Controlador PI Neuromórfico con Reset Automático para Compensación Simultánea Anti-Windup y de Zona-Muerta: Resultados Iniciales
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13740Palabras clave:
Modelado de sistemas híbridos y conmutados, Control basado en eventos, Anti-windup, Control de sistemas conmutadosResumen
La saturación del actuador en sistemas regulados mediante controladores proporcional-integral (PI) provoca el «windup» del integrador y, por tanto, la degradación del rendimiento. Las configuraciones clásicas de control PI con reset automático abordan este problema introduciendo un modelo de saturación que limita la acción integral. Este artículo propone un esquema de control PI antiwindup basado en control-neuromórfico (NC), en el que la saturación convencional se sustituye por una neurona. Este elemento permite cumplir una doble función: gracias a su funcionamiento basado en pulsos, impone de forma inherente la saturación cuando la entrada supera la amplitud de los pulsos, al tiempo que mitiga los efectos de la zona muerta sin requerir un modelado explícito. Al abordar ambas no linealidades mediante un único elemento, la arquitectura de control general se mantiene notablemente simple. Los resultados de simulación en un motor de corriente-continua (DC) demuestran la simplicidad y la eficacia de la estrategia propuesta en un actuador no-lineal con zona muerta y saturación.
Referencias
Åström, K., Hägglund, T., 2006. Advanced PID Control. ISA - The Instrumentation, Systems and Automation Society.
Canudas de Wit, C., Olsson, H., Astrom, K., Lischinsky, P., 1995. A new model for control of systems with friction. IEEE Transactions on Automatic Control 40 (3), 419–425. DOI: 10.1109/9.376053
DeWeerth, S., Nielsen, L., Mead, C., Astrom, K., 1991. A simple neuron servo. IEEE Transactions on Neural Networks 2 (2), 248–251. DOI: 10.1109/72.80335
Serrano-Balbontín, A. J., Mérida, L., Vinagre, B. M., Feliu-Batlle, V., Tejado, I., 2026a. Neuromorphic control of DC motors with static frictiondominated dynamics. IEEE Transactions on Control Systems Technology (In Press). DOI: 10.1109/TCST.2026.3698162
Serrano-Balbontín, A. J., Tejado, I., Mancha-Sánchez, E., Vinagre, B. M., 2023. Introducing fractional order dynamics in neuromorphic control: application to a velocity servomotor. In: 2023 European Control Conference (ECC). pp. 1–6. DOI: 10.23919/ECC57647.2023.10178322
Serrano-Balbontín, A. J., Tejado, I., Vinagre, B. M., 2024a. Fieldprogrammable analog array implementation of neuromorphic silicon neurons with fractional dynamics. Fractal and Fractional 8 (4). DOI: 10.3390/fractalfract8040226
Serrano-Balbontín, A. J., Tejado, I., Vinagre, B. M., 2024b. A neuron-based back-calculation anti-windup strategy: First results. IFAC-PapersOnLine 58 (7), 388–393. DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.08.093
Serrano-Balbontín, A. J., Tejado, I., Vinagre, B. M., Aphale, S. S., San-Millan, A., 2026b. Spiking control of a solenoid valve for high-precision pressure regulation in soft robotics. IEEE Control Systems Letters 10, 127–132. DOI: 10.1109/LCSYS.2026.3672133
Visioli, A., 2006. Practical PID control. Springer London. DOI: 10.1007/1-84628-586-0
Yang, Y., Zhu, F., Zhang, X., Chen, P., Wang, Y., Zhu, J., Ding, Y., Cheng, L., Li, C., Jiang, H., Wang, Z., Lin, P., Shi, T., Wang, M., Liu, Q., Xu, N., Liu, M., May 2024. Firing feature-driven neural circuits with scalable memristive neurons for robotic obstacle avoidance. Nat. Commun. 15 (1), 4318.
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