El procesador ARM Cortex-M4 (Un MK20DX256 de Freescale) incluido en la placa de desarrollo Teensy 3.1 viene equipado con una salida analógica (DAC, no PWM) de 12 bits de resolución con la que es posible generar audio con una calidad razonable y sin apenas hardware externo.

Punto de partida

Se parte del compilador gcc, las binutils y la newlib compilados para el target “arm-none-eabi” detallados en este post y del trabajo realizado anteriormente en este otro post.

DAC

El DAC del microcontrolador Freescale MK20DX256 tiene una resolución de 12 bits (sin signo) y puede ser utilizado tanto de forma sencilla como mediante DMA. En este caso se va a optar por un uso sencillo sin DMA: La escritura de los datos de las muestras la hará el propio código del programa.


Hay que tener en cuenta que el registro DACDAT es un registro de 12 bits sin signo (unsigned).

Systick

La interrupción “systick” es una de las interrupciones estándar del núcleo ARM Cortex-M4 (de hecho está presente en todos los procesadores ARM Cortex). Se trata de una interrupción que se dispara cuando un contador de 24 bits llega a cero, dicho contador está gobernado por el reloj del núcleo (cuidado, suele ser diferente al reloj del bus) y carece de divisores (es muy simple).

El vector de la interrupción se encuentra en la dirección de memoria 0x0000003C. En esta dirección de memoria debe alojarse la dirección de memoria donde se encuentre la función que se ejecutará cada vez que el systick llegue a cero y vuelva a cargarse (una indirección).

Para implementar esta funcionalidad con el GCC se modifica el linker script (teensy31.ld) para incluir el nuevo vector de interrupción:


Y para incluir una nueva sección dentro de la memoria de programa con una dirección de memoria prefijada:


Nótese que la dirección de memoria almacenada en 0x0000003C es la siguiente dirección impar después de SYSTICK_ADDRESS. Esto tiene una explicación y es muy sencilla:

Los procesadores ARM soportan dos repertorios de instrucciones: un repertorio muy amplio y potente en el que cada instrucción ocupa 32 bits (modo “arm”) y otro repertorio más reducido en el que cada instrucción ocupa 16 bits (modo “thumb”). El primero es más potente pero ocupa más, mientras que el segundo en menos potente pero ocupa mucho menos. Lo que se puede hacer en modo “arm” se puede hacer también en modo “thumb” aunque es posible que para hacer lo que hace una instrucción “arm” sean necesarias dos o tres instrucciones “thumb”.

La forma en que un procesador ARM sabe si una instrucción a la que apunta el PC forma parte de un repertorio de instrucciones u otro es mediante el bit 0 del PC. Si el bit 0 vale 0, se trata de una instrucción “arm”, mientras que si el bit vale 1 se trata de una instrucción “thumb” (nótese que sea cual sea el modo, todas las instrucciones se encuentran, como mínimo, en direcciones pares, en las direcciones impares nunca hay instrucciones).

Por otro lado según la especificación ARM, las excepciones (interrupciones) se deben ejecutar siempre en modo “thumb”. De todas formas en este caso no tenemos elección ya que la serie Cortex-M de ARM sólo soporta el repertorio de instrucciones “thumb” (http://infocenter.arm.com/help/index.js ... BIBGJ.html).

Con la nueva sección de código llamada “.systick” en el código fuente puede ahora definirse la función que va a manejar la interrupción:


F_CPU es la velocidad en Hz del núcleo (en este caso 96 MHz = 96000000 Hz) y hacemos que el systick se ejecute 44100 veces por segundo (la frecuencia de muestreo del sonido a reproducir).

No se debe utilizar el atributo “interrupt” al declarar la función “systick” ya que en ese caso el compilador intenta compilarla en modo “arm” en lugar de “thumb”.

Sonido

Partiendo de uno de los sonidos (un bucle de bateria) publicado con licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike por el usuario de Soundcloud “Phantom Hack3r” (AKA Loop Studio, https://soundcloud.com/phantom-hack3r) se ha editado, se ha dejado sólo con un único compás (el inicial) y se ha exportado a WAV (“drum_loop_1.wav”).

