Summary
Este trabajo describe un sistema de experimentación en línea que proporciona experimentos visualizados, incluida la visualización de teorías, conceptos y fórmulas, visualizando el proceso experimental con plataformas de prueba virtuales tridimensionales (3-D) y visualizando el sistema de control y monitoreo utilizando widgets como gráficos y cámaras.
Abstract
La experimentación es crucial en la educación en ingeniería. Este trabajo explora experimentos visualizados en laboratorios en línea para la enseñanza y el aprendizaje y también la investigación. Se discuten las características interactivas y de visualización, incluida la implementación de algoritmos guiados por teoría, el diseño de algoritmos basados en la web, la interfaz de monitoreo personalizable y las plataformas de prueba virtuales tridimensionales (3D). Para ilustrar las características y funcionalidades de los laboratorios propuestos, se proporcionan tres ejemplos, incluida la exploración del sistema de primer orden utilizando un sistema basado en circuitos con elementos eléctricos, el diseño de algoritmos de control basados en la web para la experimentación virtual y remota. Utilizando algoritmos de control diseñados por el usuario, no solo se pueden realizar simulaciones, sino que también se pueden realizar experimentos en tiempo real una vez que los algoritmos de control diseñados se han compilado en algoritmos de control ejecutables. El laboratorio en línea propuesto también proporciona una interfaz de monitoreo personalizable, con la que los usuarios pueden personalizar su interfaz de usuario utilizando widgets proporcionados como el cuadro de texto, el gráfico, el 3D y el widget de la cámara. Los maestros pueden usar el sistema para la demostración en línea en el aula, los estudiantes para la experimentación después de clase y los investigadores para verificar las estrategias de control.
Introduction
Los laboratorios son una infraestructura vital para la investigación y la educación. Cuando los laboratorios convencionales no están disponibles y/o accesibles debido a diferentes causas, por ejemplo, compras inasequibles y costos de mantenimiento, consideraciones de seguridad y crisis como la pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19), los laboratorios en línea pueden ofrecer alternativas1,2,3. Al igual que los laboratorios convencionales, en los laboratorios en línea se han logrado avances significativos como las características interactivas4 y los experimentos personalizables5. Antes y durante la pandemia de COVID-19, los laboratorios en línea están proporcionando servicios experimentales a usuarios de todo el mundo6,7.
Entre los laboratorios en línea, los laboratorios remotos pueden proporcionar a los usuarios una experiencia similar a los experimentos prácticos con el apoyo de plataformas de pruebas físicas y cámaras8. Con el avance de Internet, la comunicación, los gráficos por computadora y las tecnologías de renderizado, los laboratorios virtuales también ofrecen alternativas a los laboratorios convencionales1. La efectividad de los laboratorios remotos y virtuales para apoyar la investigación y la educación ha sido validada en literatura relacionada1,9,10.
Proporcionar experimentos visualizados es crucial para los laboratorios en línea, y la visualización en la experimentación en línea se ha convertido en una tendencia. Se logran diferentes técnicas de visualización en laboratorios en línea, por ejemplo, gráficos de curvas, bancos de pruebas bidimensionales (2-D) y bancos de pruebas tridimensionales (3-D)11. En la educación de control, numerosas teorías, conceptos y fórmulas son oscuros de comprender; por lo tanto, los experimentos visualizados son vitales para mejorar la enseñanza, el aprendizaje de los estudiantes y la investigación. La visualización involucrada se puede concluir en las siguientes tres categorías: (1) Visualización de teorías, conceptos y fórmulas con diseño e implementación de algoritmos basados en la web, con los cuales se puede realizar simulación y experimentación; (2) Visualización del proceso experimental con bancos de pruebas virtuales en 3D; (3) Visualización del control y la supervisión mediante widgets como un gráfico y un widget de cámara.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
En este trabajo, se proporcionan tres ejemplos visualizados separados para mejorar la enseñanza, el aprendizaje y la investigación, a los que se puede acceder a través del Laboratorio del Sistema de Control en Red (NCSLab https://www.powersim.whu.edu.cn/react).
1. Ejemplo 1: Sistema de primer orden que utiliza un protocolo de experimentación basado en circuitos
- Acceda al sistema NCSLab.
- Abra un navegador web convencional e ingrese la URL https://www.powersim.whu.edu.cn/react.
- Haga clic en el botón Iniciar experimento en el lado izquierdo de la página principal para iniciar sesión en el sistema. Nombre de usuario: whutest; contraseña: whutest.
NOTA: Este paso también se adapta a otros dos ejemplos (Ejemplo 2 y Ejemplo 3). - Ingrese el WHULab en la lista de sublaboratorios del lado izquierdo y elija WHUtypicalLinks para la experimentación.
NOTA: Seis subinterfaces están diseñadas e implementadas para diferentes propósitos para admitir la simulación y la experimentación en tiempo real. - Introduzca la subinterfaz diseño de algoritmos .
NOTA: El usuario puede elegir un modelo de algoritmo público diseñado y compartido por otros usuarios autorizados o crear un nuevo modelo. - Elija y haga clic en el botón Crear nuevo modelo e ingrese a la interfaz de algoritmo basada en la web. Cree un diagrama de circuito utilizando los bloques proporcionados, como se muestra en la Figura 1.
NOTA: Se utiliza otro amplificador operacional (op-amp) (Op-Amp2 en la Figura 1) para cancelar el cambio de fase de 180°. Para garantizar que la entrada, las resistencias y el condensador sean ajustables, se seleccionan un condensador variable y dos resistencias variables en la biblioteca ELEMENTOS ELÉCTRICOS y cuatro bloques constantes de la biblioteca SOURCES en el panel de la biblioteca de bloques del lado izquierdo. - Haga doble clic en los bloques correspondientes para establecer los parámetros enumerados en la Tabla 1. Establezca el rango del eje X del gráfico en 8 s.
