Análisis de sistemas de control, PID Control, Sin categoría

PID – Diseño y configuración del controlador.

Configuración del controlador.

El PID es uno de los controladores más ampliamente utilizados en los esquemas de compensación siguientes, algunas de las cuáles se ilustran en la Figura 10-2:

  1. Compensación en serie (cascada),
  2. Compensación mediante realimentación,
  3. Compensación mediante realimentación de estado,
  4. Compensación en serie-realimentada,
  5. Compensación prealimentada,

En general, la dinámica de un proceso lineal controlado puede representarse mediante el diagrama de la Figura 10-1.

El objetivo de diseño es que las variables controladas, representadas por el vector de salida y(t), se comporten de cierta forma deseada. El problema esencialmente involucra el determinar la señal de control u(t) dentro de un intervalo prescrito para que todas las especificaciones de diseño sean satisfechas (ver Estabilidad de un sistema de control, Respuesta transitoria, Error en estado estable).

El controlador PID aplica una señal al proceso de control mostrado en la Figura 10-1, que es una combinación proporcional, integral y derivada de las señal de actuación e(t). Debido a que estos componentes de la señal se pueden realizar y visualizar fácilmente en el dominio del tiempo, los controladores PID se diseñan comúnmente empleando métodos en el dominio del tiempo.

Después de que el diseñador ha seleccionado una configuración para el controlador, debe escoger además el tipo de controlador. En general, mientras más complejo el controlador, más costoso, menos confiable y más difícil de diseñar. Por ende, en la práctica se selecciona el tipo de controlador más simple que permita cumplir con las especificaciones de diseño, lo que involucra experiencia, intuición, arte y ciencia.

Las componentes integral y derivativo de un controlador PID tienen una implicación individual en el desempeño, y sus aplicaciones requieren un entendimiento de las bases de estos elementos. Por ello, se consideran por separado, iniciando con la porción PD.

Diseño con el controlador PD

 

La Figura 10-3 muestra el diagrama de bloques de un sistema de control realimentado que deliberadamente tiene una planta prototipo de segundo orden con la siguiente función de transferencia Gp(s):

null

El controlador en serie es del tipo proporcional-derivativo (PD) con la función de transferencia:

null

Por lo tanto, la señal de control U(s) aplicada a la planta es:

null

en donde Kp y Kd son las constantes proporcional y derivativa respectivamente, mientras E(s) es la señal de error. La realización del controlador PD mediante circuitos electrónicos se muestra en la Figura 10-4:

La función de transferencia del circuito de la Figura 10-4 es:

null

Al comparar con la Figura 10-3:

null

La función de transferencia directa del compensador mostrado en la Figura 10-3 es:

null

lo cual muestra que el control PD equivale a añadir un cero simple en s=-Kp/Kd a la función de transferencia directa. El efecto de control PD sobre la respuesta transitoria de un sistema de control se puede investigar al referirse a la respuesta en tiempo del sistema como se muestra en la Figura 10-5:

Se supone que la respuesta al escalón unitario de un sistema estable con el control proporcional es solamente como la que se presenta en la Figura 10-5(a). Se observa un sobrepaso máximo relativamente grande y un poco oscilatorio. La señal de error e(t) correspondiente, que es la diferencia entre la entrada r(t) escalón unitario y la salida y(t), y la derivada de dicho error en el tiempo, se muestran en las Figuras (b) y (c) respectivamente.

Durante el intervalo 0<t<t1, la señal de error es positiva, el sobrepaso es grande y se observa gran oscilación en la salida debido a la falta de amortiguamiento en este período. Durante el intervalo t1<t<t2, la señal de error es negativa, la salida se invierte y tiene un sobrepaso negativo. Este comportamiento se alterna sucesivamente hasta que la amplitud del error se reduce con cada oscilación, y la salida se establece eventualmente en su valor final. Se observa que el controlador PD puede añadir amortiguamiento a un sistema y reduce el sobrepaso máximo, pero no afecta el estado estable directamente.

Ejemplo. 

Para apreciar mejor el efecto del controlador PD, veamos el siguiente ejemplo. Supongamos que tenemos el sistema de la Figura 7-23.

null

La función de transferencia directa G(s) de este sistema viene dada por la siguiente expresión:null

Donde K es la constante del preamplificador.

Las especificaciones de diseño para este sistema son las siguientes:

nullDonde:

  • ess: Error en estado estable debido a una entrada de rampa unitaria
  • Mp: Sobrepaso máximo
  • Tr: Tiempo de levantamiento
  • Ts: Tiempo de asentamiento
  1. Selección del valor de K

Lo primero que vamos a hacer es hallar K para cumplir con el primer requerimiento de diseño, error en estado estable ess debido a una entrada rampa:

(Para repasar el concepto de error en estado estable ver Error en estado estable de un sistema de control)

1.a Hallar la constante de velocidad Kv porque es la relacionada a una entrada rampa:

null

1.b Hallar ess en función de K:

null

1.c Hallar para ess=0.000433:

null

Con este valor de K, la función de transferencia directa G(s) es:

null

2. Cálculo de sobrepaso 

Veamos ahora como queda el sobrepaso para el valor de K obtenido.

(Para un repaso del concepto de sobrepaso y la respuesta transitoria ver Respuesta Transitoria de un Sistema de Control)

2.a La función de transferencia de lazo cerrado Gce(s) es:

2.b Hallamos a partir de aquí el factor de amortiguamiento relativo ζ y la frecuencia natural del sistema ωn.

2.c Con estos valores, hallamos el sobrepaso máximo Mp:

En porcentaje:

Este valor supera la exigencia de la especificación, por lo que se considera insertar un controlador PD en la trayectoria directa del sistema con el fin de mejorar el amortiguamiento y ajustar el sobrepaso máximo a la especificación de diseño exigida, manteniendo sin embargo el error en estado estable en 0.000433.

3. Diseño en el dominio del tiempo del controlador PD

Añadiendo el controlador Gc(s) de la Figura 10-3 a la trayectoria directa del sistema aeronáutico, y asignando K=185.4503, la función de transferencia directa G(s) del sistema de control de posición de la aeronave es:

Mientras, la función de transferencia a lazo cerrado Gce(s) es:

Esta última ecuación muestra los efectos del controlador PD sobre la función de transferencia de lazo cerrado del sistema al cual se aplica:

  1. Añadir un cero en s=-Kp/Kd
  2. Incrementar el “término asociado al amortiguamiento”, el cual es el coeficiente de s en el denominador de Gce(s). Es decir, de 361.2 hasta 361.2 + 834526.56Kd

3.a Selección de Kp

Para asegurarnos de que se mantenga el error en estado estable para una entrada rampa de acuerdo con las especificaciones, evaluamos dicho error y seleccionamos un valor para Kp:

Al elegir Kp igual a uno, mantenemos el mismo valor para Kv que se tenía antes de añadir el controlador. Es decir, mantenemos el valor del error en estado estable para entrada rampa tal como lo exige la especificación de diseño. Entonces:null3.b Selección de Kd

De acuerdo con la ecuación de sobrepaso máximo:

El sobrepaso máximo depende del factor de amortiguamiento relativo ζ. La ecuación característica del sistema es:

null

Donde:

null

Deducimos la expresión para el factor de amortiguamiento relativo ζ:

null

Este resultado muestra claramente el efecto positivo de Kd sobre el amortiguamiento. Sin embargo, se debe resaltar el hecho de que la función de transferencia directa G(s) ya no representa un sistema prototipo de segundo orden, por lo que la respuesta transitoria también se verá afectada por el cero en s=-Kp/Kd.