A continuación, usando la herramienta de línea de comandos, “sox” se exporta a su vez este fichero WAV a un formato crudo de 8 bits, mono y sin signo:

sox drum_loop_1.wav -u -b 8 -c 1 -r 44100 drum_loop_1.raw

Luego el fichero drum_loop_1.raw se convierte a un fichero objeto para meterlo como si fuese código dentro del microcontrolador:

/opt/teensy/bin/arm-none-eabi-objcopy --input binary --output elf32-littlearm --binary-architecture arm --rename-section .data=.text drum_loop_1.raw drum_loop_1.o

La opción “--rename-section .data=.text” es muy importante ya que marca los datos generados para que se alojen en la sección “.text” del fichero de salida. Esta sección es la sección que será alojada en la memoria flash del Teensy.

Ahora en “drum_loop_1.o” hay definidas dos variables “_binary_drum_loop_1_raw_start” y “_binary_drum_loop_1_raw_end” cuya dirección de memoria es el inicio y el final respectivamente de los datos crudos convertidos (“drum_loop_1.raw”).

Circuito de salida

A la hora de conectar la salida analógica del DAC a unos altavoces hay que hacerlo siempre a través de un amplificador ya que la corriente máxima que soporta la salida DAC es muy baja. De entre todas las opciones de amplificación, la más sencilla es, sin duda, el uso de unos altavoces amplificados de PC (solución sugerida por el propio creador del Teensy, Paul Stoffregen, aquí).



Se trata de un sencillo condensador electrolítico (para el desacoplo de continua) entre la salida del DAC y la entrada del amplificador de altavoces.

Resultado final

El código fuente final de main.cc es el siguiente:


A continuación un vídeo donde puede verse (y oírse) el montaje en funcionamiento.



Todo el código fuente puede descargarse de la sección soft.

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En vista de la repentina desaparición del contenido de la web http://kunen.org/uC/gnu_tool.html (“Building the GNU ARM Toolchain for Bare Metal”) que se usó como referencia en este post y en la que se explicaba con gran detalle y facilidad cómo compilar la toolchain de GNU para el target arm-none-eabi, he decidido poner aquí los pasos que di yo (basados en los ahora desaparecidos) para compilar dicha toolchain (yo lo hice para las versiones binutils-2.25, gcc-5.1.0 y snapshot 20150423 de newlib).

Me he basado en los pasos descritos en la web desaparecida y en la web http://wiki.osdev.org/GCC_Cross-Compiler#GCC.

Hay que asegurarse de que se encuentran instalados los paquetes: textinfo, zlib-devel, flex, bison y el resto de herramientas de compilación (gcc, autoconf, etc.). Es recomendable hacer todos los pasos como usuario root.

Descarga

mkdir -p /opt/teensy/src
cd /opt/teensy/src

binutils 2.25

wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/binutils/binutils-2.25.tar.bz2
tar xjf binutils-2.25.tar.bz2

gcc 5.1.0

wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-5.1.0/gcc-5.1.0.tar.bz2
wget https://gmplib.org/download/gmp/gmp-6.0.0a.tar.bz2
wget http://www.mpfr.org/mpfr-current/mpfr-3.1.2.tar.bz2
wget ftp://ftp.gnu.org/gnu/mpc/mpc-1.0.3.tar.gz
wget http://isl.gforge.inria.fr/isl-0.14.tar.bz2
tar xjf gcc-5.1.0.tar.bz2
tar xjf gmp-6.0.0a.tar.bz2
tar xjf isl-0.14.tar.bz2
tar xzf mpc-1.0.3.tar.gz
tar xjf mpfr-3.1.2.tar.bz2
mv gmp-6.0.0 gcc-5.1.0/gmp
mv isl-0.14 gcc-5.1.0/isl
mv mpc-1.0.3 gcc-5.1.0/mpc
mv mpfr-3.1.2 gcc-5.1.0/mpfr

newlib

wget ftp://sourceware.org/pub/newlib/newlib-2.2.0.20150423.tar.gz
tar xzf newlib-2.2.0.20150423.tar.gz

