Tecnic Control Avanzado

Selecciona la frase correcta: El control de un proceso industrial por medios automáticos en lugar de realizarlo por medios manuales suele denominarse retroalimentación negativa. El control de un proceso industrial por medios automáticos en lugar de realizarlo por medios manuales suele denominarse una brecha de diseño. El control de un proceso industrial por medios automáticos en lugar de realizarlo por medios manuales suele denominarse automatización.

Selecciona la frase correcta: Los sistemas de control en bucle abierto utilizan un dispositivo de accionamiento para controlar un proceso sin utilizar la retroalimentación. Los sistemas de control en bucle abierto utilizan un dispositivo de accionamiento para controlar un proceso utilizando la retroalimentación. Los sistemas de control en bucle abierto utilizan un dispositivo de accionamiento para controlar un proceso en diseño técnico.

Selecciona la frase correcta: Puede aplicarse un control por computador a un proceso control de un sistema industrial con un control directo a esta. Puede aplicarse un control por computador a un proceso control de un sistema industrial con dispositivos de acoplamiento adicionales. Puede aplicarse un control por computador a un proceso control de un sistema industrial con software de tiempo real.

Selecciona la frase correcta: En una arquitectura de control descentralizada el sistema de control procesa la información utilizando un único controlador central. En una arquitectura de control descentralizada el sistema de control procesa la información utilizando un único bus de datos. En una arquitectura de control descentralizada el sistema de control procesa la información utilizando un sistema de buses.

Selecciona la frase correcta: El OEE (Overall Equipment Effectiveness) identifica el % de tiempo planificado que el sistema alcanza la estabilidad en una celda de manufactura flexible. El OEE (Overall Equipment Effectiveness) identifica el % de tiempo de producción planificada que es realmente productivo en una celda de manufactura flexible. El OEE (Overall Equipment Effectiveness) identifica el % de tiempo relacionado con las pérdidas productivas en una celda de manufactura flexible.

¿Qué parámetro describe la rapidez con la que la respuesta transitoria de un sistema en lazo cerrado alcanza su estado estacionario?. Tiempo de subida. Tiempo de asentamiento. Tiempo de establecimiento.

Diga el efecto que ocurre al ajustar la ganancia de un sistema en lazo cerrado referente al desempeño de la respuesta transitoria, considerando polos y ceros. Los polos y los ceros del sistema se desplazan proporcionalmente, manteniendo la estabilidad del sistema. Los polos del sistema se desplazan hacia los ceros, lo que puede mejorar la estabilidad del sistema, si los ceros están en zona estable. Los polos del sistema se desplazan hacia los polos y lejos de los ceros, lo que puede afectar la estabilidad y el desempeño del sistema.

Seleccione la respuesta correcta. El análisis del gráfico de lugar de las raíces permite visualizar cómo cambian los polos del sistema en función de los parámetros del controlador, lo que ayuda a entender cómo afectan la estabilidad y el rendimiento del sistema. El análisis del gráfico de lugar de las raíces proporciona información sobre la distribución de los polos y ceros en el plano complejo, lo que facilita la selección de valores óptimos para los parámetros del controlador. El análisis del gráfico de lugar de las raíces revela la relación entre los polos y ceros del sistema y los parámetros del controlador, lo que permite ajustarlos de manera que mejoren la estabilidad y el rendimiento del sistema.

Selecciona la frase correcta: El criterio de estabilidad de Routh permite determinar la cantidad de polos en lazo cerrado que se encuentran en el semiplano derecho del plano s (raíces positivas) mediante el análisis de la convergencia de la respuesta temporal del sistema. El criterio de estabilidad de Routh permite determinar la cantidad de polos en lazo cerrado que se encuentran en el semiplano derecho del plano s (raíces positivas) mediante el recuento de cambios de signo en la primera columna de la tabla de Routh. El criterio de estabilidad de Routh permite determinar la cantidad de polos en lazo cerrado que se encuentran en el semiplano derecho del plano s (raíces positivas) mediante el cálculo de las raíces de la ecuación característica del sistema.

Selecciona la frase correcta: La ubicación de los polos en el plano s que resulta en una respuesta sobre amortiguada de un sistema realimentado se encuentra en el semiplano derecho con partes reales positivas y suficientemente separadas entre sí. La ubicación de los polos en el plano s que resulta en una respuesta sobre amortiguada de un sistema realimentado se encuentra en el semiplano izquierdo con partes reales negativas y suficientemente separadas entre sí. La ubicación de los polos en el plano s que resulta en una respuesta sobre amortiguada de un sistema realimentado se encuentra en el eje imaginario.

¿Cuál es el tipo de estructura de control avanzado industrial que se utiliza para mejorar el desempeño de un sistema realimentado, permitiendo el rechazo de perturbaciones y empleando una configuración maestro-esclavo?. Control PID. Control predictivo. Control de cascada.

