>     
<p align="justify"><a name="f8"></a></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.30.jpg" width="703" height="270"><font face="Verdana" size="2"> &nbsp;</font></p>     
<p align="center"><font face="Verdana" size="2"><a name="f9"></a></font></p>     <p align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.31.jpg" width="637" height="404"></p>     
]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center">&nbsp;</p>     <p align="justify">&nbsp;</p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2">La consecuencia práctica de las  incertidumbres  consideradas son variaciones en los instantes de eventos  y, por lo tanto, si se asume que las incertidumbres pueden  ser estimadas, el algoritmo propuesto puede compensar  on-line el error en estado estacionario. Esto consiste en  estimar el instante en el cual el bloque Lógica conmuta  al controlador P y ajustar la ganancia  K <sub>P2</sub> para alcanzar  la referencia. Si para una referencia dada r se denota  como  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.33.gif" width="48" height="31"> el instante del ciclo de control en el cual los  controladores son conmutados, y como  <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.34.gif"> o la salida  del proceso en ese instante, si existen incertidumbres en L</font></p>     
<p align="justify"><a name="f10"></a></p>     <p align="center"> <img border="0" src="/img/fbpe/uct/v21n82/art04.35.jpg" width="568" height="376"></p>     
<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> <b>IV. CONCLUSIONES</b></font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> En conclusión una nueva arquitectura de control  basado en eventos con una metodología de sintonía  simple y eficaz ha sido presentada. El sistema basado  en eventos, obtenido mediante la integración del  esquema del Predictor de Smith y un esquema de  muestreo SSOD, evita los ciclos límites consecuencia  del retardo del proceso y reduce el error en estado  estacionario. Además de lo anterior, se ha propuesto un  controlador adaptativo que garantiza la estabilidad en  condiciones de perturbación así como mecanismos para  la compensación de incertidumbres estructuradas. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Las simulaciones han confirmado la relevancia en el  desarrollo de reglas simples de sintonía para este tipo  de controladores basados en eventos. El esquema se  construye a partir de la estructura típica del Predictor  de Smith en conjunción con un esquema de muestro por  eventos SSOD (Symmetric-Send-OnDelta) presentando  en [13] y un controlador adaptativo que actúa con  muestreo periódico. El Predictor de Smith resulta clave  para la prevención de los ciclos límites, el algoritmo  SSOD para la generación de eventos de muestreo sobre  la señal de error y el controlador para la reducción del  error en estado estacionario. A pesar de que el esquema  de muestreo SOD es el más empleado en la literatura,  el esquema SSOD aplicado sobre el error de control  presenta ciertas ventajas con respecto al primero,  fundamentalmente en el seguimiento de referencias. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> Además del diseño del esquema, se ha desarrollado  el análisis de estabilidad del sistema proporcionando  condiciones suficientes para la existencia de un punto  de equilibrio sin ciclos límite alrededor de la referencia  para procesos FOPTD, y se proponen mecanismos para  compensar los errores de modelado</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"><b> V. REFERENCIAS </b></font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 1. Velásquez Sergio, Custodio Angel. Propuesta  de algoritmos de control en líneas tcp/ip y  compensación de retardos.  Universidad,  Ciencia y Tecnología, vol. 18, nº 70, pp. 23-30,  2014. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 2. Lujo Bauer , Yuan Liang , Michael K. Reiter ,  Chad Spensky, Discovering access-control  misconfigurations: new approaches and  evaluation methodologies.  Proceedings of the  second ACM conference on Data and Application  Security and Privacy , 2012. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 3. A. Bemporad, Predictive Control of  Teleoperated Constrained Systems with  Unbounded Communication Delays. de  47th  IEEE Conference on Decision and Control ,  EEUU, 2008. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 4. H. F. a. M. T. A. Sano, Proceedings IEEE  International Conference on Robotics and  Automation. de  Gain-Scheduled Compensation  for Time Delay of Bilateral Teleoperation  Systems , Leuven, Belgium, 1998. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 5. Sergio Velásquez, Ronny Velásquez ,Miguel  Leyton, José Borjas, Ángel Custodio, Modelado  de controlador respiratorio a través de la  herramienta Simulink de Matlab.  