Relação entre processamento de sinais e engenharia de sistemas de controle?

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A engenharia de sistemas de controle e o processamento de sinais digitais são importantes cursos / disciplinas de engenharia elétrica. Mas como essas duas disciplinas / cursos estão relacionados entre si?

Também, por favor, deixe-me saber, quais são alguns recursos recomendados (livros, tutoriais, palestras etc.) sobre engenharia de sistemas de controle e como começar a trabalhar com ele em nível técnico?

Como temos resposta no link abaixo, mas essa resposta é sobre recursos dsp, estou procurando recursos sobre engenharia de sistemas de controle, exemplo de resposta de solicitação de referência

abtj
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a única vez em que fiz algo relacionado aos controles pelos quais fui pago foi quando desenhei um conversor de taxa de amostragem assíncrona com um antigo SHArC (silício v 0.6) nos anos 90. havia um servomecanismo sorta envolvido no ajuste da taxa de amostragem para que o ponteiro (com um componente fracionário para o ponteiro) e as amostras que saíssem seguisse o ponteiro das amostras que chegavam com um atraso constante.
robert bristow-johnson
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sou contra o fechamento da questão.
robert bristow-johnson

Respostas:

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Há muita sobreposição, mas algumas diferenças de ênfase. A Engenharia de controle também é mais antiga que o DSP. Se você tem uma educação tradicional em EE, não faz muita distinção.

Variáveis ​​de estado são a perspectiva mais típica em Controles. A primeira edição de Oppenheim e Schafer 1975, tinha um capítulo sobre variáveis ​​de estado, mas elas o abandonaram ao longo dos anos. Você precisa entender as variáveis ​​de estado para executar o Kalman Filtering, que é uma área de sobreposição. Estimativa linear e controles lineares são duplos um do outro.

Eu diria também que os sistemas híbridos de tempo contínuo / discreto são mais comuns nos controles, mas também existem muitos exemplos para o DSP.

O DSP é quase sempre feito com amostragem uniforme. As variáveis ​​de estado também podem funcionar com amostragem não uniforme.

Eu nunca ouvi falar do sistema de controle anti-causal, mas a filtragem reversa a tempo é comum no DSP. Os controles são inerentemente causais. A transformação de Laplace de um lado é mais comum nos controles.

A estabilidade nos loops de feedback é importante em ambas as áreas. Uma classe de sistemas de controle avançados cobrirá tópicos como a estabilidade de Lyaponov. Você normalmente não vê isso coberto no DSP, mas existem documentos do DSP que usam essa técnica.

A Teoria de Controle aparece na engenharia mecânica. O DSP aparece nas finanças. Existem muitos dos dois na robótica, que também usa a visão computacional.

No RADAR, as formas de onda e a filtragem são mais DSP no front-end, mas os sistemas de rastreamento no back-end são mais semelhantes aos controles.

Se eu tivesse que usar uma única palavra para descrever cada uma.

Controles: feedback

Processamento de sinais: sensoriamento

ou talvez usando uma frase

Controles: no presente

DSP: no sulco


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Variáveis ​​de estado são a perspectiva mais típica em Controles. Depende de onde você está trabalhando. Mais típico na academia e também no setor aeroespacial, onde é a única maneira de obter estabilidade. Na indústria, porém, é mais provável que você veja o controle clássico com PIDs.
Graham
@Graham Sim, mas nos sistemas mais complicados que vazam sinais para a frente e para trás, em um caso específico de aquecedores e sensores para estabelecer temperaturas, eu tive que colocar PIDs com um custo de desempenho para que pessoas menos hábeis pudessem mantê-lo. Normalmente, exceto polos / zeros finitos identificáveis, sistemas de controle mais elaborados melhoram o desempenho.
rrogers
o que você quer dizer com frase "in-the-groove" ??
abtj
@rrogers Eles podem ter um desempenho melhor, com certeza, mas essa melhoria de desempenho pode não ser significativa, especialmente em comparação com o custo do treinamento para entendê-lo. É por isso que ainda usamos PIDs. Estou desenvolvendo software de controle incorporado em tempo real há 25 anos e, pensando bem, não precisaria das duas mãos para contar o número de engenheiros que conheci que realmente entendiam completamente o espaço de estados. (Eu não estou nessa lista BTW;!) E eu não precisaria de nenhum mãos para contar os sistemas em que trabalhei que usaram.
Graham
no sulco. acho edison
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Eu fiz o meu processamento de sinal Ph.D. em um departamento de sistemas de controle . Minha opinião é que o processamento do sinal é de loop aberto; sistemas de controle fecham o loop.

Além disso, a matemática por trás de ambos é muito semelhante. São os aplicativos que geralmente são muito diferentes.

Peter K.
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Fechar ou votar contra esta questão não seria uma ação positiva, porque esta questão é sobre a busca do conhecimento e este conhecimento está relacionado com DSP como algo há relação entre engenharia de sistemas de controle e DSP
abtj
ao contrário do Facebook, eu não posso colocar um cara infeliz sobre este :-(.
Robert Bristow-johnson
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@abtj Eu gosto dessa pergunta de algumas maneiras, mas os critérios mencionados ("buscando conhecimento geralmente relacionado ao DSP") são necessários, mas não suficientes para o tópico!
Marcus Müller
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Ambos se baseiam na Teoria do Sistema Linear (também conhecida como "Sinais e Sistemas" ). O mesmo acontece com os sistemas de comunicação e circuitos elétricos lineares , circuitos eletrônicos e redes distribuídas (também conhecidas como linhas de transmissão ).

