Modelado y simulación de sistemas mecatrónicos: Principios y elementos clave, Apuntes de Ingeniería

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Modelado y simulación de sistemas mecatrónicos M. en C. Juan Carlos Guzmán Salgado UPIITA - IPN

Principios de modelado y simulación

Diseño de sistemas

En el campo del diseño de sistemas que involucran

sistemas complejos, el ingeniero para enfrentar

estos retos debe trasladar al papel una

representación del sistema con un mínimo de error.

Aunque la representación precisa no sea fácil de

usar si debe ser clara y sin ambigüedades.

Sistema mecatrónico

Klaus Janschek, Mechatronic Systems Design. Methods, Models, Concepts

Elementos clave de un sistema mecatrónico Las tareas de productos orientados mecánicamente se han llevado a cabo durante milenios utilizando máquinas. Siendo este el caso, ¿Cómo se distinguen los productos mecatrónicos de las soluciones "clásicas"? Los atributos extraordinarios de los sistemas mecatrónicos se basan en la integración funcional y espacial de subsistemas mecánicos, eléctricos y de procesamiento de información que incorporan los siguientes elementos conceptuales y tecnológicos clave:  Cadenas de acción cerradas,  microelectrónica y microsistemas,  nuevos materiales, materiales funcionales. Cadenas de acción cerradas. El alto grado de “movimiento intencional” en cualquier condición de operación y incertidumbres físicas presentes sólo es posible bajo el concepto de Cadena de acción cerrada o Lazo de control (Fig. 1.2). El diseño de un Sistema mecatrónico va más allá de colocar todo junto en un lazo de control. Todos loe elementos del lazo (No sólo el algoritmo) son objetos del diseño.  “Mecatrónica es mucho más que control, pro no hay Mecatrónica sin control” (Janschek 2008). Janschek, K. (2008). "Optimized system performances through balanced control strategies (Editorial)." Mechatronics 18 (5-6): 262-263.

Comportamiento basado en el modelo

Modelos y Sistemas

Los modelos abstractos y matemáticos de un sistema mecatrónico como una representación del mundo real juegan un papel central en el diseño de sistemas. Como regla general, estos modelos se desarrollan y manipulan mucho antes de que los componentes reales del sistema estén disponibles. Es sobre la base de estos modelos abstractos que ya pueden hacerse predicciones sólidas de las capacidades del sistema real (posiblemente aún por producir).

Experimentando con modelos: Simulación

VALIDACIÓN Y VERIFICACIÓN

Al realizar un experimento de simulación es posible predecir el comportamiento 𝑦𝑠 𝑖 (𝑡) del sistema real mediante un experimento específico 𝜀𝑠 𝑖 , Usando un modelo, los resultados de la simulación 𝑦𝑀 𝑖 𝑡 como resultado de un experimento de simulación equivalente 𝜀 𝑀 𝑖 . Sin embargo se debe tener en cuenta lo siguiente: La comparación de los resultados de 𝑦𝑠 𝑖 (𝑡) y 𝑦 𝑀 𝑖 𝑡 depende de la precisión del modelo y de la implementación computacional del modelo matemático.

Las capacidades predictivas de los resultados de la simulación deben siempre revisarse de manera critica:  ¿Considera mi modelo todas las propiedades importantes para mí?  ¿Cómo están realmente implementadas las ecuaciones de mi modelo matemático?  ¿Qué errores dependientes del método usado están involucrados en los algoritmos de solución empleados?  ¿Qué errores numéricos resultan de la implementación en la plataforma de computo seleccionada? 𝑦𝑠 𝑖 (𝑡) ≈ 𝑦𝑀 𝑖 𝑡

 Validación: ¿Estamos construyendo el modelo

correctamente?

 Verificación: ¿Hemos creado correctamente (en

la implermentación) el modelo del Sistema?

¿Por qué simulación de sistemas Mecatrónicos? Los diseños de sistemas mecatrónicos son complejos por naturaleza, y son cada día más complejos. Dado que el número de componentes periféricos del sistema crece para dar cabida a demandas cada vez mayores para la funcionalidad y el rendimiento de los usuarios, el diseño del sistema debe integrar hardware analógico y digital, así como el software que los controla. Un diseño de sistemas mecatrónicos requiere un enfoque de modelado y simulación integrado donde todo el sistema debe ser diseñado en conjunto para cumplir con las especificaciones de rendimiento deseados. El primer nivel de modelado se llama un modelo conceptual.