Compilación

binutils 2.25

mkdir -p /opt/teensy/build/binutils-2.25
cd /opt/teensy/build/binutils-2.25
../../src/binutils-2.25/configure --target=arm-none-eabi --prefix=/opt/teensy --enable-interwork --enable-multilib
make
make install
export PATH="/opt/teensy/bin:$PATH"

gcc 5.1.0 (inicial)

mkdir -p /opt/teensy/build/gcc-5.1.0
cd /opt/teensy/build/gcc-5.1.0
../../src/gcc-5.1.0/configure --target=arm-none-eabi --prefix=/opt/teensy --enable-interwork --enable-multilib --enable-languages="c,c++" --with-newlib --with-headers=../../src/newlib-2.2.0.20150423/newlib/libc/include --with-system-zlib
make all-gcc
make install-gcc

newlib

mkdir -p /opt/teensy/build/newlib
cd /opt/teensy/build/newlib
../../src/newlib-2.2.0.20150423/configure --target=arm-none-eabi --prefix=/opt/teensy --enable-interwork --enable-multilib
make
make install

gcc 5.1.0 (final)

cd /opt/teensy/build/gcc-5.1.0
make all
make install

Tras completar todo el proceso, el compilador, las binutils y la newlib para ARM quedan instaladas en la carpeta /opt/teensy.

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Las FPGAs y los CPLDs son circuitos integrados digitales programables a nivel hardware mediante algún tipo de lenguaje de descripción de hardware (VHDL, Verilog, SystemC, etc.). A lo largo de este post se desarrolla una primera toma de contacto con este tipo de integrados.

FPGA

La FPGA que se ha usado es una Xilinx Spartan 3E, que se puede encontrar en la placa Papilio One (http://papilio.cc). Esta placa es open hardware, con interface USB, memoria flash SPI para almacenar la configuración del hardware y con una buena relación calidad/precio (unos 38 dólares aproximadamente).

El entorno de desarrollo de Xilinx es un poco complejo (muchas opciones) pero se le coge el truco rápido. Es gratuito (aunque no es software libre) y muy fácil de instalar tanto en Windows como en Linux (no está para Mac). El entorno de desarrollo permite gestionar proyectos en VHDL o Verilog y generar al final los ficheros ".bit" que son los que se mandan a la FPGA.

De http://papilio.cc se descarga el Papilio Loader, un software open source que permite "tostar" los ficheros ".bit" en la placa FPGA y probar los diseños rápidamente. En la propia página del proyecto vienen varios tutoriales.

Prueba de concepto

Como prueba inicial se plantea un circuito conversor de binario (4 bits, del 0 al 9) a 7 segmentos mediante interfaz serie:

Se trata de un esquema muy sencillo: un registro de desplazamiento de 4 bits (que permite leer la entrada serie), un latch de 4 bits que carga el contenido del registro de desplazamiento y a la salida del latch una lógica combinatoria que convierte el número de 4 bits en una salida de 7 bits (para el display de 7 segmentos).

VHDL de la lógica combinatoria

VHDL es un lenguaje de descripción de hardware, no un lenguaje imperativo al uso. Cada línea de código describe un comportamiento y la única forma de realizar procesamiento secuencial es mediante la cláusula "process" ya que por defecto se ejecuta "todo a la vez".

Una lógica combinatoria está basada en puertas lógicas y las puertas lógicas se "ejecutan" siempre, no son como los biestables u otros elementos secuenciales. Para la lógica combinatoria de conversión binario a 7 segmentos se puede utilizar la sentencia WHEN...ELSE:


Como se puede apreciar en este caso, las 7 líneas de código debe "ejecutarse" de forma concurrente. Dicho de otra forma: se describen 7 circuitos combinacionales que deben implementarse en paralelo.

En este caso x es la salida del latch mientras que B es la salida de la FPGA que está conectada al display de 7 segmentos. En este caso se ha usado un display de cátodo común por lo que para encender un segmento del display hay que emitir un ‘1’ en la salida correspondiente.

VHDL de la lógica secuencial

La lógica secuencial se divide en la lógica del registro de desplazamiento que se ha implementado utilizando el clásico modelo RTL:


Y la lógica del latch de 4 bits, que se encarga de cargar el registro de desplazamiento (q_reg) en la señal de entrada de la lógica combinatoria para la salida de 7 segmentos (x), y que también se ha implementado utilizando el modelo RTL:


En este caso las acciones a realizar no se hacen "siempre" sino que dependen de otras señales (clock_in y latch_in) y debe hacerse una evaluación secuencial (si ocurre esto entonces aquello), por eso se utilizan bloques "process". Nótese que ambos bloques "process" se "ejecutan" en paralelo.

VHDL completo

El código VHDL completo, incluyendo la arquitectura y el port queda como sigue:


Tras compilar y sintetizar este código, la implementación eléctrica generada es la siguiente:



Como se puede ver, tanto el registro de desplazamiento como el latch se implementa mediante biestables D mientras que la lógica combinatoria de conversión de binario a 7 segmentos se implementa mediante LUTs (Look Up Tables), en lugar de mediante puertas lógicas. Esta forma de implementar lógica combinatoria es muy habitual en las FPGAs y los CPLDs.

