Abstract:
Entre otras causas como pérdidas energéticas o la inercia del sistema, una de las fuentes de error que presentan la gran mayoría de los sensores es la pérdida de linealidad, al acercarse al punto de saturación, (ya sea sensor de temperatura, desplazamiento, velocidad, etc). Ya que es un problema de tan diversa naturaleza se ha buscado abordarlo desde diferentes enfoques, matemáticamente hablando, tales como el análisis de errores, redes neuronales, modelado de bloques e inversa de Volterra. Esta última aplicable a no linealidades continuas e invariantes en el tiempo. En el presente trabajo se utilizó esta última opción para incrementar el rango de medición de un transductor LVDT. El rango de medición es seleccionado cercano al rango en el que el sistema puede ser considerado lineal. El LVDT utilizado fue simuladocomo un modelo Wiener de un grado de libertad, por lo que su señal de salida se dividió en dos partes, en la primera se representa su comportamiento lineal, y en la segunda su comportamiento magnético que se aproximó a un polinomio cúbico. La respuesta lineal se generó a partir de la solución exacta de un modelo estructural de segundo orden. El modelo cúbico se genero a partir de una gráfica obtenida de un LVDT comercial. El efecto histerético fue ignorado. El sistema sensor simulado es identificado por un modelo ARX (AutoRegresivo con entradas eXogenas) y a partir de este se obtuvieron las Ecuaciones Lineales Asociadas (ALEs) para el sistema, así como su inversa de Volterra. Se implementó el control de lazo abierto para el LVDT simulado y se verificó que el sistema se convertía virtualmente en un elemento de ganancia unitaria para rangos de medición mayores y frecuencias superiores a su ancho de banda.