Aplicaremos ahora el método del lugar geométrico de la raíces a la ecuación característica para examinar el efecto de variar Kd, mientras se mantiene constante el valor de Kp=1.

(Para un repaso ver El lugar geométrico de las raíces de un sistema de control – 1era. parte. El lugar geométrico de las raíces con Matlab)

Si deseamos obtener un Mp=5% tal y como se pide en las especificaciones de diseño, eso significa obtener un factor de amortiguamiento relativo igual a lo siguiente:null

null

La ecuación característica del sistema y su forma 1+G(s)H(s) son:null

Utilizando el siguiente comando en Matlab obtenemos el lugar geométrico de las raíces para G(s)H(s):

>> s=tf(‘s’)

>> sys=(834526.56*s)/(s^2+361.2*s+834526.56)

>> rlocus(sys)

null

La gráfica siguiente muestra como mejora el factor de amortiguamiento relativo ζ a medida que aumenta la ganancia Kd:

null

Mientras, en la gráfica siguiente se muestra que para lograr un factor de amortiguamiento relativo ζ=0.69 o mejor que ese, lo cual significa un sobrepaso menor de 5% como se especifica, es necesario tener una ganancia mínima Kd= 0.00108:

null

Sin embargo, antes de seleccionar un valor definitivo para Kd debemos observar el cumplimiento de los otros requerimientos de diseño.

3.c Evaluación de Tr y Ts según Kd y Kp calculados.

Analizamos a continuación el valor del tiempo de levantamiento Tr para el valor de ζ=0.69 , Kd= 0.00108 y Kp= 1,  utilizando la función de transferencia a lazo cerrado del sistema Gce(s)  y el gráfico de respuesta a la entrada escalón generado por el siguiente comando en Matlab:

>> s=tf(‘s’)

>>sys=(834526.56*(1+0.00108*s))/(s^2+(361.2+834526.56*0.00108)*s+834526.56)

sys =     (901.3 s + 8.345e05) / (s^2 + 1262 s + 8.345e05)

> step(sys)

null

Utilizando la gráfica para la salida C(t) del sistema a una entrada escalón para un valor determinado del factor de amortiguamiento relativo (ζ=0.69). Para hallar Tr, restamos los tiempos para los cuáles C(t)=0.9 C(t)=0.1:

null

La gráfica anterior nos permite determinar el valor de Tr para un valor de ζ=0.69 de la siguiente manera:

Podemos ver que este valor cumple con el requerimiento de que Tr≤0.005 s. Veamos ahora que pasa con Ts. Utilizando el criterio del 2% podemos calcular Ts mediante la siguiente fórmula:null

Así vemos que el factor de amortiguamiento ζ=0.69 genera un Ts que no cumple con la condición de un Ts menor o igual a 0.005 s. Sin embargo, aumentando Kd mejoramos ζ logrando satisfacer dicha condición. Para ser más específicos, despejamos ζ a partir del valor máximo aceptado para Ts:

null

Utilizamos nuevamente el lugar geométrico de las raíces para determinar el valor de Kd que se corresponde con el de ζ=0.8757:

null

Si el valor de Kd=0.00148 y mantenemos el valor de Kp=1, la función de transferencia directa es:null

Mientras, la función de transferencia a lazo cerrado del sistema en estudio es la siguiente:null

Para esta función de transferencia revisamos los valores de sobrepaso Mp y tiempo de levantamiento Tr para asegurarnos que cumplen con las especificaciones de diseño:null

null

null

Por tanto, el valor de Kd debe tener un valor mínimo de:

Y nuestro controlador PD puede tener entonces la siguiente función de transferencia:

 

ANTERIOR: PID – Efecto de las acciones de control Proporcional, Integral y Derivativo

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Mentoring Académico / Empresarial / Emprendedores

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. 00593998524011

WhatsApp: +593981478463

+593998524011

email: dademuchconnection@gmail.com

Atención:

Si lo que Usted necesita es resolver con urgencia un problema de “Sistema Masa-Resorte-Amortiguador” (encontrar la salida X(t), gráficas en Matlab del sistema de 2do Orden y parámetros relevantes, etc.), o un problema de “Sistema de Control Electromecánico” que involucra motores, engranajes, amplificadores diferenciales, etc…para entregar a su profesor en dos o tres días, o con mayor urgencia…o simplemente necesita un asesor para resolver el problema y estudiar para el próximo examen…envíeme el problema…Yo le resolveré problemas de Sistemas de Control, le entrego la respuesta en digital y le brindo una video-conferencia para explicarle la solución…incluye además simulación en Matlab.

Relacionado:

Respuesta Transitoria de un Sistema de Control

Estabilidad de un sistema de control

Simulación de Respuesta Transitoria con Matlab – Introducción

Análisis de sistemas de control, Sistema Electromecánico

Ejemplo 1 – Función Transferencia de Sistema Electromecánico

Obtener modelo matemático del sistema de control de posición de la figura. Obtener su diagrama de bloques y la función de transferencia entre el ángulo de la carga y el ángulo de referencia θc(s)/θr(s).

null

Datos:

null

Respuesta:
  1. Dinámica del sistema

null

2. Transformada de Laplace

null

3. Diagrama de bloques

null

Simplificando convenientemente para obtener un modelo cuya función de transferencia es conocida:

null

4. Función de Transferencia de cada bloque del diagrama anterior.

A partir de:

null

Obtenemos los siguiente:

null

Luego, utilizando:

null

y sustituyendo, obtenemos:

null

Donde:

null

Sustituyendo el valor de los datos en la ecuación anterior, obtenemos:

null

Simplificando:

null

Por otra parte, la ganancia del amplificador se obtiene utilizando:

null

De donde:

null

null

null

Por último, la constante de engranaje está dada por los datos y es n=1/10. Obtenemos entonces un diagrama de bloques con las siguientes funciones de transferencia:

null

5. Función de Transferencia del sistema.

La Función de Transferencia a lazo abierto Ga(s) del sistema mostrado en el diagrama anterior es:

null

De donde podemos obtener fácilmente la función de transferencia a lazo cerrado Gc(s), que es lo que nos pide el enunciado, utilizando la realimentación unitaria:

null

SIGUIENTE: Ejemplo 2 – Función de Transferencia de Sistema Electromecánico

Referencia:

  1. Sistemas de Control Automatico, Benjamin Kuo
  2. Ingenieria de Control Moderna, 3° ED. – Katsuhiko Ogata
Atención:

Te recomiendo el libro “Sistema masa-resorte-amortiguador, 73 Ejercicios Resueltos”. Lo he escrito luego de agrupar, ordenar y resolver los ejercicios más frecuentes en los libros que se utilizan en las clases universitarias de Ingeniería de Sistemas de Control, Mecánica, Electrónica, Mecatrónica y Electromecánica, entre otras. (Solicitar al whatsaap +34633129287)

Si necesitas adquirir la destreza de solucionar problemas, ésta es una excelente opción para entrenarte y ser eficaz al presentar exámenes, o tener una base sólida para iniciar estas carreras profesionales. 