Conexión con el Arduino

La FPGA funciona a 3.3 voltios mientras que el Arduino funciona a 5 voltios. Es necesario, por tanto adaptar los voltajes. En este caso concreto todas las señales salen del Arduino y entran en la FPGA por lo que se ha optado por hacer una adaptación de voltaje sencilla basada en transistores.

En el Arduino la función encargada de enviar un valor al display de 7 segmentos deberá colocar los datos de forma serie a través del pin data_in usando como reloj clock_in. Se activará latch_in cuando se desee mostrar en el display el valor cargado en el registro de desplazamiento. Obsérvese que al hacer la conversión de voltajes utilizando transistores NPN en configuración de emisor común, la lógica debe ser negada, es decir, para emitir un 1 de 3.3 voltios, emitimos un 0 de 5 voltios y para emitir un 0 de 3.3 voltios, emitimos un 1 de 5 voltios:


A continuación puede verse un vídeo con el invento en funcionamiento:



Algunos enlaces para empezar con VHDL (en español)

Lista de reproducción de YouTube del profesor Carlos Fajardo sobre VHDL - Vídeos muy amenos y fáciles de seguir.
Libro online "Programación en VHDL" - Muy buen libro, aunque le echo en falta más ejemplos y ejercicios.

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La utilización de lógica borrosa o difusa (“fuzzy”) para el control de procesos permite abordar este tipo de problemas desde una perspectiva más "humana" ya que las reglas de la lógica borrosa son enunciados fácilmente comprensibles por una persona ajena a la teoría del control y su ajuste es más intuitivo que en el caso de controladores más "puros" como el PID. A lo largo de este post se abordará el control de velocidad de un sencillo motor DC mediante lógica borrosa utilizando sólo un puñado de reglas.

El problema

Se parte de un lazo de control estándar, el mismo que se utilizó cuando se implementó el control PID:



La velocidad se lee mediante un sencillo encoder compuesto por un disco pintado mitad de blanco y mitad de negro y por un sensor infrarrojo de tipo reflexivo (el CNY70, de los que suelen usarse en robots siguelineas).

El motor es accionado a través de una de las salidas PWM del microcontrolador mediante un transistor NPN de potencia.

El esquema es exactamente el mismo que el utilizado en el post anterior.

Lectura de la velocidad angular

Para leer la velocidad angular se conecta la salida del sensor infrarrojo reflexivo (en concreto la salida del inversor schmitt) a una entrada de interrupción externa del microcontrolador y se programa dicha interrupción externa para que se dispare en uno de los flancos (subida o bajada, pero no en ambos a la vez). De esta forma y al estar el disco pintado mitad negro y mitad blanco, cada interrupción se corresponderá con una vuelta del eje de rotación.


Cada vez que se ejecuta la interrupción (da una vuelta el eje de rotación) se obtiene la cantidad de microsegundos que han pasado desde la anterior vuelta y se calcula la velocidad angular:



Señal PWM de salida

La salida del controlador borroso no es en este caso directamente el valor absoluto PWM, sino el "incremento" (o una especie de derivada) de dicho valor PWM. Esto simplifica el diseño del controlador borroso pero complica la etapa de salida, ya que hay que poner un "integrador" a la salida del controlador que convierta los incrementos PWM en valores absolutos PWM.



Afortunadamente este "integrador" no es más que un acumulador en el que se van sumando, en cada iteración, los incrementos que emite el controlador borroso. Es esta suma la que se emite como PWM para accionar el motor.



Control borroso

Para realizar el controlador se plantea como variable de entrada al mismo el error de la velocidad de rotación (deseada - actual) en revoluciones por minuto (RPM) y como variable de salida, el incremento (una especie de derivada) del ciclo de trabajo de la señal PWM que alimenta al motor DC. Se definen unos sencillos conjuntos borrosos asociados a cada una de estas dos variables:




Mientras que las reglas de lógica borrosa que se van a utilizar son las siguientes:

SI (error ES error negativo) ENTONCES salida ES decrementar velocidad
SI (error ES sin error)      ENTONCES salida ES mantener velocidad
SI (error ES error positivo) ENTONCES salida ES incrementar velocidad

Como puede apreciarse, las reglas son sencillas y fáciles de ajustar, de recordar y de mantener. Además, el hecho de que la variable de salida sea un incremento en lugar de un valor absoluto simplifica enormemente las reglas y los conjuntos.

