Resumen:
Los procesos industriales automatizados requieren de un controlador para obtener una
señal de salida similar a la referencia indicada por el usuario. Existen controladores
como el PID, el cual es eficiente si el sistema no cambia sus condiciones iniciales, caso
contrario se debe ajustar sus parámetros nuevamente, sacrificando tiempos de
producción. Por esto, se desarrolló un tablero de control que contiene un algoritmo de
aprendizaje por refuerzo que ajusta las constantes del controlador PID en base a las
experiencias obtenidas al momento de interactuar con el entorno.
El tablero de control fue desarrollado con dispositivos de hardware de código abierto,
con interfaz comprendida de pulsadores, selector, pantalla HMI, y luces pilotos. Se
implementaron pruebas de funcionamiento para verificar el alcance y escalabilidad del
tablero. Mientras que, el algoritmo de Inteligencia Artificial se ejecutó mediante el
software MATLAB.
En base al actor-crítico del Agente RL se pudo obtener las constantes de un
controlador PI adaptivo que, tuvo mejor rendimiento que el controlador PI clásico.
Además, que llega a la referencia con el mínimo esfuerzo del controlador determinado
por una función de costos.
El controlador PI implementado por el algoritmo, permite generar las constantes
adecuadas para mantener una velocidad del motor DC sin la necesidad de conocer el
sistema. El tablero propuesto también permite reforzar los conocimientos teóricos de
automatización y sistemas embebidos, los cuales con distintos lenguajes de
programación se ajustan a las capacidades del usuario, resaltando sus características
y precio competitivo con otros productos similares.
