Aprendizaje en el área de control: Herramientas necesarias

¿Cuáles son las bases necesarias para incursionar en el estudio de sistemas de control?

Entender los sistemas de control tiene que ver con entender cómo funcionan los sistemas, sean naturales o tecnológicos. Y esto, este aprendizaje, se puede hacer por varios medios.

Voy a empezar por describir lo que fue mi experiencia siendo estudiante. Tenía que tener una buena formación de base en matemáticas. Esto incluía conocer álgebra lineal, ecuaciones diferenciales ordinarias (lineales y no lineales), cálculo operacional (transformada de Laplace) y números complejos. Esto sigue siendo cierto hoy en día. El tener esta base me ayudó a entender muchas ideas esenciales del análisis y a entender ciertos conceptos. Lo siguiente era entender lo que era un modelo, en particular, un modelo representado por ecuaciones diferenciales ordinarias.

Un modelo es una representación finita, generalmente abstracta, de la realidad. Supongamos que uno quiere hacer funcionar un motor de una forma deseada. Lo primero es entender cómo funciona, es decir, responder a la pregunta ¿cuál es el comportamiento del motor? Un modelo matemático es una forma particular de responder a esta pregunta. Entre los modelos matemáticos que se pueden obtener de un sistema están los modelos basados en ecuaciones diferenciales ordinarias. Estos modelos generalmente se obtienen a partir de las leyes y relaciones físicas (leyes de Newton, leyes termodinámicas, fisicoquímicas, relaciones empíricas – como la ley de Arrhenius, entre otras). Estos modelos permiten representar variaciones en el tiempo de ciertas variables del sistema real original; por ello, se les llama modelos o sistemas dinámicos.

Una de las herramientas que me permitió “ver en la práctica” lo que iba aprendiendo fue MATLAB, un paquete de propósito general para cómputo numérico, el cual permite, entre otras operaciones, hacer simulaciones numéricas del comportamiento de esos modelos matemáticos. Otro paquete que pude emplear fue Simnon (el cual hoy en día está descontinuado y es difícil de conseguir). Para poder usar estas herramientas, es necesario tener conocimientos básicos de programación y lógica de programación.

El área de control no es un camino fácil y menos si uno quiere incursionar en la parte práctica. Después del modelado físico y de las simulaciones numéricas, las aplicaciones concretas requieren poseer conocimientos particulares específicos. El proceso de modelado mismo requiere conocimientos específicos del área de aplicación. También la implementación concreta que se requiere.

Los conocimientos que un estudiante requiere dependen de la aplicación que se considere, que quiera resolver el estudiante: de electromecánica (si son motores o robots), de electrónica (si son convertidores de potencia o sistemas de potencia en general), de química y operaciones unitarias (si son reactores, sistemas de tratamiento de aguas residuales o procesos químicos en general), de comunicaciones (si son sistemas de transmisión de datos), de medicina (si se trata de sistemas de auxilio médico para anestesia u operaciones de columna vertebral), entre otras. Hay tantas áreas que se deben conocer como aplicaciones de control que se quieran implementar. Esto depende preferiblemente del área de formación del estudiante.

Incluso la implementación requiere además posiblemente tener conocimientos de microprocesadores, electrónica de potencia, sistemas electromecánicos, sistemas neumáticos, entre otros.

Después de 20 años de enseñar, encuentro que estas bases están vigentes hoy en día. La formación de un estudiante de cualquier área, desde ingeniería mecánica o electrónica hasta medicina, en el aprendizaje de sistemas de control es multidisciplinaria. De allí mismo, no es fácil ni es un camino corto.  Es una experiencia, sin embargo, gratificante, emocionante y esclarecedora del funcionamiento de los sistemas naturales (como en la comprehensión del sistema fisiológico o del termostato humano) como de la tecnología (desde la máquina de vapor hasta el transbordador espacial, pasando por el control de potencia en teléfonos celulares).

A quienes comienzan, bienvenidos a este gran reto. A quienes ya comenzaron, el esfuerzo vale la pena.

Acerca de Editor

Ing. de Sistemas con Doctorado en Automática. Enseño circuitos, simulación y teoría de control. Me gusta el modelado de sistemas no lineales y el diseño de leyes de control. Para mi, GNU Octave es un gran herramienta para hacer prototipos y enseñar a pensar.

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