Ejemplo 1

Supongamos que queremos alcanzar una velocidad de 3000 RPM y que la velocidad actual medida por el sensor de velocidad es de 2000 RPM, el error será, por tanto de 1000 RPM (consigna - valor real). Lo primero que se hace es “borrosificar” o “fuzzyficar” esta lectura:

Para la expresión “(error ES error negativo)” se calcula el grado de pertenencia de 1000 RPM al conjunto borroso “error negativo”, para la expresión “(error ES sin error)” se calcula el grado de pertenencia de 1000 RPM al conjunto borroso “sin error” y para la expresión “(error ES error positivo)” se calcula el grado de pertenencia de 1000 RPM al conjunto borroso “error positivo”:



Como se puede ver:
$$\mu_{error \space negativo}(1000)=0$$
$$\mu_{sin \space error}(1000)=0$$
$$\mu_{error \space positivo}(1000)=1$$
Por lo tanto, para la salida:
$$\mu_{decrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=0$$
$$\mu_{mantener \space velocidad}(\Delta PWM)=0$$
$$\mu_{incrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=1$$
A continuación se calcula mediante el método de la media ponderada de centros, el valor de la salida:
$$\Delta PWM={0·C_{dec. \space velocidad}+0·C_{mant. \space velocidad}+1·C_{inc. \space velocidad} \over 0+0+1}=C_{inc. \space velocidad}=20$$
En este caso el resultado el directamente el centro del conjunto borroso “incrementar velocidad”, que vale 20, con lo que incrementamos la velocidad.

Ejemplo 2

Supongamos ahora que queremos alcanzar la misma velocidad de 3000 RPM y que la velocidad actual medida por el sensor de velocidad es de 3050 RPM, el error será, por tanto de -50 RPM (consigna - valor real). Lo primero que se hace de nuevo es “borrosificar” o “fuzzyficar” esta lectura:

Se calculan los diferentes grados de pertenencia:



Como se puede ver:
$$\mu_{error \space negativo}(-50)=0.5$$
$$\mu_{sin \space error}(-50)=0.5$$
$$\mu_{error \space positivo}(-50)=0$$
Por lo tanto, para la salida:
$$\mu_{decrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=0.5$$
$$\mu_{mantener \space velocidad}(\Delta PWM)=0.5$$
$$\mu_{incrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=0$$
A continuación se calcula mediante el método de la media ponderada de centros, el valor de la salida:
$$\Delta PWM={0.5·C_{dec. \space velocidad}+0.5·C_{mant. \space velocidad}+0·C_{inc. \space velocidad} \over 0.5+0.5+0}=-10$$
Un valor de -10 en el incremento del PWM, disminuye dicho valor y, por tanto, hace que se disminuya la velocidad del motor.

En condiciones ideales, con una entrada de error de 0 RPM tendríamos:
$$\mu_{error \space negativo}(0)=0$$
$$\mu_{sin \space error}(0)=1$$
$$\mu_{error \space positivo}(0)=0$$
Por lo tanto, para la salida:
$$\mu_{decrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=0$$
$$\mu_{mantener \space velocidad}(\Delta PWM)=1$$
$$\mu_{incrementar \space velocidad}(\Delta PWM)=0$$
Y haciendo la “desborrosificación” o “defuzzyficación” nos sale:
$$\Delta PWM={0·C_{dec. \space velocidad}+1·C_{mant. \space velocidad}+0·C_{inc. \space velocidad} \over 0+1+0}=C_{mant. \space velocidad}=0$$
Un incremento del valor PWM de 0, con lo que no cambiamos la velocidad del motor.

Para dotar al sistema de un comportamiento más estable, en los sistemas reales, suele tomarse también como entrada la derivada de la velocidad angular y establecer reglas que hagan variar el PWM en función de esta otra entrada. En este caso, por simplicidad, se ha optado por utilizar como entrada sólo la velocidad angular.

Implementación

La implementación se ha realizado en C++ y las clases definidas pueden dividirse en dos grupos: las que hacen de interfaz con hardware interno, entrada y salida (lectura del sensor de infrarrojos reflexivo para calcular la velocidad angular, salida PWM, timers, etc.) y las que forman parte del motor de inferencia borroso (expresiones, conjuntos borrosos, variables lingüísticas, reglas, etc.)