INDICE

  • Capítulo 1———————————————————- 1
    • Sistema Masa-Resorte-Amortiguador (desplazamiento traslacional)
  • Capítulo 2———————————————————- 51
    • Sistema Masa-Resorte-Amortiguador (desplazamiento rotacional)
  • Capítulo 3———————————————————- 76
    • Sistema Mecánico con engranajes
  • Capítulo 4———————————————————- 89
    • Sistema eléctrico, electrónico
  • Capítulo 5———————————————————-114
    • Sistema Electromecánico – Motor DC
  • Capítulo 6——————————————————— 144
    • Sistema del nivel de líquido
  • Capítulo 7——————————————————— 154
    • Linealización de sistemas no lineales
Atención: 

Si lo que Usted necesita es resolver con urgencia un problema: 

Atención:

Si lo que Usted necesita es determinar La Función de Transferencia de un Sistema..Le entregamos la respuesta en dos horas o menos, dependiendo de la complejidad. En digital. Póngase en contacto con nosotros, respuesta inmediata, resolvemos y entregamos la Función de Transferencia de sistemas masa-resorte-amortiguador, eléctricos, electromecánicos, electromotriz, nivel de líquido, térmico, híbridos, rotacional, no lineales, etc.. Opcional, Representación en Variables de Estado. Opcional, Entrevista por Skype para explicar la solución.

WhatsApp +34633129287, atención inmediata !!

email: dademuchconnection@gmail.com 

Escrito por Prof. Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

Mentoring Académico / Emprendedores / Empresarial

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, UCV CCs

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, USB Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contacto: España +34 633129287

Caracas, Quito, Guayaquil, Jaén. 

WhatsApp: +34 633129287

Twitter: @dademuch

FACEBOOK: DademuchConnection

email: dademuchconnection@gmail.com

Relacionado:

Ejemplo 1 – Función Transferencia de Sistema masa-resorte-amortiguador

Ejemplo 2 – Función Transferencia de sistema masa-resorte-amortiguador

Dinámica de una Sistema Electromecánico con Motor DC

Ejemplo 1 – Función de Transferencia de Sistema Electromecánico

Ejemplo 1 – Representación en Variables de Estado de un Sistema Masa-Resorte-Amortiguador

Diagrama de Bloques – Ingeniería de Control

Dinámica de sistemas, Física Aplicada, Ingeniería Mecánica, Transformada de Laplace

Función Transferencia de sistema masa-resorte-amortiguador – Ejemplo 1

Obtener la Función de Transferencia X1(s)/U(s) del sistema mecánico de la Figura 3-83 Ejercicio B318, Modern_Control_Engineering, Ogata 4t p 149.

null

Desarrollamos diagrama de fuerzas a cada unidad de masa, aplicando transformada de Laplace a cada fuerza por separado debido a la propiedad de superposición. Para la Masa 1 el diagrama de cuerpo libre es el siguiente (el análisis debido a cada movimiento X(s) se hace por separado para mayor claridad): null Para la Masa 2 el diagrama de cuerpo libre es: null La dinámica del sistema (ecuaciones de movimiento) es:

Así, aplicando álgebra lineal obtenemos la Función de Transferencia X2(s)/U(s) como:

Revisión literaria hecha por:

Prof. Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

Se hacen trabajos, se resuelven ejercicios!!

WhatsApp:  +34633129287  Atención Inmediata!!

Twitter: @dademuch

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, USB Valle de Sartenejas.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, UCV CCs

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contacto: España. +34633129287

Caracas, Quito, Guayaquil, Jaén.

WhatsApp:  +34633129287

Twitter: @dademuch

FACEBOOK: DademuchConnection

email: dademuchconnection@gmail.com

C++ Programming, Computer Science

C++ Types, Variables and Arithmetic

BEFORE: C++ Declaration of variables

In C++ every name and every expression has a type that determines the operations that may be performed on it. For example, the declaration:

…..

{

     int inch;

     …..

     …..

}

…..

…..

specifies that inch is of type int; that is, inch is an integer variable.

C++ offers a variety of fundamental types, which correspond directly to hardware facilities.

For example:

bool // Boolean, possible values are true and false

char // character, for example, ’a’, ’z’, and ’9’

int // integer, for example, 1, 42, and 1066

double // double-precision floating-point number, for example, 3.14 and 299793.0

Each of the fundamental types has a fixed size that determines the range of values that can be stored in them (for integers) or the precision and range of those values (for floating point numbers). A char variable is of the natural size to hold a character on a given machine (typically an 8-bit byte), and the sizes of other types are quoted in multiples of the size of a char. The size of a type is implementation defined (i.e., it can vary among different machines) and can be obtained by the sizeof operator; for example sizeof(char) equals 1 and sizeof(int) is often 4. We can represent sizes graphically:

The arithmetic operators can be used for appropriate combinations of these types:

x+y // plus

+x // unar y plus

x−y // minus

−x // unar y minus

x∗y // multiply

x/y // divide

x%y // remainder (modulus) for integers

So can the comparison operators:

x==y // equal

x!=y // not equal

x<y // less than

x>y // greater than

x<=y // less than or equal

x>=y // greater than or equal

In assignments and in arithmetic operations, C++ performs all meaningful conversions between the basic types so that they can be mixed freely, as follows:

….

….

void some_function() // function that doesn’t return a value

{

     double d = 2.2; // initialize floating-point number

     int i = 7; // initialize integer

     d = d+i; // assign sum to d

     i = d∗i; // assign product to i (truncating the double to an int)

}

…..

…..

Note that = is the assignment operator and == tests equality.

C++ offers a variety of notations for expressing initialization, such as the = used above, and a universal form based on curly brace delimited initializer lists, as follows:

double d1 = 2.3;

double d2 {2.3};

complex z = 1; // a complex number with double-precision floating-point scalars

complex z2 {d1,d2};

complex z3 = {1,2}; // the = is optional with { … }

vector v {1,2,3,4,5,6}; // a vector of ints

A constant cannot be left uninitialized and a variable should only be left uninitialized in extremely rare circumstances. Don’t introduce a name until you have a suitable value for it.

When defining a variable, you don’t actually need to state its type explicitly when it can be deduced from the initializer:

auto b = true; // a bool

auto ch = ’x’; // a char

auto i = 123; // an int

auto d = 1.2; // a double

auto z = sqrt(y); // z has the type of whatever sqrt(y) returns

With auto, we use the = syntax because there is no type conversion involved that might cause problems.

In addition to the conventional arithmetic and logical operators, C++ offers more specific operations for modifying a variable:

x+=y // x = x+y

++x // increment: x = x+1

x−=y // x = x-y

−−x // decrement: x = x-1

x∗=y // scaling: x = x*y

x/=y // scaling: x = x/y

x%=y // x = x%y

These operators are concise, convenient, and very frequently used.

C++ supports two notions of immutability:

const: meaning roughly ‘‘I promise not to change this value’’. This is used primarily to specify interfaces, so that data can be passed to functions without fear of it being modified. The compiler enforces the promise made by const.

constexpr: meaning roughly ‘‘to be evaluated at compile time’’. This is used primarily to specify constants, to allow placement of data in memory where it is unlikely to be corrupted, and for performance.