Qué se pretende lograr con un Control de Relación para asegurar la medida correcta del resultado de una composición de productos, y cuántos controladores mínimos se requieren para lograr un buen desempeño?. Minimizar la variabilidad en la composición; se requiere un controlador. Maximizar la eficiencia del proceso; se requiere un controlador. Optimizar la producción; se requieren dos controladores.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el Control de Gama Partida en cuanto al manejo de la acción combinada de controladores y actuadores?. Ajusta automáticamente la ganancia del controlador en función de la señal de error. Divide la gama de operación en varias sub-gamas, cada una con un conjunto diferente de parámetros de control. Implementa un sistema de control en cascada para mejorar la respuesta del sistema.

¿Qué beneficios se logran con el uso de un Controlador Feed Forward?. Compensación de perturbaciones antes de que afecten al sistema controlado. Mejora de la estabilidad del sistema mediante la realimentación de la salida. Ajuste automático de los parámetros del controlador en función de la respuesta del sistema.

¿Qué estrategia de diseño básico se establece para un controlador Predictor de Smith para mejorar el desempeño de un lazo de control realimentado?. Utilizar un filtro de paso bajo para suavizar la señal de control. Introducir un retardo adicional en la salida del controlador. Compensar el retardo del proceso mediante la anticipación de la respuesta del sistema.

¿Qué se pretende lograr con la estrategia de Supervisión para Optimización y Rendimiento del Sistema para un proceso continuo y dinámico, y qué tareas debe realizar?. Analizar los datos históricos del proceso; minimizar el tiempo de respuesta del controlador. Monitorear y ajustar los parámetros del controlador; identificar y corregir anomalías en el proceso. Establecer un sistema de control en cascada; optimizar la respuesta del sistema en tiempo real.

¿Cómo se puede definir una operación correcta de muestreo de señal industrial?. Es una operación en que se obtiene una secuencia de valores a partir de una señal digital donde la frecuencia de muestreo (fm) sea igual o mayor que el doble de la frecuencia principal del sistema (fs), evitando así pérdida de información (aliasing). Es una operación en que se obtiene una secuencia de valores a partir de una señal analógica donde la frecuencia de muestreo (fm) sea igual o mayor que el doble de la frecuencia principal del sistema (fs), evitando así pérdida de información (aliasing). Es una operación en que se obtiene una secuencia de valores a partir de una señal analógica donde la frecuencia de muestreo (fm) sea igual o menor que el doble de la frecuencia principal del sistema (fs), evitando así pérdida de información (aliasing).

¿Cómo se puede definir la estabilidad de un sistema discreto según sus raíces en el plano Z?. Un sistema discreto es inestable si las raíces de la ecuación característica en Z se encuentran dentro del círculo de radio unidad. Si las raíces están sobre dicho círculo, el sistema está en el límite de la estabilidad. Si las raíces están fuera del círculo, el sistema es estable. Un sistema discreto es estable si las raíces de la ecuación característica en Z se encuentran dentro del círculo de radio unidad. Si las raíces están sobre dicho círculo, el sistema es inestable. Si las raíces están fuera del círculo, el sistema está en el límite de la estabilidad. Un sistema discreto es estable si las raíces de la ecuación característica en Z se encuentran dentro del círculo de radio unidad. Si las raíces están sobre dicho círculo, el sistema está en el límite de la estabilidad. Si las raíces están fuera del círculo, el sistema es inestable.

¿Cuál es el principio de la identificación por el método de mínimos cuadrados recursivo?. Permite estimar, solo fuera de línea, los parámetros de un sistema con un conocimiento a priori de la estructura de la función de transferencia del modelo y utilizando un algoritmo evolutivo que minimiza el error de predicción mediante un vector de regresión x, determinado a partir de mediciones de entradas y salidas del sistema para calcular las matrices P, K y vector FI en cada instante de muestreo. Permite estimar, en tiempo real, los parámetros de un sistema con un conocimiento a priori de la estructura de la función de transferencia del modelo y utilizando un algoritmo recursivo que minimiza el error de predicción mediante un vector de regresión x, determinado a partir de mediciones de entradas y salidas del sistema para calcular las matrices P, K y vector FI en cada instante de muestreo. Permite estimar, en tiempo real, los parámetros de un sistema sin un conocimiento a priori de la estructura de la función de transferencia del modelo y utilizando un algoritmo genético que minimiza el error de predicción mediante un vector de regresión x, determinado a partir de mediciones de entradas y salidas del sistema para calcular las matrices P, K y vector FI en cada instante de muestreo.

¿Qué importancia tiene conocer los errores a estado estacionario frente a entradas típicas?. Los errores a estado estacionario frente a escalón, rampa o parábola permiten predecir afectaciones (permisibles o no) del comportamiento del sistema cuando está influenciado mayoritariamente por alguno de estos tipos de señales en el comportamiento real del sistema y tomar medidas correctivas que permitan mejorar su comportamiento dinámico. Los errores a estado transitorio frente a escalón, rampa o parábola permiten predecir afectaciones (permisibles o no) del comportamiento del sistema cuando está influenciado mayoritariamente por alguno de estos tipos de señales en el comportamiento real del sistema y tomar medidas correctivas que permitan mejorar su comportamiento dinámico. Los errores a estado estacionario frente a escalón, rampa o parábola permiten predecir fallos de equipos en el comportamiento del sistema cuando está influenciado mayoritariamente por alguno de estos tipos de señales en el comportamiento real del sistema y tomar medidas correctivas que permitan mejorar su comportamiento dinámic.