Universidad,  Ciencia y Tecnología , 16, 65, pp. 244- 248, 2012. </font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 6. G. Buttazzo, Hard real-time computing systems,  Scuola Superiore S. Anna, Kluwer Academic  Publishers, 1997.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2565909&pid=S1316-4821201700010000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 7. David A. Wagner, Daniel L. Dvorak, Lynn E.  Baroff, Matthew B. Bennett,Michel D. Ingham,  David S. Mittman, Andrew H. Mishkin, A  Control Architecture for Safe Human-Robotic  Interactions During Lunar Surface Operations.  American Institute of Aeronautics and  Astronautics , pp. 10-22, 2009. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 8. Jean I. Garcia, M. Mark Colavita, and Andrew  J. Booth, Real-time control system for the  Keck Interferometer Nuller: methods and  maintenance.  Jet Propulsion Laboratory.  Pasadena, CA , pp. 27-36, 2006. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 9. N. C. a. M. S. R. Lozano, Proceedings of the 8th   Mechatronics Forum International Conference.  de  Passivation of Force Reflecting Bilateral  Teleoperators with Time Varying Delay ,  Entschede, Netherlands, 2002. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 10.  J. M. Azorín Poveda, Control Bilateral por  convergencia de estados de sistemas teleoperados  con retardos en la transmisión. Universidad  Miguel Hernandez, Elche, 2003.</font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 11.  Velásquez, Sergio, Estudio de las variaciones  al azar en bioinstrumentos. Caso: Filtro del  Kalman. Trabajo de Grado UNEXPO, Guayana,  BOLIVAR, 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2565915&pid=S1316-4821201700010000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 12.  Aguirre Gil, Iñaki; Andueza, Luis; Arismendi,  Cesar, Sistema manipulador antropomórfico de  tres grados de libertad, Madrid, 2011.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2565917&pid=S1316-4821201700010000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 13.  A. Ambike, Closed-Loop Real-Time Control  on Distributed Networks, Masters’ Thesis.  Texas A&amp;M University, College Station, Texas,  2009.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 14. Mahmoud, M.S. and Ismail, A., New results on  delay-dependent control of time-delay systems. IEEE Transactions on Automatic Control , 50,  p. 95–100, 2005. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 15.  R. Rasmussen, Achieving Control and  Interoperability through Unified Model- based Systems and Software Engineering. Proceedings of the AIAA Infotech@Aerospace ,  pp. AIAA-2005-6918, 2005.  </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 16. Andrei Bourchtein, Ludmila Bourchtein,  Counterexamples on Uniform Convergence:  Sequences, Series, Functions, and Integrals, 4  ed., WILEY, 2016, p. 320.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 17. Hespanha, J.P., Naghshtabri, J.P., and Xu, Y.,  A survey of recent results in networked control  system. Proceedings of the IEEE , 95, p.  138–162, 2007. </font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 18.  Sergio Velasquez, Ronny Velasquez,  Fundamentos de Analisis Numèrico, Guayana:  Autores y Editores, 2014. </font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 19.  K. Åstrom, Introduction to Stochastic Control  Theory., New York: Academic Press, 1970.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2565925&pid=S1316-4821201700010000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 20. Chopra, N., &amp; Spong M. W., Output synchronization of nonlinear systems with time  delay in communication. IEEE , pp. 4986-4992,  2006.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 21. Garcia, E. and Antsaklis, P.J., Model-based  event-triggered control for systems with  quantization and time-varying network delays. IEEE Transactions on Automatic Control , 1,  58, p. 422–434, 2013. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 22.  P. Kumar, Fundamental issues in networked  control system. de Proceedings of the 3rd  WIDE Ph.D. School on Networked Control  System , Siena, Italy, 2009. </font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 23.  Velásquez Sergio, Velásquez Ronny,  Fundamentos de Análisis de Señales, 1 ed.,  vol. 1, S. Velásquez, Ed., Guayana, BOLIVAR:  CENAL, 2014, p. 144.</font></p>     <p align="justify"><font face="Verdana" size="2"> 24. Melchiorri, P. Arcara and C., Control Schemes for Teleoperation with Time Delay: A  Comparative Study. Robotics and Autonomous  Systems , 2002. </font></p>       ]]></body>
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