For example:

doub le sum(const vector&); // sum will not modify its argument

const int dmv = 17; // dmv is a named constant

conste xpr double max1 = 1.4∗square(dmv); // OK if square(17) is a constant expression

const double max2 = 1.4∗square(dmv); // OK, may be evaluated at run time

v ector v { 1.2, 3.4, 4.5 }; // v is not a constant

const double s1 = sum(v); // OK: evaluated at run time

conste xpr double s2 = sum(v); // error : sum(v) not constant expression

Next example will illustrate what we have discussed so far:

double square(double x) //eleva al cuadrado un número tipo double-precision //                                                       //floating point

{

     return x * x;

}

void print_square(double x)

{

     std::cout << “the square of” << x << “is” << square(x) << ‘\n’;

}

int main()

{

     print_square(1.234); //imprime el cuadrado de 1.234

     print_square(5.555); // imprime el cuadrado de 5.555

}

Output:

The std:: specifies that the name cout is to be found in the standard-library namespace. Without std:: operator, the statement ” cout << “the square of” << x << “is” << square(x) << ‘\n’;” has no sense. 

A ‘‘return type’’ void indicates that a function does not return a value.

Numeric Data.

C++ contains intrinsic data types to store numeric values in your application code. It’s important to remember that these values are binary-based and not as flexible as their base 10 counterparts. For example, in mathematical terms of a base 10 integer, the definition is a value that is negative infinity to positive infinity whole numbers. Modern computers still cannot represent numbers these large. Take as an example the int type in the Numeric Data Types table. The range does not exceed 3 billion in either direction.

Note: I recommend Visual Studio IDE (Interface Development Environment) , and after Introducción a C++ en Visual Studio.

BEFORE: C++ Declaration of variables

Source:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics

 

Review by: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. 00593998524011

WhatsApp: +593998524011

email: dademuchconnection@gmail.com

Computer Science, Programación en C++

C++ Tipos de variables y aritmética

ANTERIOR: C++ Declaración de variables

En C ++, cada nombre y cada expresión tiene un tipo que determina las operaciones que se pueden realizar en él. Por ejemplo, la declaración:

…..

{

     int inch;

    …..

    …..

}

…..

…..

especifica que inch es del tipo int; es decir, inch es una variable entera.

C ++ ofrece una variedad de tipos fundamentales de variables, que se corresponden directamente con las características de un hardware en particular.

Por ejemplo:

bool // Boolean, los valores posibles son verdadero(true) o falso (false)

char // Carácter, por ejemplo ’a’, ’z’, and ’9’

int // Entero, por ejemplo, 1, 42, and 1066

double // doble precisión con punto flotante (double-precision floating-point number), por ejemplo, 3.14 and 299793.0

Cada uno de los tipos fundamentales tiene un tamaño fijo que determina el rango de valores que puede almacenarse en ellos (para enteros) o la precisión y rango de esos valores (para números con punto flotante). Una variable char tiene un tamaño natural típico de un byte (8 bits). Los tamaños de otros tipos de variables se calculan como múltiplos del tamaño de una variable char. El tamaño de un tipo está definido por la implementación (es decir, puede variar entre diferentes máquinas). Dicho tamaño puede ser consultado mediante el operador sizeof; por ejemplo sizeof (char) es igual a 1 y sizeof (int) es a menudo 4. Podemos representar gráficamente los tamaños:

Los operadores aritméticos se pueden usar y combinar de la siguiente manera:

x+y // suma

+x // signo positivo

x−y // resta

−x // signo negativo

x∗y // multiplicación

x/y // división

x%y // resto (módulo) para enteros

Lo mismo pasa con los operadores comparadores:

x==y // igual

x!=y // diferente

x<y // menor que

x>y // mayor que

x<=y // menor o igual quel

x>=y // mayor o igual que

En asignaciones y en operaciones aritméticas, C ++ realiza todas las conversiones significativas entre los tipos básicos de variables, para que puedan mezclarse libremente como se observa en la siguiente declaración:

…..

…..

void some_function() // no retorna ningún valor al ejecutar esta función

{

     double d = 2.2; // inicializa el número d tipo floating-point

     int i = 7; // inicializa el entero i

     d = d+i; // asigna una suma al número d

     i = d∗i; // asigna un producto al número i

}

…..

…..

Notar que = es el operador de asignación, mientras que == es el operador que evalúa una igualdad.

C ++ ofrece una variedad de notaciones para expresar la inicialización, como el = usado anteriormente, y una forma universal basada en listas de inicializadores delimitados por llaves, como se ilustra a continuación:

double d1 = 2.3;

double d2 {2.3};

complex z = 1; // un número complejo del tipo double-precision floating-point

complex z2 {d1,d2};

complex z3 = {1,2}; // el operador = es opcional con { … }

vector v {1,2,3,4,5,6}; // un vector de variables tipo ints

Una constante no puede dejarse sin inicializar y una variable solo debe dejarse sin inicializar en circunstancias extremadamente raras. No introduzca un nombre hasta que tenga un valor adecuado para ello.

Al definir una variable, en realidad no necesita indicar su tipo explícitamente cuando

se puede deducir del inicializador:

auto b = true; // tipo boolean

auto ch = ’x’; // tipo char

auto i = 123; // tipo int

auto d = 1.2; // tipo double

auto z = sqrt(y); // z tiene el mismo tipo que el entregado por la operación sqrt(y)

Con el operador auto, usamos la sintaxis = porque no hay una conversión involucrada que pueda causar problemas.

Además de los operadores lógicos y aritméticos convencionales, C ++ ofrece operaciones más específicas para modificar una variable:

x+=y // x = x+y

++x // incrementa en uno: x = x+1

x−=y // x = x-y

−−x // reduce en uno: x = x-1

x∗=y // escala: x = x*y

x/=y // escala: x = x/y

x%=y // porcentaje de, x = x%y

Estos operadores son concisos, convenientes y muy utilizados.

C ++ admite dos nociones de inmutabilidad:

const: lo que significa aproximadamente ”Prometo no cambiar este valor”. Esto se usa principalmente para especificar interfaces, de modo que los datos se pueden pasar a funciones sin temor a que se modifiquen. El compilador hace cumplir la promesa hecha por const.

• constexpr: que significa aproximadamente ”para ser evaluado en tiempo de compilación”. Esto se usa principalmente para especificar constantes, para permitir la ubicación de datos en la memoria donde es poco probable que se corrompan y para mejorar el rendimiento.

double sum(const vector&); // la variable sum no modificará su argumento

const int dmv = 17; // dmv es una constante

constexpr double max1 = 1.4∗square(dmv); // OK si square(17) es una expresión constante

const double max2 = 1.4∗square(dmv); // OK, puede ser evaluado en run time

vector v { 1.2, 3.4, 4.5 }; // v no es una constante

const double s1 = sum(v); // OK: evaluado en run time

constexpr double s2 = sum(v); // error : sum(v) no es una expresión constante

El siguiente ejemplo ilustra por sí mismo lo estudiado hasta ahora:

#include “stdafx.h”

#include <iostream>

double square(double x) //eleva al cuadrado un número tipo double-precision                                                           //floating point

{

     return x * x;

}

void print_square(double x)

{

     std::cout << “the square of” << x << “is” << square(x) << ‘\n’;

}

int main()

{

     print_square(1.234); //imprime el cuadrado de 1.234

     print_square(5.555); // imprime el cuadrado de 5.555

}

Output:

Std :: especifica que el nombre cout se encuentra en el espacio de nombres de la biblioteca estándar. Sin el operador std :: , la declaración “cout << “the square of” << x << “is” << square(x) << ‘\n’;” no tiene sentido.

Un término void indica que la función print_square(double x) no devuelve ningún valor.