¿Cuál es el método de diseño de reguladores PID discretos?. Se basa en suponer que la función de transferencia en lazo abierto se puede reducir a sus polos dominantes y se define la región del plano complejo donde ubicar esos polos dominantes a través de la acción de los reguladores P (ajustando Kr), PI (ajustando Kr y el polo “a”), PD (ajustando Kr y el polo “b”) o PID (ajustando Kr, el cero “a” y el polo “b”). Se basa en suponer que la función de transferencia en lazo cerrado se puede reducir a sus polos dominantes y se define la región del plano complejo donde ubicar esos polos dominantes a través de la acción de los reguladores P (ajustando Kr), PI (ajustando Kr y el cero “a”), PD (ajustando Kr y el cero “b”) o PID (ajustando Kr, el cero “a” y el cero “b”). Se basa en suponer que la función de transferencia en lazo cerrado se puede ampliar a sus ceros dominantes y se define la región del plano complejo donde ubicar esos ceros dominantes a través de la acción de los reguladores P (ajustando Kr), PI (ajustando Kr y el cero “a”), PD (ajustando Kr y el cero “b”) o PID (ajustando Kr, el cero “a” y el cero “b”).

¿Cuáles son los requisitos de una metodología avanzada de control?. Garantizar la tolerancia a fallos y seguridad del sistema de control industrial según requisitos del proceso. Garantizar la eficacia del sistema de control industrial según el criterio de rendimiento deseado. Garantizar su aplicabilidad con tecnología sencilla en tiempo real sobre computadores digitales. Garantizar la estabilidad y robustez del sistema de control industrial según requisitos del proceso. Garantizar la eficacia del sistema de control industrial según el criterio de rendimiento deseado. Garantizar su aplicabilidad con tecnología sencilla en tiempo real sobre computadores digitales. Tecnología. Garantizar la estabilidad y robustez del sistema de control industrial según requisitos del proceso. Garantizar la digitalización del sistema de control industrial según el criterio de implementación deseado. Garantizar su simulación con tecnología sencilla en tiempo real sobre computadores digitales.".

¿En qué se basa el control predictivo? Indique ventajas y desventajas. Basándose en un modelo del proceso, el control predictivo hace que la salida dinámica predicha por el modelo sea igual a una salida dinámica convenientemente elegida. Ventaja: se acopla a la dinámica del proceso. Desventaja: requiere control discreto complejo con invariabilidad del modelo dinámico. Basándose en una implementación del proceso, el control predictivo hace que la salida dinámica predicha por el modelo sea igual a una salida dinámica convenientemente elegida. Ventaja: se acopla a la dinámica del proceso. Desventaja: requiere control discreto complejo con tolerancia a fallos del modelo dinámico. Basándose en un modelo del proceso, el control predictivo hace que la salida dinámica predicha por el modelo sea diferente a una salida dinámica convenientemente elegida. Ventaja: se acopla a la dinámica del proceso. Desventaja: requiere control discreto complejo con variabilidad del modelo dinámico.

¿En qué se basa el control adaptativo? Indique ventajas y desventajas. Utiliza un mecanismo de fabricación capaz de hacer variar los parámetros de nuestro modelo siguiendo con precisión los cambios que se producen en la dinámica del proceso. Ventaja: No preocupa que las conformaciones varíen la dinámica del proceso y desvíen de su consigna a la variable controlada. Desventaja: Decrementa la complejidad del controlador y lo afecta la saturación. Utiliza un mecanismo de operación capaz de hacer variar los parámetros de nuestro modelo siguiendo con precisión los cambios que se producen en la dinámica del proceso. Ventaja: No preocupa que las acciones varíen la dinámica del proceso y desvíen de su consigna a la variable controlada. Desventaja: Incrementa la complejidad del controlador, pero no lo afecta la saturación. Utiliza un mecanismo de adaptación capaz de hacer variar los parámetros de nuestro modelo siguiendo con precisión los cambios que se producen en la dinámica del proceso. Ventaja: No preocupa que las perturbaciones varíen la dinámica del proceso y desvíen de su consigna a la variable controlada. Desventaja: Incrementa la complejidad del controlador y lo afecta la saturación.

¿Cuáles es el diagrama de bloques del ADEX y las nuevas funciones de sus bloques?. Bloque de Conductor: Según la salida del proceso el bloque experto indica al control trabajar como CAP o CE. Bloque Control: El experto determina el criterio de rendimiento para generar la trayectoria deseada en cada dominio (centro lenta en extremo rápida). Mecanismo de Adaptación: El Experto decide activar o desactivar adaptación y reinicializa los parámetros del modelo AP en cada dominio. Mecanismo de Adaptación: Según la salida del proceso el bloque experto indica al control trabajar como CAP o CE. Bloque Conductor: El experto determina el criterio de rendimiento para generar la trayectoria deseada en cada dominio (centro lenta en extremo rápida). Bloque de control: El Experto decide activar o desactivar adaptación y reinicializa los parámetros del modelo AP en cada dominio. Bloque de Control: Según la salida del proceso el bloque experto indica al control trabajar como CAP o CE. Bloque Conductor: El experto determina el criterio de rendimiento para generar la trayectoria deseada en cada dominio (centro lenta en extremo rápida). Mecanismo de Adaptación: El Experto decide activar o desactivar adaptación y reinicializa los parámetros del modelo AP en cada dominio.

