Análisis comparativo del control PID con anti-windup, control predictivo basado en modelo y control con redes neuronales utilizando plataformas de hadware de codigo abierto

Abstract

En un mundo digitalizado, los sistemas de control son fundamentales en campos que van desde la automatización hasta los vehículos autónomos. Tradicionalmente, estos sistemas se basan en tecnologías robustas como PLC, DAQ, etc. pero su costo es elevado cuando se requieren soluciones para problemas específicos. Como alternativa, las plataformas de hardware de código abierto ofrecen una opción asequible y flexible para implementar sistemas de control sofisticados a un costo inferior. Al adoptar técnicas de control modernas como MPC (Control Predictivo Modelado) y ANN (Redes Neuronales Artificiales), estas soluciones pueden alcanzar nuevos niveles de precisión y eficiencia en términos de exactitud y robustez. La combinación de Arduino con técnicas de control modernas puede ser significativamente más económica en comparación con el hardware con licencia, rompiendo barreras de costo en cuanto a la flexibilidad para evaluar sistemas de control, ya que facilitan la experimentación y la iteración rápida, lo que permite probar nuevas ideas y técnicas de control con bajo riesgo y costo. Finalmente, al combinar hardware de código abierto con MPC y ANN, se logra una gran adaptabilidad, ya que los sistemas basados en ANN pueden "aprender" y adaptarse a condiciones cambiantes, lo que no es posible con sistemas de control tradicionales como PID.