Numeric Data

C ++ contiene tipos de datos intrínsecos para almacenar valores numéricos en el código de su aplicación. Es importante recordar que estos valores están basados en binarios y no son tan flexibles como sus equivalentes de base 10. Por ejemplo, en términos matemáticos de un entero de base 10, la definición es un valor que es infinito negativo hasta infinitos positivos. Las computadoras modernas todavía no pueden representar números tan grandes. Tome como ejemplo el tipo int en la tabla de Tipos de Datos Numéricos. El rango no excede los 3 mil millones en cualquier dirección.

ANTERIOR: C++ Declaración de variables

Fuente:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics

Revisión literaria hecha por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. +34 633129287

WhatsApp: +34 633129287

email: dademuchconnection@gmail.com

Sin categoría

PID – Effect of integrative and derivative control actions

In this section, we shall investigate the effects of integral and derivative control actions on the system performance. Here we shall consider only simple systems so that the effects of integral and derivative control actions on system performance can be clearly seen.

Integral Control Action. In the proportional control of a plant whose transfer function does not possess an integrator 1/s, there is a steady-state error, or offset, in the response to a step input. Such an offset can be eliminated if the integral control action is included in the controller. The main function of the integral action is to ensure that the exit of the process matches the set point in steady state.

In the integral control of a plant, the control signal, the output signal from the controller, at any instant, is the area under the actuating error signal curve up to that instant.

The control signal u(t) can have a nonzero value when the actuating error signal e(t) is zero, as shown in Figure 5-39(a). This is impossible in the case of the proportional controller since a nonzero control signal requires a nonzero actuating error signal.

(A nonzero actuating error signal at steady state means that there is an offset.) Figure

5-39(b) shows the curve e(t) versus t and the corresponding curve u(t) versus t when the

controller is of the proportional type.

Note that integral control action, while removing offset or steady-state error, may lead

to oscillatory response of slowly decreasing amplitude or even increasing amplitude,

both of which are usually undesirable.

Proportional Control of Systems. We shall show that the proportional control of a system without an integrator will result in a steady-state error with a step input. We shall then show that such an error can be eliminated if integral control action is included in the controller.

Consider the system shown in Figure 5-40. Let us obtain the steady-state error in the

unit-step response of this system. Define

Since

the error E(s) is given by

For the unit-step input R(s) = 1/s, we have:

The steady-state error is

Such a system without an integrator in the feedforward path always has a steady-state error in the step response. Such a steady-state error is called an offset. Figure 5-41 shows the unit-step response and the offset.

Integral Control of Systems. Consider the system shown in Figure 5-42. The controller is an integral controller. The closed-loop transfer function of the system is:

Since the system is stable, the steady-state error for the unit-step response can be obtained by applying the final-value theorem, as follows:

Integral control of the system thus eliminates the steady-state error in the response to the step input. This is an important improvement over the proportional control alone, which gives offset.

Derivative Control Action. Derivative control action, when added to a proportional controller, provides a means of obtaining a controller with high sensitivity. An advantage of using derivative control action is that it responds to the rate of change of the actuating error and can produce a significant correction before the magnitude of the actuating error becomes too large. Derivative control thus anticipates the actuating error, initiates an early corrective action, and tends to increase the stability of the system.

Although derivative control does not affect the steady-state error directly, it adds damping to the system and thus permits the use of a larger value of the gain K, which will result in an improvement in the steady-state accuracy. Because derivative control operates on the rate of change of the actuating error and not the actuating error itself, this mode is never used alone. It is always used in combination with proportional or proportional-plus-integral control action.

Proportional Control of Systems with Inertia Load. Before we discuss the effect

of derivative control action on system performance, we shall consider the proportional

control of an inertia load.

Consider the system shown in Figure 5-46(a). The closed-loop transfer function is obtained as:

The characteristic equation is:

Since the roots of the characteristic equation are imaginary, the response to a unit-step input continues to oscillate indefinitely, as shown in Figure 5-46(b). Control systems exhibiting such response characteristics are not desirable. We shall see that the addition of derivative control will stabilize the system.

Proportional-Plus-Derivative Control of a System with Inertia Load. Let us modify the proportional controller to a proportional-plus-derivative controller whose transfer function is Kp(1+Tds). The torque developed by the controller is proportional to Kp(e+Tde’). Derivative control is essentially anticipatory, measures the instantaneous error velocity, and predicts the large overshoot ahead of time and produces an appropriate counteraction before too large an overshoot occurs.

Consider the system shown in Figure 5-47(a).

The closed-loop transfer function is given by:

The characteristic equation is:

Now it has two roots with negative real parts for positive values of J, Kp, and Td. Thus

derivative control introduces a damping effect. A typical response curve c(t) to a unit step

input is shown in Figure 5-47(b). Clearly, the response curve shows a marked improvement over the original response curve shown in Figure 5-46(b).

Proportional-Plus-Derivative Control of Second-Order Systems. A compromise between acceptable transient-response behavior and acceptable steady-state behavior may be achieved by use of proportional-plus-derivative control action. Consider the system shown in Figure 5-48.

The closed-loop transfer function is:

The steady-state error for a unit-ramp input is:

The characteristic equation is:

The effective damping coefficient of this system is thus B + Kd rather than B. Since the

damping ratio of this system is:

it is possible to make both the steady-state error Ess for a ramp input and the maximum

overshoot for a step input small by making B small, Kp large, and Kd large enough so that

is between 0.4 and 0.7.

Sources:

  1. Control PID Avanzado
  2. Modern_Control_Engineering, Ogata 4t p 294

Review by Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, CCs.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca. telf – 0998524011

WhatsApp: +593984950376

email: dademuchconnection@gmail.com

Some content on this page was disabled on 3 April, 2020 as a result of a DMCA takedown notice from Pearson Education, Inc.. You can learn more about the DMCA here:

https://en.support.wordpress.com/copyright-and-the-dmca/

Análisis de sistemas de control, Electronic Engineer, PID

PID – Efecto de las acciones de control Proporcional, Integral y Derivativo

Investigaremos los efectos de las acciones de control proporcional, integral y derivativo en el rendimiento del sistema. Aquí consideraremos sólo los sistemas simples para que se puedan ver claramente los efectos de las acciones de control en el rendimiento del sistema.

Acción de control proporcional

En este momento vamos a mostrar que con un control puramente proporcional, siempre habrá un error en estado estable, denominado offset, para una entrada escalón unitario. Luego, demostraremos que añadiendo un integrador en la Función de Transferencia directa del sistema, podremos eliminar dicho error. Esta es la misión fundamental de un control PI.

Considere el sistema que se muestra en la Figura 5-40.

La Función de Transferencia directa de este sistema es:

Vamos a obtener el error de estado estable de este sistema para una entrada escalón unitario. Ya que:

El error E(s) está dado por:

Para una entrada escalón unitario R(s) = 1/s, obtenemos:

El error en estado estable es:

Este resultado demuestra que tal sistema, sin un integrador en la ruta de alimentación directa, siempre  presentará un error en estado estacionario, denominado Offset, en respuesta a la entrada escalón unitario.

La Figura 5-41 muestra la respuesta del sistema con control proporcional sin integrador en la Función de Transferencia directa, a una entrada escalón unitario:

Para un análisis detallado en Matlab, ver:

Acción de control integral.