¿Cuáles son los tres escenarios para ADEX?. E1: Caso real sin diferencia de estructuras (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real con diferencias de estructuras (cambia proceso y modelo con órdenes diferentes). E3: Caso real con parámetros variables con el tiempo (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables). E1: Caso real con parámetros variables con el tiempo (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real con diferencias de estructuras (cambia proceso y modelo con órdenes diferentes). E3: Caso real sin diferencia de estructuras (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables). E1: Caso real con diferencias de estructuras (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real sin diferencia de estructuras (cambia proceso y modelo con órdenes diferentes). E3: Caso real con parámetros variables con el tiempo (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables).

¿Cuáles son las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las gráficas anexas?. Caso 1: Sistema estable con respuesta sobreamortiguada ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo está dentro de zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema inestable con respuesta exponencial creciente ante escalón porque el polo está fuera de la zona estable. Caso 1: Sistema inestable con respuesta exponencial creciente ante escalón porque el polo está fuera de la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema estable con respuesta sobreamortiguada ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo está dentro de zona estable. Caso 1: Sistema estable con respuesta exponencial creciente ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo está dentro de zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema inestable con respuesta sobreamortiguada ante escalón porque el polo está fuera de la zona estable.

Explique las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las gráficas anexas. Caso 1: Sistema estable con respuesta oscilante mantenida y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema límite de estabilidad con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes ante escalón porque sus polos están en el límite de la zona estable (sobre radio unidad). Caso 1: Sistema estable con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema límite de estabilidad con respuesta oscilante mantenida ante escalón porque sus polos están en el límite de la zona estable (sobre radio unidad). Caso 1: Sistema estable con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema límite de estabilidad con respuesta oscilante mantenida ante escalón porque sus polos están en la zona estable de radio unidad.

Haga un análisis de las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las gráficas anexas. Caso 1: Sistema inestable con respuesta subamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona interna de radio unidad cercana al centro. Caso 2: Sistema inverso estable con respuesta oscilante decreciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad. Caso 1: Sistema estable con respuesta subamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona estable de radio unidad cerca de límite. Caso 2: Sistema inverso inestable con respuesta oscilante decreciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad. Caso 1: Sistema estable con respuesta sobreamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona estable de radio unidad lejos del límite. Caso 2: Sistema inverso inestable con respuesta oscilante creciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad.

¿Cuáles son las funciones de las cuatro partes numeradas del programa de control predictivo básico mostrado?. 1. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor. 2. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control 3. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 4. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 1. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 2. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 3. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor. 4. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control. 1. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 2. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor 3. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 4. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control.

¿Cuáles son las cuatro señales de las gráficas y su función en el control predictivo básico?. ysp: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, yd: señal de entrada o setpoint del lazo, ucontrol: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control, y: salida de proceso que responde igual que yd gracias a la acción del bloque de control predictivo básico. ysp: señal de entrada o setpoint del lazo, yd: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, ucontrol: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control, y: salida de proceso que responde igual que yd gracias a la acción del bloque de control predictivo básico. ysp: señal de entrada o setpoint del lazo, yd: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, ucontrol: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control predictivo básico, y: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control.

¿Cuáles son las afectaciones a la localización de raíces en el Plano S y en el Plano Z generadas por la discretización?. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en el Plano S (semiplano izquierdo estable) se transforma en un círculo de radio unidad en el Plano Z. Los polos en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los ceros es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en el Plano Z (semiplano izquierdo estable) se transforma en un círculo de radio unidad en el Plano S. Los polos en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los ceros es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en el Plano S (semiplano izquierdo estable) se transforma en un círculo de radio unidad en el Plano Z. Los polos en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los polos es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable.

¿Cuáles son las particularidades de la estrategia extendida de control predictivo?. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con reverso inestable, se crea la reducción de la EB del CP en sentido negativo: Se reduce el horizonte de predicción con un menor número de instantes de muestreo y se satisface el principio del CP en el segundo instante del horizonte de predicción igual que EB de CP. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con inverso inestable, se crea la supervisión de la EB del CP en un solo sentido: Se varía el horizonte de predicción con un aleatorio número de instantes de muestreo donde satisface el principio del CP en todos los instantes del horizonte de predicción igual que EB de CP. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con inverso inestable, se crea la extensión de la EB del CP en doble inverso: Se amplía el horizonte de predicción con un mayor número de instantes de muestreo y se satisface el principio del CP en el primer instante del horizonte de predicción igual que EB de CP.

¿Cómo se logra el objetivo final de la estrategia extendida de control predictivo?. En cada nuevo instante k+1k+1, se redefinen, iterativamente hasta λ\lambda, una nueva TDP y su secuencia de control, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por los valores iniciales de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y eficiente. En cada anterior instante k−1k-1, se redefinen, aleatoriamente hasta λ\lambda, una nueva TDP y su secuencia de operación, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por los valores anteriores de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y segura. En cada segundo instante k+2k+2, se redefinen, estadísticamente hasta λ\lambda, una nueva TDP y su secuencia de predicción, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por valores posteriores de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y productiva.

