Control de Sistemas Lineales con MATLAB y Simulink: de la teoría al prototipo en ESP32 y FPGA
¿Qué aprenderás en este curso?
Aprenderás desde cero los fundamentos del control clásico y moderno, comprendiendo cómo modelar, analizar y diseñar sistemas de control reales.
Dominarás herramientas como MATLAB, Simulink y Simscape para modelado matemático, control PID, estabilidad, root locus, diagramas de Bode y filtros Kalman.
Implementarás proyectos reales usando ESP32 y plataformas FPGA, aplicando control de motores DC, observadores de estado y sistemas de automatización reales.
- Definición de sistema de control
- Componentes del sistema
- Lazo abierto y cerrado
- Sistemas continuos y discretos
- Sistemas lineales y no lineales
- Ejemplos de sistemas de control
- Ecuaciones diferenciales
- Transformada de Laplace
- Modelos físicos
- Modelos matemáticos
- Modelado mecánico
- Modelado eléctrico
- Modelado electromecánico
- Modelado hidráulico y térmico
- Función de transferencia
- Simscape en MATLAB
- Diagramas en lazo cerrado
- Procedimientos de construcción
- Reducción de diagramas
- Ejercicios con MATLAB
- Señales de prueba
- Sistemas de primer orden
- Sistemas de segundo orden
- Respuesta transitoria
- Respuesta estacionaria
- Frecuencia natural
- Factor de amortiguamiento
- Proyecto motor DC con PWM
- Control P
- Control PI
- Control PD
- Control PID
- Digitalización
- Ziegler Nichols método 1
- Ziegler Nichols método 2
- Proyecto PID aplicado
- Routh Hurwitz
- Criterio de Jury
- Lyapunov
- Ejercicios en MATLAB
- Root Locus
- Reglas
- MATLAB Root Locus
- Análisis práctico
- Diagramas de Bode
- Magnitud y fase
- Nyquist
- Teorema de Cauchy
- Especificaciones de diseño
- Compensador de atraso
- Compensador de adelanto
- Atraso-adelanto
- Proyecto motor DC
- Modelos LTI
- Espacio de estados continuo
- Espacio de estados discreto
- Formas canónicas
- Ejercicios MATLAB
- Puntos de equilibrio
- Serie de Taylor
- Sistema linealizado
- Aplicaciones
- Estabilidad exponencial
- Estabilidad L
- Teorema de Lyapunov
- Aplicaciones
- Observabilidad continua
- Controlabilidad continua
- Observabilidad discreta
- Controlabilidad discreta
- Filtro continuo
- Filtro discreto
- Observador de Luenberger
- Filtro Kalman
- Filtro Kalman extendido
- Proyecto estimación de velocidad
- Control por estados
- Bass Gura
- Fórmula de Ackermann
- Proyecto control de posición
- Introducción al control robótico
- Modelado de manipuladores
- Control avanzado aplicado
Dirigido a
Estudiantes, ingenieros y profesionales interesados en automatización, robótica, mecatrónica y sistemas de control.
Requisitos
Conocimientos básicos de cálculo, física y programación básica en MATLAB (deseable).
Duración
El curso tiene una duración de 40 horas teórico-prácticas con proyectos reales.
Aplicación
Implementación práctica usando MATLAB, Simulink, ESP32 y plataformas FPGA.