Como se señalaba antes, en el control de una planta cuya función de transferencia  no posee un integrador 1 / s, se presenta un error en estado estable (offset) en respuesta a una entrada escalón unitario. Tal error se puede eliminar si la acción de control integral está incluida en el controlador. La función principal de la acción integral es asegurarse que la salida del proceso coincide con la señal de referencia en estado estacionario, cosa que se demuestra a continuación.

Considere el sistema que se muestra en la Figura 5-42.

La función de transferencia directa del sistema anterior es:

Utilizando el mismo razonamiento utilizado para analizar el error del sistema con control proporcional, el error E(s) es:

Suponiendo una entrada escalón unitario:

Aplicando nuevamente el teorema del valor final, determinamos el error en estado estable para una entrada escalón unitario:

Este resultado demuestra que el control integral del sistema elimina así el error de estado estacionario en la respuesta a la entrada escalón unitario. Esta es una mejora importante que se puede sumar al control proporcional para evitar el Offset.

La señal de control u(t) generada por un controlador integral, puede tener un valor distinto de cero cuando la señal de error actuante e(t) es cero, como se muestra en la Figura 5-39 (a). Esto es imposible en el caso del controlador proporcional, como se muestra en la Figura 5-39 (b). Con acción integral, un pequeño error positivo conducirá siempre a una señal de control creciente, y un error negativo dará una señal de control decreciente sin tener en cuenta lo pequeño que sea el error.

Hay que tener en cuenta que la acción de control integral, al eliminar el Offset o el error de estado estable, puede conducir a una respuesta oscilatoria de amplitud decreciente o incluso a una amplitud creciente, ambas de las cuales son por lo general indeseables. Por ello se acostumbra combinarlo con los otros tipos de control.

Para un análisis detallado en Matlab, ver:

Control Integral de un Sistema de Control – PID

Control Proporcional-Integral de un Sistema de Control – PID

Controlador PI – Proporcional Integral – Sistemas de Control

PID – Diseño con el controlador PI (Proporcional-Integral)

Acción de control derivativo. 

La acción de control derivativo, cuando se agrega a un controlador proporcional, concede un medio para obtener un controlador con alta sensibilidad que responde a la velocidad de cambio del error y puede producir una corrección significativa antes de que la magnitud del error sea demasiado grande. En otras palabras, mejora el amortiguamiento, reduce el sobrepaso en estado estacionario. El control derivado anticipa, pues, el error de accionamiento, inicia una acción correctiva temprana y tiende a aumentar la estabilidad del sistema.

Para ver los efectos de un controlador PD, recomiendo ver: Ejemplo 1 – Diseño de un controlador PD (Proporcional-Diferencial)

Aunque el control derivado no afecta directamente al error de estado estacionario, agrega amortiguación al sistema y, por lo tanto, permite el uso de un valor mayor de la ganancia K del controlador proporcional, lo que dará como resultado una mejora indirecta en la precisión del estado estable.

Debido a que el control derivativo opera en la tasa de cambio del error de actuación y no en el error de actuación en sí, este modo nunca se usa solo. Siempre se usa en combinación con una acción de control proporcional o proporcional más integral

Control proporcional de sistemas con carga de inercia.

Antes de discutir el efecto de la acción de control derivativo sobre el rendimiento del sistema, consideraremos el control proporcional de una carga inercial (carga con momento de inercia J).

Considere el sistema que se muestra en la figura 5-46 (a).

La función de transferencia directa es:

La función de transferencia de lazo cerrado se obtiene mediante:

La ecuación característica es:

Como las raíces de la ecuación característica son imaginarias, la respuesta a una entrada escalón unitario continúa oscilando indefinidamente, como muestra la Figura 5-46(b). Los sistemas de control que exhiben tales características de respuesta no son deseables. Veremos que la adición de control derivado estabilizará el sistema.

Control Proporcional-Derivativo de un Sistema con Carga Inercial.

Modifiquemos el controlador proporcional añadiendo un controlador derivativo, cuya función de transferencia es Kp (1 + Tds). El control derivativo es esencialmente anticipatorio, mide la velocidad de error instantánea y predice un sobrepaso con anticipación. Produce una neutralización adecuada antes de que ocurra un sobrepaso demasiado grande.

Considere el sistema que se muestra en la figura 5-47 (a).

La función de transferencia a lazo cerrado de este sistema es:

La ecuación característica es:

 Ahora la ecuación característica tiene dos raíces con partes reales negativas para valores positivos de J, Kp y Td. Así, el control derivativo introduce un efecto de amortiguación. Una curva de respuesta típica c(t) a un escalón unitario en la la entrada, se muestra en la Figura 5-47 (b). Claramente, la curva de respuesta en este caso muestra una marcada mejora con respecto a la curva de respuesta original que se muestra en la Figura 5-46 (b).

Para ver los efectos de un controlador PD, recomiendo ver: Ejemplo 1 – Diseño de un controlador PD (Proporcional-Diferencial)

SIGUIENTE: PID – Diseño y configuración del controlador 

ANTERIOR: PID -Acciones básicas de sistemas de control.

Fuentes:

  1. Control PID Avanzado
  2. Modern_Control_Engineering, Ogata 4t

 

Escrito por Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer

Mentoring Académico / Empresarial / Emprendedores

Copywriting, Content Marketing, Tesis, Monografías, Paper Académicos, White Papers (Español – Inglés)

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, CCs.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contacto: España +34 633129287

Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca

WhatsApp: +34 633129287 +593998524011

Atención Inmediata !!

Twitter: @dademuch

FACEBOOK: DademuchConnection

email: dademuchconnection@gmail.com

Automóvil, Electrical Engineer, Ingeniería Eléctrica, Tren de poder - Dinámica de Fuerzas

Efectos del Gradiente de carretera

ANTERIOR: Gradiente de carretera.

SIGUIENTE: Modelo matemático de un vehículo. Simulación en Matlab/Simulink.

En esta presentación, discutiremos qué tan empinados son las pendientes de carretera en las carreteras reales. También presentaremos una simplificación de la expresión de fuerza de gradiente y otra simplificación de la expresión de resistencia a la marcha.

Estas imágenes muestran diferentes gradientes desde -30% hasta +30% y el ángulo de inclinación del camino alfa correspondiente en grados. Si traducimos alfa en radianes, podemos ver que el ángulo en radianes es casi exactamente el mismo que el gradiente. Esta es una aproximación útil y pronto la usaremos para simplificar los cálculos de fuerza.

Los gradientes de camino típicos están aproximadamente dentro del rango de -10% a +10%. Aunque puede que no parezca un gradiente pronunciado en la figura, ya alrededor del 10%, hay señales de advertencia para gradientes más grandes, ya que el conductor puede necesitar adaptar la conducción al gradiente. Esto es especialmente importante para vehículos pesados, como camiones. Existen gradientes de hasta aproximadamente 20%, pero son raros.

Puede haber algunos caminos con gradientes superiores al 20%, pero pueden verse como casos extremos que la mayoría de los conductores rara vez experimentan.

Para valores pequeños de alfa, tanto el seno alfa como el tangente alfa son iguales a alfa si alfa se expresa en radianes. Como el gradiente es igual a la tangente alfa y ahora sabemos que el seno alfa es igual a alfa y, por lo tanto, también es igual a la tangente alfa, obtenemos que el seno alfa es aproximadamente igual al gradiente de la carretera.

Al trazar la aproximación y la ecuación exacta, podemos ver que son casi exactamente las mismas para los gradientes de baja pendiente. Hasta un 20% de gradiente, el error es menor o igual al 2%. E incluso por encima del 20%, la aproximación es lo suficientemente precisa para muchos propósitos.

