Resumen:
En esta tesis, se exploran estrategias de control robusto basadas en modos deslizantes continuos para manipuladores robóticos, enfocándose en la integración del Algoritmo Super-Twisting Multivariable. Este enfoque busca abordar las limitaciones inherentes al modelado y a la implementación práctica de los controladores basados en modelo. El estudio comienza con el modelado dinámico del robot manipulador Quanser QArm, un robot de cuatro grados de libertad (GDL), simplificado a tres GDL para facilitar el análisis y control.
Posteriormente, se implementan controladores clásicos, como el Controlador por Par Calculado y el Controlador Slotine-Li, y se evalúa su desempeño en el seguimiento de trayectorias. No obstante, debido a las incertidumbres paramétricas y a las dinámicas no modeladas presentes en el sistema, estos controladores pueden presentar limitaciones en su rendimiento. Para mitigar estos desafíos, se propone la adición de un término robusto basado en el Algoritmo Super-Twisting (STA) multivariable.
Los resultados experimentales muestran una mejora notable en el rendimiento del seguimiento de trayectorias al incorporar el STA multivariable, evidenciando una reducción en los efectos de las dinámicas no modeladas e incertidumbres del sistema. Además, los esquemas de control presentados no muestran un fenómeno de chattering significativo, el cual es común en los controladores de modos deslizantes convencionales.
Finalmente, se discuten las posibles extensiones de este trabajo, incluyendo el análisis de estabilidad de los controladores propuestos, la sintonización analítica de ganancias, y la evaluación de versiones mejoradas del STA multivariable, así como la exploración de otros esquemas de control robusto.
Descripción:
Este trabajo propone una verificación experimental de controladores clásicos en robótica como el Control por Par Calculado y el Controlador Slotine&Li robustecidos con una entrada basada en el algoritmo por modos deslizantes continuos conocido como Algoritmo Super-Twisting. Esta verificación se lleva a cabo en el brazo robótico Quanser QArm.