¿Cuáles son las características principales de la estrategia extendida de control predictivo?. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha no coincidan al final del intervalo de predicción k+λk+λ. Para ello se impone una señal de control constante en el intervalo de predicción para explorar cuál sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha coincidan al final del intervalo de predicción k+λk+λ. Para ello se impone una señal de control constante en el intervalo de predicción para explorar cuál sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha coincidan al final del intervalo de predicción k+λk+λ. Para ello se impone una señal de control variable en el intervalo de predicción para explorar cuál sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control.

¿Cuáles son los dos casos básicos para análisis diferenciado de la ejecución del mecanismo de adaptación en CAP?. En el caso ideal, se ejecuta continuamente en cada instante k, ajustando los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En caso real (presencia de ruidos y perturbaciones), no se debe ejecutar continuamente porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medible. En el caso ideal, (presencia de ruidos y perturbaciones), no se debe ejecutar continuamente porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medibles. En caso real se ejecuta continuamente en cada instante k, ajustando los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En el caso ideal, no se debe ejecutar continuamente, ni ajustar los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En caso real (presencia de ruidos y perturbaciones), se ejecuta continuamente en cada instante k, porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medible.

¿Cuál es la idea del algoritmo que se debe programar en el caso del mecanismo de adaptación?. 1. Si el error de estimación a priori es del mismo orden, o inferior, que una función del máximo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido más a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica → PARAR ADAPTACIÓN. 2. Si es mayor, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica → EJECUTAR ADAPTACIÓN. 1.Si el error de estimación a priori es mayor que una función del mínimo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido más a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica → PARAR ADAPTACIÓN. 2. Si es del mismo orden, o inferior, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica → EJECUTAR ADAPTACIÓN. 1. Si el error de estimación a posteriori es del mismo orden, o inferior, que una función del máximo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido más a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica → EJECUTAR ADAPTACIÓN. 2. Si es mayor, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica → PARAR ADAPTACIÓN.

¿Cuál es la necesidad de cada una de las dos partes del programa EE-CP de la figura?. Parte1. En la inicialización se limpia el escritorio de Windows y se inicializan los arreglos de 420 valores de las tres variables principales: y - Salida real, yd - Salida deseada y ucontrol - Acción de control. Parte2. Se inicializan los 5 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control optimizada. Parte1. En la inicialización se limpia el workspace y se inicializan los arreglos de 210 valores de las tres variables principales: y - Salida real, yd - Salida deseada y ucontrol - Acción de control. Parte2. Se inicializan los 5 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control extendida. Parte1. En la inicialización se limpia el workspace y se inicializan los arreglos de 210 valores de las tres variables principales: y - Salida ideal, yd - Salida mejorada y ucontrol - Acción de operación. Parte2. Se inicializan los 20 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control deseada.

Explique cuál es la función de cada una de las tres partes del programa EE-CP de la figura. 1. Se carga la señal de entrada como un pulso de dos escalones, se iguala la variable yspu a ysp. 2. Se cargan parámetros de la dinámica del proceso y se igualan a los del bloque de control para que la acción de control responda a la dinámica del proceso. 3. Se utilizan parámetros de respuesta suave de segundo orden en el bloque conductor. 1. Se carga la señal de salida como un pulso de dos escalones, se iguala la variable yspu a ysp. 2. Se cargan parámetros de la dinámica del proceso y se igualan a los del bloque de control para que la acción de control responda a la dinámica del proceso. 3. Se utilizan parámetros de respuesta suave de segundo orden en el bloque conductor. 1. Se carga la señal de entrada como un pulso de dos escalones, se iguala la variable yspu a ysp. 2. Se utilizan parámetros de respuesta suave de segundo orden en el bloque de control. 3. Se cargan parámetros de la dinámica del proceso y se igualan a los del bloque de conducción para que la acción de control responda a la dinámica del proceso.

Explique la función de cada una de las cuatro partes del programa EE-CP de la figura. 1. Se inicializan los coeficientes de la ecuación de control (e1, e2, g1, g2) con dinámica proceso. 2,3y4. Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la ampliación del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la estabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable. 1. Se inicializan los coeficientes de la ecuación de control (e1, e2, g1, g2) con dinámica deseada. 2,3y4. Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la reducción del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la estabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable. 1. Se inicializan los coeficientes de la ecuación de conducción (e1, e2, g1, g2) con dinámica proceso. 2,3y4. Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la ampliación del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la inestabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable.

¿Para qué se usa cada una de las cuatro partes del programa EE-CP de la figura?. 1. Dentro de un bucle for, se calculan las dos ecuaciones del sistema controlado. 2. En cada muestreo, el proceso genera una salida según su estado anterior y del control. 3. El bloque de control crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4. El bloque de conducción calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos. 1. Dentro de un bucle for, se calculan las tres ecuaciones del sistema controlado. 2. En cada muestreo, el proceso genera una salida según su estado anterior y del control. 3. El bloque conductor crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4. El bloque de control calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos. 1. Dentro de un bucle for, se calculan las tres ecuaciones del sistema controlado. 2. En cada muestreo, el control genera una salida según su estado anterior y de conducción. 3. El bloque conductor crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4. El bloque del proceso calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos.

