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NotaPublicado: Jue May 07, 2020 10:12 am 
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Actualmente se controlan máquinas empleando PIDs o sea, lazos de control y también con técnicas de mapeado.

El uso de PIDs o lazos de control, suelen ser solo proporcionales y que consisten en incrementar o reducir una señal de control directamente proporcional al error entre un nivel deseado y el actual. Un ejemplo simple es un horno, en el cual hay un sensor de temperatura y un PWM que controla una corriente. Si pong como objetivo una tempertura de 140º y se mide 20º, se activa el PWM a tope, pero cuando vá alcanzando 140º el PWM se vá reduciendo hasta 0.
Este sistema suele ir bien en sistemas lineales o poco alineales, pero si por ejemplo en el control de gasolina si el par es bajo puedo incrementar la cantidad de gasolina, pero si me paso, bajará el par pues el porcentaje de aire es menor.

Los sistemas de mapeados consisten en mirar el régimen de vueltas del motor y aplicar un mapa a las electroválvuls y bujías en funcioón de las RPMs. Si la entrada de aire está a -40º, se pone el mapa correspondiente a esa temperatura y listo

En un sistema de inteligencia artificial se meten todos los parámetros de entrada y salida y un algoritmo vá variando los parámetros de salida para conseguir un resultado óptimo: más par, mejor rendimiento, menos emisiones. En el caso de un motor de gasolina o diesel, sería: parámetros de entrada y salida: temperaturas, presiones, tiempos de inyección y ignición, etc (no soy un experto), el sw se encargaría de ir cambiando los tiempos y aperturas de válvulas hasta lograr el funcionamiento optimizado.

Mi pregunta es qué algoritmos son los más indicados para controlar máquinas, ya sean motores gasolina, híbridos, eléctricos, drones, etc.

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Los ensayos empiezan a ser interesantes a partir del millón de amperios
https://pulsotron.com/progress


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