Diagrama de clases 1:


Diagrama de clases 2:


Los conjuntos borrosos (clase FuzzySet) se definen de forma trapezoidal:



En el caso concreto que nos ocupa los conjuntos estarán, por tanto, definidos así:


Cada regla de inferencia borrosa estará definida por un antecedente (objeto de clase FuzzyExpression o derivadas) y por un consecuente (objeto de clase FuzzyConsequent).


En el antecedente podemos hacer combinaciones “Y”, “O” y “NO” utilizando las clases FuzzyAndExpression, FuzzyOrExpression y FuzzyNotExpression respectivamente.


De esta forma podemos crear reglas de inferencia borrosa tan complejas como queramos. Se ha aprovechado, además, la capacidad que tiene C++ de redefinir operadores y se han usado los operadores “&&”, “||”, “!” y “%” como sinónimos de FuzzyAndExpression, FuzzyOrExpression, FuzzyNotExpression y FuzzyTerminalExpression, respectivamente:


Ahora se puede escribir la regla de ejemplo de antes “SI (entrada1 ES conjunto1) Y (entrada2 ES conjunto2) ENTONCES salida 1 ES conjunto3” de la siguiente manera:


Como se puede apreciar, la sintaxis se vuelve más clara y las reglas son más fáciles de leer y de mantener. En el caso que nos ocupa las reglas se definen de la siguiente manera:


Finalmente, en el bucle principal de la aplicación lo único que se hace es iterar el motor de inferencia borroso (FuzzyController::run) cada 200 milisegundos:




Todo el código fuente puede descargarse de la sección soft.

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Uno de los controladores más utilizados es el tipo PID (Proporcional Integral Derivativo). A lo largo de este post se abordará la implementación de uno en Arduino para controlar la velocidad de un motor DC.

Un poco de teoría

Cuando se quiere controlar una planta (en nuestro caso un motor DC), lo más habitual es plantear un lazo de control estándar:

La señal que entra al controlador es la medida que queremos que alcance la planta (llamada "consigna" en teoría del control) menos la medida de salida de la planta o, lo que es lo mismo, el error. El objetivo del controlador será siempre minimizar el valor absoluto del error (que tienda a cero) actuando sobre la entrada de la planta.

Para profundizar bien en el estudio del control habría que ver las transformadas de Laplace, los polos y los ceros del sistema y, para el caso discreto, lo ideal sería un estudio basado en la transformada Z estudiando también la ubicación de los polos y los ceros. Sin embargo me centraré en el estudio y la implementación de un controlador estándar: el PID.

PID

Los controladores PID son un tipo especial de controlador que combinan la acción proporcional (P), la acción integral (I) y la acción derivativa (D) sobre el error. Si a la entrada del controlador (el error) la llamamos e(t) y a la salida del controlador (la entrada a la planta, en nuestro caso la entrada al motor DC) la llamamos u(t). Podemos definir un PID de la siguiente manera:
$$u(t)=K_pe(t)+K_i\int_0^t e(\tau)d\tau+K_d{de(t) \over dt}$$
Como se puede apreciar, la acción proporcional vendrá determinada por la constante $K_p$, la acción integral por la constante $K_i$ y la acción derivativa por la constante $K_d$.

1. La acción proporcional $K_p$ hace que el error en estado estacionario tienda a cero.

2. La acción integral $K_i$, al ir sumando los errores en el tiempo (integral), tiende a eliminar el error estacionario generado por la acción proporcional.

3. La acción derivativa $K_d$ tiende a suavizar las variaciones en el error.

Para determinar los mejores valores de cada una de las constantes, lo ideal es realizar un estudio mediante la transformada de Laplace y buscar la mejor ubicación de los polos y los ceros del controlador PID para que se obtenga el comportamiento deseado.

En este caso se ha optado por realizar pruebas empíricas con valores bajos e ir probando diferentes combinaciones.

Implementación a nivel hardware

En este caso la planta es un motor DC del que vamos a controlar su velocidad mediante la salida PWM de 8 bits (0 a 255) y 5 voltios. La salida PWM la conectamos a la base de un transistor NPN de potencia (en este caso un BD139) montado en configuración de emisor común.