¿Cuál es el uso de las gráficas de cada una de las partes del programa EE-CP de la figura?. 1.En el primer subplot se grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 2. El segundo subplot grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 3.El tercer subplot gráfica el comportamiento de la acción de control generada. 4.El cuarto subplot gráfica la salida del sistema de control. 1.En el primer subplot se grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 2.El segundo subplot grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 3.El tercer subplot gráfica el comportamiento de la acción de control generada. 4.El cuarto subplot gráfica la salida del sistema de control. 1.En el primer subplot se grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 2.El segundo subplot grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 3.El tercer subplot gráfica la salida del sistema de control. 4.El cuarto subplot gráfica el comportamiento de la acción de control generada.

¿Qué se conoce como sistema multivariable y cómo se representa matemáticamente?. Un sistema multivariable (SISO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo vectorial de n entradas y m salidas, mediante un vector función de transferencia que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S. Un sistema multivariable (MIMO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo matricial de n entradas y m salidas, mediante una matriz función de transferencia que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S. Un sistema multivariable (MIMO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo estadístico de n entradas y m salidas, mediante una matriz función de probabilidades que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S.

¿Cómo se realiza el emparejamiento de variables MIMO por matriz de ganancias relativas RGA?. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S principales, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante experimentos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de todos los términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén más cercanos a 1 para formar las parejas de control. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S secundarias, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante experimentos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de algunos términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén más cercanos a 1 para formar las parejas de control. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S principales, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante cálculos teóricos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de todos los términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén alejados de 1 para formar las parejas de control.

¿Cómo se calculan los desacopladores para reducir interacciones en el control MIMO?. Se calculan para predecir o aumentar las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican entre el controlador y el proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar. Se calculan para evitar o reducir las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican delante del controlador que se conecta directo al proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar. Se calculan para evitar o reducir las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican entre el controlador y el proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar.

¿Cómo se realiza la supervisión del control avanzado multivariable en una Smart-Factory?. Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar gran cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA) o prediciendo valores de variables o indicadores utilizando gran cantidad de información, lo cual se logra con Proyección a Estructuras Latentes (PLS). Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar poca cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA) o despreciando valores de variables o indicadores revisando gran cantidad de información, lo cual se logra con Proyección a Estructuras Latentes (PLS). Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar gran cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante la Proyección a Estructuras Latentes (PLS).o prediciendo valores de variables o indicadores utilizando gran cantidad de información, lo cual se logra con Análisis de Componentes Principales (PCA).

¿Cuáles son las estrategias de sostenibilidad industrial en una SmartFactory?. Arquitecturas de control distribuidos para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Tecnología orientada a meta que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Metodología de operación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo. Arquitecturas de control reconfigurables para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Tecnología orientada a meta que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Metodología de negociación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo. Arquitecturas de control reconfigurables para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Tecnología orientada a meta ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Metodología de negociación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo.

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización aproximada?. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo abierto del sistema alrededor de valores de referencia deseados (puntos de operación en los puntos de equilibrio), mediante aproximaciones angulares por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables originales por incrementales) y aplicando asignación de polos por realimentación de variables de estado del sistema. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo cerrado del sistema alrededor de valores de referencia deseados (puntos de operación en los puntos de equilibrio), mediante aproximaciones lineales por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables originales por incrementales) y aplicando asignación de polos por realimentación de variables de estado del sistema. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo cerrado del sistema alrededor de valores de predicción deseados (puntos de operación en los puntos de equilibrio), mediante aproximaciones lineales por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables incrementales por las originales) y aplicando asignación de ceros por realimentación de variables de estado del sistema.

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización extendida?. Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de operación coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales parametrizados por el punto de operación genérico (continuidad de puntos de operación) utilizando una programación automática de las ganancias del compensador (observador y controlador). Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de predicción coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales predictivos por el punto de predicción genérico (continuidad de puntos de predicción) utilizando una programación automática de las estimaciones del compensador (observador y controlador). Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de retardo coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales retardados por el punto de retardo genérico (continuidad de puntos de retardo) utilizando una programación automática de los retardos del compensador (observador y controlador).

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización exacta?. Propone un controlador de carácter no lineal con aproximaciones para una clase de sistemas, donde se puede establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1=h(x)z_1 = h(x) y la entrada uu (linealización entrada-estado), donde la acción de control tiene ganancias ortogonales de dimensión cuadrática, para que el sistema en lazo cerrado sea asintóticamente estable. Propone un controlador de carácter no lineal sin aproximaciones para una clase de sistemas, donde se puede establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1=h(x)z_1 = h(x) y la entrada uu (linealización entrada-estado), donde la acción de control tiene ganancias matriciales de dimensión apropiada, para que el sistema en lazo cerrado sea asintóticamente estable. Propone un controlador de carácter no lineal sin aproximaciones para todos los sistemas, donde se tiene que establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1=h(x)z_1 = h(x) y la entrada uu (linealización entrada-estado), donde la acción de control tiene ganancias apropiadas de dimensión apropiada, para que el sistema en lazo abierto sea asintóticamente estable.