Si usamos la aproximación para la fuerza del gradiente y la comparamos con la fuerza requerida para la aceleración, vemos que son muy similares. A partir de esto, podemos observar que la fuerza de gradiente tiene el mismo tamaño que la fuerza requerida para una aceleración si la aceleración de un vehículo es igual a la aceleración de la gravedad, g, multiplicada por el gradiente de la carretera.

Esto se puede ilustrar con un ejemplo. Supongamos que un vehículo tiene exactamente la fuerza de tracción correcta para conducir a una velocidad constante en una carretera llana. ¿Qué pasaría con el vehículo si estuviera conduciendo con la misma fuerza de tracción y la misma velocidad, pero en un gradiente? En un gradiente de -30%, la fuerza del gradiente creará una fuerza neta hacia adelante, que, de acuerdo con lo que acabamos de señalar, dará lugar a una aceleración igual a la aceleración de la gravedad, 9.8 metros por segundo al cuadrado, multiplicada por el gradiente, 30% , que es igual a aproximadamente +3 metros por segundo al cuadrado.

Del mismo modo, por – 20%, obtenemos +2 metros por segundo al cuadrado. Y -10%, obtenemos +1.

Conduciendo hacia arriba la aceleración se vuelve negativa a medida que la fuerza del gradiente cambia de signo. +10% conduce a -1 metro por segundo cuadrado, +20% conduce a -2, y +30% conduce a -3.

Esto ilustra que la fuerza de un gradiente de -10% es suficiente para acelerar el vehículo 1 metro por segundo al cuadrado, o viceversa. Una fuerza que puede acelerar el vehículo 1 metro por segundo al cuadrado es suficiente para subir el gradiente del 10% a velocidad constante.

Acabamos de presentar una aproximación para la fuerza de gradiente y ahora presentaremos una aproximación similar para la resistencia a la marcha. La resistencia al rodamiento depende del gradiente de la carretera, solo porque la fuerza normal entre el vehículo y la carretera es proporcional al coseno alfa.

Sin embargo, para un valor de alfa pequeño, el coseno de alfa es aproximadamente 1. Por lo tanto, para valores de alfa pequeños, no hay dependencia significativa de alfa. La resistencia a la rodadura se puede aproximar como el coeficiente de resistencia a la rodadura multiplicado por la masa de los tiempos del vehículo g.

Por lo tanto, la fuerza de resistencia de rodadura aproximada no es una función del gradiente de la carretera. El error que se presenta al considerar el coseno alfa en 1 para diferentes gradientes de camino se puede ver en el gráfico anterior. Se puede demostrar que el error es menor o igual al 2% para gradientes de carretera de hasta 20%.

La expresión simplificada para resistencia a la rodadura también muestra similitudes con la expresión de fuerza de gradiente simplificada. Esto se puede usar para dibujar otro paralelo, que es útil para entender qué efecto tiene la resistencia a la rodadura. Se puede notar que la fuerza de resistencia a la rodadura es igual a una fuerza de gradiente si el gradiente es igual al coeficiente de resistencia a la rodadura. El coeficiente de resistencia a la rodadura exacto, por supuesto, varía para diferentes vehículos. Pero en las carreteras pavimentadas, la mayoría de los vehículos tienen una resistencia a la rodadura del orden del 1%.

Por lo tanto, la resistencia a la rodadura tiene un efecto similar en el vehículo al que tiene el hecho de conducir una pendiente ascendente con un gradiente constante del 1%.

El efecto de la resistencia a la rodadura se puede entender con un simple ejemplo. La resistencia a la rodadura es lo suficientemente grande como para mantener el vehículo estacionario, pero si el vehículo está en un 1% de pendiente descendente, eso es suficiente para hacer que la fuerza de gradiente sea igual a la fuerza de resistencia de rodadura y el vehículo comenzará a rodar lentamente. Este ejemplo ilustra el hecho de que la resistencia a la rodadura es, de hecho, una fuerza pequeña en comparación con las fuerzas de gradiente y las fuerzas de aceleración. Pero como veremos más adelante, la resistencia a la rodadura sigue siendo muy importante cuando se analiza el consumo total de energía del vehículo, ya que está presente todo el tiempo.

Supongamos que un vehículo conduce 100 kilómetros y tiene que subir un gradiente del 1% todo el tiempo. Eso conducirá a una escalada total de 1% por 100 kilómetros, lo que equivale a 1,000 metros. Entonces, la resistencia a la rodadura causará la misma pérdida de energía en +100 kilómetros que cuando el vehículo sube una montaña de 1.000 metros de altura.

Fuente: Road Gradient Effects del curso Section 1: Vehicles and powertrains

ANTERIOR: Gradiente de carretera.

SIGUIENTE: Modelo matemático de un vehículo. Simulación en Matlab/Simulink.

Escrito por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. 00593998524011

WhatsApp: +593984950376

email: dademuchconnection@gmail.com

C++ Programming, Computer Science

C++ Statements&Declaration of Variables.

BEFORE: C++ Principles of Object-Oriented Programming

NEXT: C++ Types, Variables and Arithmetic

Statements

A C++ program is comprised of various components such as functions, methods, classes, etc. The instructions that form part of a C++ program typically reside inside of functions or methods. These functions are comprised of C++ statements. You will find yourself using various types of statements in your C++ code as listed here:

  • declarations – these are used to declare variables and constants that will be used in your application
  • assignments – these are used to assign values to variables in your application code
  • preprocessor directives – covered in the topic on Code Formatting
  • comments – used to document your code
  • function declarations – covered in the topic on Code Formatting
  • executable statements – these are used to perform operations and execute instructions. Examples would be cout << “Hello World!”; which outputs Hello World! to the console.

In C, all variables must be declare before they are used in executable statements. Their actual use appears elsewhere in the scope, sometimes far away. So, we should go back at the beginning of the program if we want to see its type or its initialization.

C++ allows the declaration of a variable anywhere in the scope. This means that a variable can be declared right at the place of its first use. This makes the program much easier to write or read, so that reducing the errors is more efficient.

Declaration

A declaration is a statement that introduces a name into the program. It specifies a type for the named entity:

  • A type defines a set of possible values and a set of operations (for an object).
  • An object is some memory that holds a value of some type.
  • A value is a set of bits interpreted according to a type.
  • A variable is a named object.

We first look at the definition of scope and dynamic initialization of the variables.

Scope Resolution Operator.

C++ is a block-structured language. The same variable name can be used to have different meanings in different blocks. The scope of the variable extends from the point of its declaration till the end of the block containing the declaration. A variable declared inside a block is said to be local to that block. Consider the following segment of a program:

…..

{

     int x = 20;

…..

…..

}

…..

…..

{

     int x = 10;

…..

…..

}

The two declaration of x to two different memory locations containing different values. Statements in the second block cannot to the variable x declared in the first block. Another style is as follows:

Block two is contained in the block one. The declaration inner inner block hides a declaration of the same variable in an outer block, therefore, each declaration of x causes it to refer a different data object. Within the inner block, the variable x will refer to the data object declared therein.

