Los algoritmos de control en servosistemas permiten ajustar el comportamiento de motores y actuadores con gran precisión. Esta tecnología procesa la señal de error —la diferencia entre lo que se desea y lo que realmente ocurre— para generar una respuesta que optimiza el sistema. En GDM, entendemos que sin algoritmos de control bien configurados, ningún servosistema puede alcanzar su máximo rendimiento.
Además de mejorar la estabilidad, estos algoritmos aseguran que cada movimiento responda con eficiencia a las órdenes del sistema. Por eso, conocerlos y aplicarlos correctamente resulta esencial en cualquier estrategia de mantenimiento industrial.
¿Driver o algoritmo? No confundas los conceptos.
En el mundo de los servosistemas, es común escuchar términos como driver, PID o MPC como si fueran equivalentes. Sin embargo, cada uno cumple una función distinta. El driver es el dispositivo electrónico que gestiona la alimentación y el control del motor. Recibe señales de referencia y ajusta la tensión y corriente para ejecutar el movimiento deseado.
Por otro lado, los algoritmos de control procesan la señal de error y definen cómo debe actuar el sistema para corregirla. Aunque suelen estar integrados en el driver, en sistemas más complejos pueden ejecutarse en controladores externos como PLCs o CNCs. En estos casos, el driver actúa como amplificador de potencia, mientras que la lógica de control se gestiona desde fuera.
Driver, controlador y algoritmo son términos que requieren de una precisión conceptual.
- Driver: dispositivo que gestiona potencia y señales hacia el motor; garantiza corriente/tensión según la referencia recibida.
- Controlador (PLC, motion controller, CNC): parte que ejecuta la lógica de control (trayectorias, perfiles, setpoints) y comunica órdenes al driver.
- Algoritmo de control: conjunto de reglas matemáticas que transforma el error en una salida de control; puede residir dentro del driver, en el controlador o en una capa externa de supervisión.
En este punto se nos ocurre una aclaración práctica al tema que nos ocupa, no siempre el algoritmo “está dentro del driver”. En sistemas industriales modulares, la lógica reside en el motion controller; el driver actúa como etapa de potencia. Este matiz condiciona mantenimiento y diagnóstico: si el algoritmo falla, la intervención puede requerir reconfigurar parámetros en el controlador, no solo reemplazar hardware.
¿Qué hace un algoritmo de control en un servosistema?
Un algoritmo de control en un servosistema aplica reglas matemáticas para transformar la señal de error en una acción correctiva. Gracias a esta lógica, el sistema ajusta su respuesta y mejora la precisión del movimiento. En entornos industriales, esta capacidad resulta clave para mantener la eficiencia y evitar fallos.
Existen diferentes tipos de algoritmos, cada uno con ventajas específicas según la aplicación. Algunos se centran en corregir errores simples, mientras que otros anticipan el comportamiento del sistema o se adaptan a condiciones cambiantes. Elegir el adecuado depende del nivel de exigencia y del tipo de servosistema.
Tipos de algoritmos de control más utilizados.
Algoritmos clásicos: los favoritos de la industria.
- PID (Proporcional-Integral-Derivativo): Ajusta la señal de control según el error actual, su acumulación y su velocidad de cambio. Es el más utilizado por su equilibrio entre simplicidad y eficacia.
- PI (Proporcional-Integral): Variante sin componente derivativo. Ideal en entornos con ruido donde el término D puede generar inestabilidad.
- PD (Proporcional-Derivativo): Mejora la respuesta dinámica sin eliminar el error en estado estacionario. Se usa en sistemas donde la rapidez importa más que la precisión absoluta.
Algoritmos avanzados: para aplicaciones exigentes.
- MPC (Control Predictivo basado en Modelo): Predice cómo se comportará el sistema y ajusta la señal de control considerando restricciones físicas y operativas.
- Control adaptativo: Modifica sus parámetros en tiempo real para adaptarse a cambios en el entorno o en el sistema.
- Control robusto (H∞, Sliding Mode): Mantiene el rendimiento incluso ante perturbaciones o incertidumbres.
- LQR (Regulador Lineal Cuadrático): Optimiza el control minimizando una función de coste que combina error y esfuerzo de control.
Algoritmos con inteligencia artificial: el futuro ya está aquí.
- Control difuso (Fuzzy Logic): Emula la lógica humana para tomar decisiones en sistemas con alta incertidumbre.
- Redes neuronales y Machine Learning: Aprenden patrones y ajustan el control de forma autónoma. Resultan útiles en sistemas no lineales y de alta complejidad.
¿Cómo elegir el algoritmo adecuado?
La elección del algoritmo no es una decisión que deba quedar exclusivamente en manos del cliente, ni debe imponerla la ingeniería sin transparencia. Lo óptimo resulta de un proceso colaborativo: el cliente define objetivos y restricciones; la ingeniería traduce esos requisitos en soluciones técnicas justificadas; ambos validan mediante pruebas y aceptan una propuesta con criterios claros de rendimiento, mantenimiento y coste.
La elección del algoritmo de control depende de varios factores: tipo de servosistema, nivel de precisión requerido, entorno de trabajo y capacidad de procesamiento. En aplicaciones estándar, un PID bien ajustado puede ofrecer resultados excelentes. En cambio, procesos más complejos pueden beneficiarse de algoritmos predictivos o adaptativos.
Además, el mantenimiento preventivo y correctivo debe considerar la configuración del algoritmo. Un mal ajuste puede provocar vibraciones, errores de posicionamiento o incluso fallos mecánicos.
¿Y si el algoritmo falla?
Un algoritmo puede estar mal calibrado, pero esto no implica fallo, sino mal desarrollo. Veámoslo desde otro punto de vista, para que algo falle primero debe funcionar. En una fase inicial es posible que atribuyamos fallos a la mecánica cuando frecuentemente el ajuste del control es el origen. Pero una vez normalizada la operativa, la pérdida de precisión atribuible al firmware es más que improbable.
Una vez parametrizado el dispositivo con el algoritmo de control adecuado el programa funcionará y el problema más probable es un borrado del algoritmo o un error electrónico en el dispositivo que imposibilite la recuperación del algoritmo de control.
Y es precisamente este punto el importante. Un mantenimiento preventivo en equipos electrónicos, especialmente el aquellos obsoletos es clave para garantizar el buen funcionamiento del servosistema y por ende de la máquina. En GDM te ayudamos con ello. Llámanos y compruébalo tú mismo.
En un servosistema las fallas son debidas a problemas mecánicos o electrónicos. Como hemos indicado, un fallo en el algoritmo es más que improbable. La recomendación es disponer siempre de copia de respaldo de toda la programación de drivers, PLC y CNC. Siempre debemos tener a mano el backup de todos los dispositivos programables. Un fallo en la alimentación que provoque un borrado o puesta a fábrica de un dispositivo, puede crear un problema muy complicado en una máquina, pudiendo llegar a dejarla inoperativa.