¿En qué consiste el método de control No lineal por modo deslizante?. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en periodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de puntos en Rⁿ que cumple la restricción: h(x) = 0, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {0, 1}, que permite atraer el sistema al vector de estados deseado, y se elige mediante ensayo y error para definir el algoritmo deslizante de orientación. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en periodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de rectas en Rⁿ que cumple la restricción: h(x) = 1, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {0, 1}, que permite atraer el sistema al vector de estados deseado, y se elige mediante ensayo y error para definir el algoritmo deslizante de orientación. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en periodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de puntos en Rⁿ que cumple la restricción: h(x) = 0, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {-1, 1}, que permite alejar el sistema del vector de estados indeseado y se elige mediante ensayo y error para definir el algoritmo deslizante de orientación.

¿Cuál sería el uso del Controlador Discreto de Estructura Variable (DVSC) para MIMO en I4.0?. El DVSC aplicado a gestión empresarial tiene grandes ventajas para poder evaluar de forma integrada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de desempeño del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de optimización y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico – económico de I4.0. El DVSC aplicado a gestión local tiene grandes ventajas para poder evaluar de forma separada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de desempeño del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de optimización y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico – económico de I4.0. El DVSC aplicado a gestión empresarial tiene pocas ventajas para poder evaluar de forma integrada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de desempeño del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de optimización y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico – económico de I4.0.

¿Qué se logra al integrar el control avanzado en la implementación del DT de I4.0 para SMF?. Permite pruebas simuladas offline mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de uno de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para garantizar tomas de decisiones inteligentes efectivas para lograr la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0. Permite pruebas simuladas online mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de cualquiera de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para garantizar tomas de decisiones inteligentes efectivas para lograr la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0. Permite pruebas simuladas online mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de cualquiera de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para simplificar tomas de decisiones inteligentes efectivas para reducir la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0.

¿Qué tipo de modelos debe utilizar el ingeniero de planta a la hora de modernizar su tecnología?. La gerencia de una compañía tiene la intención de modernizar la tecnología utilizada en su proceso productivo. Por ello, se requiere que el ingeniero de planta examine el funcionamiento de la planta mediante modelos físicos que le faciliten su análisis y abordaje. La gerencia de una compañía tiene la intención de modernizar la tecnología utilizada en su proceso productivo. Por ello, se requiere que el ingeniero de planta examine el funcionamiento de la planta mediante modelos analíticos que le faciliten su análisis y abordaje. La gerencia de una compañía tiene la intención de modernizar la tecnología utilizada en su proceso productivo. Por ello, se requiere que el ingeniero de planta examine el funcionamiento de la planta mediante modelos cualitativos que le faciliten su análisis y abordaje.

¿Cómo se realiza la monitorización de variables en una celda de manufactura flexible?. Dada la complejidad de una celda de manufactura flexible, es crucial monitorear variables de naturaleza continua como la velocidad de la estera, la temperatura, la presión y el control de acceso, entre otras, para asegurar un control efectivo del sistema. Dada la complejidad de una celda de manufactura flexible, es crucial monitorear variables de naturaleza de eventos discretos como la velocidad de la estera, la temperatura, la presión y el control de acceso, entre otras, para asegurar un control efectivo del sistema. Dada la complejidad de una celda de manufactura flexible, es crucial monitorear variables de naturaleza híbrida o mixta como la velocidad de la estera, la temperatura, la presión y el control de acceso, entre otras, para asegurar un control efectivo del sistema.

¿Qué tipo de ecuaciones se utiliza al analizar sistemas físicos continuos?. Al analizar sistemas físicos continuos, como circuitos eléctricos, sistemas mecánicos o sistemas térmicos, es frecuente simplificarlos utilizando ecuaciones diferenciales que describen su comportamiento en el dominio del tiempo. Al analizar sistemas físicos continuos, como circuitos eléctricos, sistemas mecánicos o sistemas térmicos, es frecuente simplificarlos utilizando ecuaciones en diferencia que describen su comportamiento en el dominio del tiempo. Al analizar sistemas físicos continuos, como circuitos eléctricos, sistemas mecánicos o sistemas térmicos, es frecuente simplificarlos utilizando ecuaciones diferenciales parciales que describen su comportamiento en el dominio del tiempo.

¿Qué información proporciona el teorema del valor final?. El teorema del valor final nos proporciona el valor estacionario de un sistema dinámico, especialmente cuando este es de naturaleza inestable y sus polos están ubicados en el semiplano izquierdo del plano S. El teorema del valor final nos proporciona el valor estacionario de un sistema dinámico, especialmente cuando este es de naturaleza estable y sus polos están ubicados en el semiplano izquierdo del plano S. El teorema del valor final nos proporciona el valor estacionario de un sistema dinámico, especialmente cuando este es de naturaleza estable y sus polos están ubicados en el semiplano derecho del plano S.