In C, the global version of a variable cannot be accessed from within the inner block. C++ resolves this problem by introducing a new operator :: called the scope resolution operator. This can be to uncover a hidden variable. It takes the following form:

This operator allows access to the global version of a variable. To illustrate the concepts presented so far, let’s see an example:

#include “stadfx.h”

#include <iostream>

using namespace std;

int m = 10; //global m

int main()

{

int m=20; //local m

{

int k = m;

int m = 30;//local m to inner block

cout << “We are in a inner block \n”;

cout << “k = ” << k << “\n”;

cout << “m = ” << m << “\n”;

cout << “::m = ” << :: m << “\n”;

}

cout << “\n We are in a outer block \n”;

cout << “m = ” << m << “\n”;

cout << “::m = ” << ::m << “\n”

return 0;

}

Output:

A major application of the scope resolution operator is in the classes to identify the class to which a member function belongs. This will be dealt in detail later where the classes are introduced.

In the previous example the operator int determines the type of the data as integer. This lead us to the definition of data types in C++.

Basic Data Types

Data types in C++ can be classified under various categories as shown in Figure 3.1:

Both C and C++ compilers support all the built-in data type (also called basic data types), which seize and range is shown as follows:

The type void has two normal uses: 1) to specify the return type of a function when it is not returning any value, and 2) to indicate an empty argument list to a function. Example:

void functl(void);

We will explain more about every type of data as we come into more complex examples.

BEFORE: C++ Principles of Object-Oriented Programming

NEXT: C++ Types, Variables and Arithmetic

Note: I recommend Visual Studio IDE (Interface Development Environment) , and after Introducción a C++ en Visual Studio.

Source:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics
  3. Curso  Module 1 Introducing C++  C++ Fundamentals

 

Review by: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Cuenca – Telf. 00593998524011

WhatsApp: +593998524011

email: dademuchconnection@gmail.com

Computer Science, Programación en C++

C++ Declaración de variables

ANTERIOR: C++ Principios de la programación orientada a objetos

SIGUIENTE: C++ Tipo de variables y aritmética

Statements

Un programa C ++ se compone de varios componentes, tales como funciones, métodos, clases, etc. Las instrucciones que forman parte de un programa C ++ normalmente residen dentro de funciones o métodos. Estas funciones están compuestas por “statements” C ++. Encontrarás varios tipos de “statements” en tu código C ++ como se detalla a continuación:

  • declaraciones (declarations) – estas se usan para declarar variables y constantes que se usarán en la aplicación
  • asignaciones (assignments) – estas se usan para asignar valores a las variables en su código de aplicación
  •  directivas del pre procesador (preprocessor directives) – cubierto en el tema sobre Formato de código
  • comentarios (comments) – documentación del código
  • declaración de funciones (function declarations) – cubierto en el tema sobre Formato de código
  • declaraciones ejecutables (executable statements) – estos se utilizan para realizar operaciones y ejecutar instrucciones. Ejemplos serían cout << “Hello World!”; que imprime la palabra Hello World! e la consola.

En C, todas las variables deben declararse antes de que se utilicen en sentencias ejecutables. Su uso real aparece en otra parte del campo de aplicación (scope), a veces muy lejos. Entonces, deberíamos volver al comienzo del programa si queremos ver su tipo o su inicialización.

C ++ permite la declaración de una variable en cualquier parte del scope. Esto significa que una variable puede declararse directamente en el lugar de su primer uso. Esto hace que el programa sea mucho más fácil de escribir o leer, por lo que reducir los errores es más eficiente.

Declaración

Una declaración es una sentencia que introduce un nombre en el programa. Especifica un tipo para la entidad nombrada:

  • Un tipo (type) define un conjunto de valores posibles y un conjunto de operaciones (para un objecto).
  • Un objeto (object) es una unidad de memoria que tiene un valor de algún tipo.
  • Un valor (value) es un conjunto de bits interpretados de acuerdo a un tipo.
  • Una variable (variable) es el nombre de un objeto.

Primero observamos la definición de alcance (scope) de las variables.

Operador scope (Scope Resolution)

C ++ es un lenguaje estructurado por bloques. El mismo nombre de variable se puede usar para tener diferentes significados en diferentes bloques. El scope de la variable se extiende desde el punto de su declaración hasta el final del bloque que contiene la declaración. Una variable declarada dentro de un bloque se dice que es local a ese bloque. Considere el siguiente segmento de un programa:

…..

{

int x = 20;

…..

…..

}

…..

…..

{

int x = 10;

…..

…..

}

Las dos declaraciones de x se remiten a dos ubicaciones de memoria diferentes que contienen diferentes valores. Las declaraciones en el segundo bloque no pueden acceder a la variable x declarada en el primer bloque. Otro estilo es el siguiente:

El bloque dos está contenido en el bloque uno. El bloque interno de declaración, oculta una declaración de la misma variable en un bloque externo, por lo tanto, cada declaración de x hace que remita un objeto de datos diferente. Dentro del bloque interno, la variable x se referirá al objeto de datos declarado allí.

En C, no se puede acceder a la versión global de una variable desde dentro del bloque interno. C ++ resuelve este problema introduciendo el nuevo operador :: llamado operador de resolución de alcance (scope resolution operator). Esto puede ser para descubrir una variable oculta. Toma la siguiente forma:

Este operador permite el acceso a la versión global de una variable. Para ilustrar los conceptos presentados hasta ahora, veamos el siguiente ejemplo:

#include “stadfx.h”

#include <iostream>

using namespace std;

int m = 10; //global m

int main()

{

int m=20;//local m

{

int k = m;

int m = 30;//local m to inner block

cout << “We are in a inner block \n”;

cout << “k = ” << k << “\n”;

cout << “m = ” << m << “\n”;

cout << “::m = ” << :: m << “\n”;

}

cout << “\n We are in a outer block \n”;

cout << “m = ” << m << “\n”;

cout << “::m = ” << ::m << “\n”

return 0;

}

Salida:

Una aplicación principal del operador :: está en classes para identificar la clase a la que pertenece una función miembro. Esto se tratará en detalle más adelante donde hablaremos de classes.

En el ejemplo anterior, el operador int determina el tipo de datos como un entero. Esto nos lleva a la definición de tipos de datos en C ++.

Tipos Básicos de Datos (Basic Data Types)

Los tipos de datos en C ++ se pueden clasificar en varias categorías, como se muestra en la Figura 3.1:

Los compiladores C y C ++ son compatibles con todos los tipos de datos built-in (también llamados tipos básicos de datos), que se capturan y se muestran de la siguiente figura:

El tipo void tiene dos usos normales: 1) para especificar el tipo de retorno de una función cuando no devuelve ningún valor, y 2) para indicar una lista de argumento vacía para una función. Ejemplo:

void functl(void);

Explicaremos más acerca de cada tipo de datos a medida que ingresamos a ejemplos más complejos.

ANTERIOR: C++ Principios de la programación orientada a objetos

SIGUIENTE: C++ Tipo de variables y aritmética

Fuente:

  1. BalaguruswamyObjectOrientedProgrammingWithC++Fourth
  2. 2-Tour-Basics
  3. Curso  Module 1 Introducing C++  C++ Fundamentals

Revisión Literaria hecha por: Larry Francis Obando – Technical Specialist – Educational Content Writer.

Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad Simón Bolívar, Valle de Sartenejas.

Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Central de Venezuela, Caracas.

Escuela de Turismo de la Universidad Simón Bolívar, Núcleo Litoral.

Contact: Caracas, Quito, Guayaquil, Jaén– Telf. +34 633129287

WhatsApp: +34 633129287

email: dademuchconnection@gmail.com