Summary In the framework of quantitative feedback theory, this paper develops a new method to compute robust stability bounds. This is of special interest when stability is defined directly on the open‐loop function. Thus, ignorance of the plant gain and phase shift can be specifically and independently considered. Furthermore, upper and lower stability margins for both gain and phase can be chosen. However, classical quantitative feedback theory stability specifications are defined as constraining the peak magnitude of closed‐loop functions, which lack the said flexibility. Once the upper tolerance has been defined, all stability margins are determined. Moreover, confining the most restrictive stability margin may result in other excessive margins. However, the stability bounds of the new approach guard just the required distance from the open‐loop frequency response to the critical point. This allows maximization of the available feedback in the functional bandwidth and minimization of the cost of feedback beyond the crossover frequency, provided that the open‐loop frequency response is shaped to closely follow the stability bounds. It should be noted that the new bound computation algorithm performs few and simple arithmetic operations. This makes it far more efficient than traditional methods. The flight altitude control of an unmanned aerial vehicle is proposed as a practical example to show the new method's potential benefits.
<p>Un cuatrirrotor con todo el equipamiento de vuelo se encuentra fijado a una estructura que permite la rotación en el espacio sin desplazamiento. Además, un conjunto de herramientas <em>software</em> desarrolladas con MATLAB-Simulink® ejecutan la programación de su controladora y gestionan la transmisión en tiempo real de consignas y estados del vuelo pilotado remotamente. Para este banco de pruebas se ofrece un simulador que reproduce fielmente el comportamiento del sistema real con el fin de plantear un <em>benchmark</em> de Ingeniería de Control. El problema propuesto es controlar la orientación del mutirrotor definida por los ángulos de Euler. Para ello, deben generarse las tres acciones de control que atacan al sistema de propulsión, considerando las velocidades y ángulos que estima el sistema de navegacion y las consignas angulares. Para lograr un mayor realismo, en las pruebas de comportamiento se pueden modificar la tensión de alimentación, que simula el nivel de carga de la batería, y una acción de control que emula el control de la altura, lo que da lugar a diferentes puntos de operación. El simulador permite configurar experimentos en lazo abierto o cerrado, para tareas de identificación o para analizar el comportamiento de los controladores en diferentes puntos de operación y ante diferentes entradas. El objetivo final es incorporar una ley de control que mejore el comportamiento dado como referencia para cierto experimento. Tras una simulación, una función de evaluación cuantifica las diferencias en el error de seguimiento y en la acción de control entre el control actual y el de referencia para cada grado de libertad. El principal desafío es optimizar el reducido ancho de banda disponible para controlar un sistema dinámico complejo.</p>
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