Valore lo referente al flujograma de señales. Un flujograma de señales es una representación gráfica compleja del diagrama de bloques que ilustra la transmisión de señales a través de un sistema de control. Un flujograma de señales es una representación gráfica simplificada del diagrama de bloques que ilustra la transmisión de señales a través de un sistema de control. Un flujograma de señales es una representación gráfica abstracta del diagrama de bloques que ilustra la transmisión de señales a través de un sistema de control.

¿Qué se considera al plantear la fórmula de Mason en cuanto a dos lazos disjuntos?. En la fórmula de Mason para el cálculo del determinante, Li*Lj son dos lazos disjuntos, que no se tocan, que comparten nodos en común. En la fórmula de Mason para el cálculo del determinante, Li*Lj son dos lazos disjuntos que se tocan, que no comparten nodos en común. En la fórmula de Mason para el cálculo del determinante, Li*Lj son dos lazos disjuntos que no se tocan, que no comparten nodos en común.

¿Cuál es la composición fundamental de un Sistema de Control Distribuido?. Los sistemas de control distribuido se componen de elementos de control distribuidos sin coordinación en la planta o área de control, donde cada uno de los elementos de proceso, máquina o grupo de máquinas es controlado por un controlador específico. Los sistemas de control distribuido se componen de elementos de control distribuidos geográficamente en la planta o área de control, donde cada uno de los elementos de proceso, máquina o grupo de máquinas es controlado por un controlador específico. Los sistemas de control distribuido se componen de elementos de control distribuidos geográficamente en la planta o área de control, donde cada uno de los elementos de proceso, máquina o grupo de máquinas es controlado por varios controladores específicos.

¿Cuál es la función de los PLC, DCS y otros controladores?. Los PLC, DCS y otros controladores no forman parte del nivel de control, sino que están asociados principalmente con la supervisión de procesos. Su función principal es monitorear la actividad de los equipos en la planta, sin intervenir en la aplicación de algoritmos de control o emisión de comandos para mantener los factores críticos del proceso dentro de rangos predefinidos. Los dispositivos de control como los PLC, DCS y otros controladores no se encargan de aplicar algoritmos de control a equipos específicos ni emiten comandos. Su función principal es recopilar datos sobre los factores críticos del proceso y transmitirlos a sistemas de supervisión superiores para su análisis y toma de decisiones. Los PLC, DCS y otros controladores, forman parte del nivel de control, aplican algoritmos de control a equipos concretos y emiten comandos. Su función es mantener los factores críticos del proceso dentro de unos rangos predefinidos.

Caracterice el control secuencial de un robot. En el control secuencial, el robot es programado para realizar movimientos de forma aleatoria, lo que lo hace ineficaz en tareas de montaje que requieren un orden específico de operaciones. El control secuencial implica la programación del robot para seguir una secuencia predefinida de movimientos. Útil en tareas de montaje donde se requiere un orden específico de operaciones. El control secuencial implica la programación del robot para realizar movimientos caóticos, lo cual puede ser útil en tareas de montaje debido a su naturaleza impredecible.

¿Qué caracteriza a los sensores de posición?. Los sensores de posición registran el movimiento de los robots en una celda de manufactura flexible para ajustar aleatoriamente la velocidad y la posición sin un control específico. Los sensores de posición de una celda de manufactura flexible no son necesarios, ya que los robots pueden operar de manera precisa y eficiente sin ningún tipo de control de posición o velocidad. Los sensores de posición cuantifican el movimiento de las mordazas de la pinza de los robots de una celda de manufactura flexible con el fin de implementar controladores de posición y/o velocidad.

Justifique los beneficios por lograr en el control de la respuesta transitoria. Entre los beneficios por lograr en el control de la respuesta transitoria, las señales de perturbación y el error no se considera la importancia de la adaptabilidad y la robustez de los Sistemas de Manufactura para controlar la respuesta transitoria, anticipar y manejar las fuentes de perturbación, y mantener el error bajo control. Entre los beneficios por lograr en el control de la respuesta transitoria, las señales de perturbación y el error se cuenta la importancia de la adaptabilidad y la robustez de los Sistemas de Manufactura para controlar la respuesta transitoria, anticipar y manejar las fuentes de perturbación, y mantener el error bajo control. Entre los beneficios por lograr en el control de la respuesta transitoria, las señales de perturbación y el error se cuenta la disminución de la adaptabilidad y la robustez de los Sistemas de Manufactura para controlar la respuesta transitoria, anticipar y manejar las fuentes de perturbación, y mantener el error bajo control.

¿Qué se logra al controlar los errores en la CMF?. Controlar los errores implica tener sistemas de detección y corrección integrados para asegurarse de que la celda de manufactura flexible siga produciendo con la máxima precisión y eficiencia. No es necesario controlar los errores en la producción, ya que los sistemas de detección y corrección pueden causar retrasos innecesarios y afectar la eficiencia de la celda de manufactura flexible. Controlar los errores implica tener sistemas de detección y corrección independientes para asegurarse de que la celda de manufactura flexible siga produciendo con la máxima precisión y eficiencia.