La lectura de la velocidad angular la hacemos utilizando un disco pintado (mitad blanco y mitad negro) conectado al eje de rotación (para que gire) y un sensor reflexivo de infrarrojos CNY70 (del que se utiliza en los robots sigue líneas).



Polarizando el fototransistor y el led infrarrojo y acondicionando la señal con una puerta inversora de tipo schmitt, ya tenemos un flanco de subida o de bajada por cada vuelta que da el disco.


Implementación a nivel software

Lectura de la velocidad

Para obtener la velocidad de rotación lo más eficiente es conectar la salida del inversor schmitt a una entrada del microcontrolador que permita disparar interrupciones internas en cada flanco de bajada o en cada flanco de subida. El pseudocódigo sería como sigue:

rpm = 0
anterior_t = 0

cada vez que haya un flanco de subida hacer:
    t = microsegundos
    incremento = t - anterior_t
    rpm = (1 / incremento) * 60000000
    anterior_t = t
fin interrupción

De esta forma tenemos los rpm a los que va el motor. Nótese que esta implementación no detecta la velocidad de 0 rpm. Para detectar la velocidad de 0 rpm habría que incluir un timer que, pasado un tiempo determinado, si no se produce la interrupción, asuma que el disco se ha parado (rpm = 0). En este caso no se ha implementado esta funcionalidad por simplicidad.

Implementación del PID

Para implementar el controlador PID en el Arduino (o en cualquier otro microcontrolador) tenemos que discretizar la ecuación diferencial que relaciona u(t) con e(t). Separamos primero dicha ecuación diferencial en partes:
$$u(t)=u_p(t)+u_i(t)+u_d(t)$$
Siendo:
$$u_p(t)=K_pe(t)$$
$$u_i(t)=K_i\int_0^t e(\tau)d\tau$$
$$u_d(t)=K_d{de(t) \over dt}$$
La discretización de $u_p(t)$ es trivial:
$$u_p[k]=K_pe[k]$$
La discretización de $u_i(t)$ asumiento un período de muestreo de $T$ lo suficientemente bajo la podemos calcular aproximando la integral mediante una suma de áreas de rectángulos de base $T$ y altura $e[k]$:
$$u_i[k]=K_i\sum_{n=0}^kTe[n]=K_iT\sum_{n=0}^ke[n]$$
De la misma manera, la discretización de $u_d(t)$ asumiento un período de muestreo $T$ lo suficientemente bajo la podemos calcular aproximando la derivada mediante el cálculo de la pendiente de la recta que une $e[k-1]$ con $e[k]$:
$$u_d[k]=K_d{e[k]-e[k-1] \over T}$$
El PID discretizado nos quedaría, por tanto, de la siguiente manera:
$$u[k]=K_pe[k]+K_iT\sum_{n=0}^ke[n]+K_d{e[k]-e[k-1] \over T}$$
Esta ecuación en diferencias finitas sí es fácilmente implementable en cualquier sistema. En el caso de Arduino podríamos realizar la siguiente implementación:


Las pruebas empíricas realizadas han dado muy buenos resultados para:
$$K_p=K_i=K_d=0.5$$
Con un período de muestreo $T=0.01$. La inicialización, por tanto, quedaría así:


Mientras que cada 10 milisegundos ($T=0.01$) habrá que calcular el PID:



Pruebas realizadas

Para una consigna de 1000 rpm, la velocidad angular medida utilizando el PID es la siguiente (100ms entre medida y medida):

1013.99 rpm
1025.57 rpm
1013.03 rpm
1019.02 rpm
986.13 rpm
1003.95 rpm
1002.00 rpm
1013.65 rpm
999.07 rpm
977.64 rpm
1013.99 rpm
1037.49 rpm
1018.26 rpm
998.14 rpm
986.71 rpm
1006.64 rpm
1017.29 rpm
1017.43 rpm

Mientras que para una consigna de 1600 rpm, la velocidad angular medida fue la siguiente (100ms entre medida y medida):

1632.03 rpm
1591.01 rpm
1602.56 rpm
1583.28 rpm
1608.92 rpm
1578.28 rpm
1599.66 rpm
1583.61 rpm
1586.29 rpm
1616.21 rpm
1619.35 rpm
1594.39 rpm
1601.54 rpm
1581.11 rpm
1601.37 rpm
1606.68 rpm
1570.52 rpm
1602.39 rpm

El código fuente para Arduino puede descargarse de la sección soft.



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