Ambos se preocupam com a estabilidade do sistema. Os pólos devem estar dentro do círculo unitário. O DSP é realmente mais amplo que Controles ou Comunicações.

Sistemas de controle geralmente estão mais interessados ​​no comportamento no domínio do tempo; resposta ao impulso e resposta ao passo. O critério de Routh-Hurwitz (ou seu equivalente em tempo discreto) e as técnicas de Locus raiz são algo com que os caras do Controle se preocupam. Eu nunca realmente me preocupei com isso.

Costumava ser que os sistemas Variável de Estado estavam no âmbito dos Controles, mas desde o Filtro Kalman, eu vi representações de Variáveis ​​de Estado (com as matrizes A, B, C, D ) aparecendo com mais frequência no DSP.

Muitos problemas de DSP fora dos controles estão menos preocupados com o comportamento no domínio do tempo e mais preocupados com o comportamento no domínio da frequência.

O processamento de imagens está mais relacionado ao DSP do que aos controles.

Não sei, os caras da Controls se preocupam com a FFT e tal.

Todas essas disciplinas têm um fim prático que se torna Eletrônica. Preocupar-se com o modo como os chips DSP ou CPU são conectados aos conversores A / D e D / A, à memória e a outros periféricos. Não sei quanto os caras da Controladoria se preocupam com o erro de quantização, mas deveriam.

Robert Bristow-Johnson
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FIY, em eletrônica de potência, geralmente usamos ADC de 12 a 16 bits com faixa dinâmica suficiente. No entanto, no nível DAC, o atuador geralmente é um "atuador" de 2, 3 ou 5 níveis, se desejar. Então, como você disse, definitivamente temos que lidar com a quantização.
Ben
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Há uma distinção bastante simples.

O processamento de sinais é um conjunto de ferramentas que podem ser usadas para engenharia de controle.

A engenharia de controle tem a ver com fazer com que algo se mova como você deseja que ele se mova. Algumas das ferramentas de processamento de sinal ajudarão nisso (e outras não; a filtragem reversa não acontece em tempo real sem um TARDIS).

O processamento de sinais preocupa-se principalmente com a resposta em frequência (ganho), porque é isso que afeta mais o que você ouve. O atraso da fase e do grupo é um problema, mas geralmente não é o principal.

Porém, na engenharia de controle, você geralmente deseja que algo se mova para uma posição e depois não se mova. Ao fazer isso, há um princípio fundamental - se você não pode vê-lo, não pode corrigi-lo . Se a sua medição de posição é filtrada de maneira a atrasar mal a medição, o loop de controle não sabe onde está (ou não obtém essas informações com rapidez suficiente) e, portanto, não pode se mover adequadamente. Ou pior, se receber as informações tarde demais, pode até tentar seguir na direção errada.

Portanto, a engenharia de controle tende a usar filtros como o Butterworth, que podem não fazer um bom trabalho de filtragem, mas que têm efeitos muito mais benignos nos sinais. Ou talvez nem use filtros, porque o ruído nos sinais pode não afetar o movimento do sistema se você tiver um loop de controle lento ou um sistema com muita inércia.

O melhor livro que conheço é a Modern Control Engineering da Ogata. Eu posso recomendar isso completamente. Ele pára um pouco antes do controle do espaço de estado, mas para a maioria dos trabalhos de controle, você raramente precisará disso.

Graham
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IOSOSI

  • Os engenheiros de controle tendem a impor restrições (fortes) às saídas de um sistema e se dedicam a encontrar entradas que atendam às restrições
  • o pessoal de processamento de sinais tende a colocar (fortes) expectativas nas saídas e se esforça para encontrar sistemas que convertam as entradas adequadamente .

Como conseqüência, suas ferramentas são muito semelhantes, e é como se às vezes as usassem de maneira dupla. Mesmo que seus antecedentes sejam muito próximos, notei algumas dificuldades em sua intercomunicação. Até certo ponto, essa situação me lembra o de George Bernard Shaw:

Os Estados Unidos e a Grã-Bretanha são dois países separados por um idioma comum.

Portanto, o processamento de sinal / imagem e a engenharia de controle são duas disciplinas próximas, separadas por um conjunto de ferramentas comuns .

Laurent Duval
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  • O requisito, para implementações de sistemas causais em tempo real (onde tempo é o parâmetro independente) que minimiza continuamente um erro de saída em relação a um critério de referência , distingue a disciplina dos sistemas de controle.

  • Você pode pesquisar no MIT Open Courseware , como https://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-30-feedback-control-systems-fall-2010/

  • O Scilab, prático e gratuito, do MATLAB ( https://scilab.org ) fornece acesso a muitas bibliotecas comprovadas que dão suporte ao projeto e análise de sistemas de controle.

  • O NumPy e o SciPy do Python ( https://scipy.org ) podem substituir o Scilab , se você preferir, enquanto o SymPy ( https://sympy.org ) pode ajudar com manipulações simbólicas (sistema de álgebra computacional). Os blocos de anotações Anaconda Jupyter ( https://anaconda.org ) permitirão que você documente seu desenvolvimento com a tipografia Markdown e a renderização de expressão LaTeX , juntamente com códigos interativos e blocos de saída.

  • Para renderizar gráficos de fluxo de sinal , que frequentemente resumem sistemas de controle, você pode usar o Graphviz ( https://graphviz.org ).

  • Roger Labbe explica os filtros do Kalman com muita eficiência: https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python O estado estimado do sistema é o objeto de controle de um filtro Kalman.

Kevin
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