NOTA: Se activará una ventana emergente después de un doble clic en el bloque, que incluye las descripciones del bloque y se puede utilizar para establecer el parámetro. Un ejemplo de la resistencia (R3) se ilustra en la Figura 1. - Haga clic en el botón Iniciar simulación ; el resultado de la simulación se proporcionará en la interfaz, como se incluye en la Figura 1.
NOTA: Este paso también se adapta a los otros dos ejemplos con otros bancos de pruebas. Los resultados de la simulación pueden proporcionar información para que los usuarios vuelvan a verificar el sistema basado en circuitos diseñado para evitar un circuito incorrecto. Sin embargo, un circuito defectuoso no causará ningún daño a los usuarios o al sistema, por lo que los usuarios no tienen que preocuparse por las consecuencias. - Haga clic en el botón Iniciar compilación . Espere hasta que el diagrama de bloques diseñado se genere en un algoritmo de control ejecutable que se pueda descargar y ejecutar en el controlador remoto implementado en el lado de la plataforma de pruebas para implementar algoritmos de control.
NOTA: Este paso también se adapta a los siguientes experimentos con otros bancos de pruebas. - Realice experimentos en tiempo real utilizando el algoritmo de control generado. Haga clic en el botón Solicitar control para solicitar el control del sistema de circuitos.
NOTA: "Control de solicitudes" es el mecanismo de programación para el sistema. Una vez que se concede a un usuario el privilegio de control, el usuario puede realizar experimentos con el banco de pruebas correspondiente. Solo un usuario puede ocupar el banco de pruebas a la vez para los bancos de pruebas físicos, y el mecanismo de programación de colas se ha implementado para programar a otros usuarios potenciales en función de la regla de orden de llegada11. Para los bancos de pruebas virtuales, se puede admitir simultáneamente un gran número de usuarios. Se ha probado eficazmente la experimentación de 500 usuarios simultáneos. Para el sistema basado en circuitos, 50 usuarios pueden acceder al sistema a la vez. - Haga clic en el botón Retorno a la subinterfaz diseño de algoritmos . Busque el algoritmo de control ejecutable en el panel Modelos de algoritmo privado .
NOTA: El algoritmo de control ejecutable también se puede encontrar en el panel Mi algoritmo en la subinterfaz Algoritmo de control . - Haga clic en el botón Realizar un experimento para descargar el algoritmo de control diseñado a un control remoto.
- Ingrese a la subinterfaz Configuración y haga clic en el botón Crear nuevo monitor para configurar una interfaz de monitoreo, como se muestra en la Figura 2. Se incluyen cuatro cuadros de texto para la sintonización de parámetros y un gráfico de curvas para la supervisión de la señal.
NOTA: El gráfico de la derecha en la Figura 2 es el mismo gráfico que el de la izquierda, que se agregó para mostrar los datos utilizando el botón Suspender . - Vincule las señales y los parámetros con los widgets seleccionados.
NOTA: Parámetro / Entrada, Parámetro / R0, Parámetro / R1 y Parámetro / C para cuatro cuadros de texto, respectivamente, y Parámetro / Entrada y Señal / Salida para el gráfico de curvas. - Haga clic en el botón Inicio para iniciar el experimento.
NOTA: Este paso también se adapta a los siguientes experimentos con otros bancos de pruebas. Los usuarios pueden guardar la configuración para su uso futuro. - Establezca el voltaje de entrada en 0 V, ajuste el condensador C a 5 μF (0.000005 en la Figura 2) y luego establezca el voltaje de entrada en 1 V; el proceso dinámico de la tensión de salida se ilustra en la Figura 2.
- Calcular los parámetros correspondientes K y T.
NOTA: La constante de tiempo se puede calcular cuando la salida alcanza el 63,2% del valor final K después de t = T, que es 0,63212. De la Figura 2, se puede ver que la duración del tiempo es 1 s, por lo tanto, T = 1, lo cual es consistente con la teoría en la cual, T = R1C = 200000 * 0.000005 = 1, y K = R1 / R0 = 200000 / 200000 = 1 (que es igual al valor final)12. Por lo tanto, el sistema de primer orden se puede especificar como:
.
.2. Ejemplo 2: Protocolo de experimentación virtual interactivo y visualizado
- Utilice el sistema NCSLab para realizar simulaciones y experimentación en tiempo real.
- Inicie sesión en el sistema NCSLab. Ingrese al sublaboratorio ProcessControl y elija el banco de pruebas dualTank y, a continuación, ingrese la subinterfaz diseño de algoritmos .
- Diseñe un algoritmo de control proporcional-integral-derivado (PID) utilizando la interfaz web proporcionada por NCSLab siguiendo los pasos descritos en el Ejemplo 1. La Figura 3 es un ejemplo de algoritmo para el sistema de tanque dual.
- Haga doble clic en el controlador PID y ajuste los parámetros para los términos Proporcional (P), Integral (I) y Derivado (D). Conjunto P = 1,12, I = 0,008 y D = 6,6, respectivamente.
NOTA: Los términos P, I y D deben ajustarse combinados con el resultado de la simulación. - Haga clic en el botón Iniciar simulación ; aparecerá el resultado de la simulación, que se incluye en el lado derecho de la Figura 3.
NOTA: Se puede ver que el rendimiento del control es bueno y que el algoritmo de control está listo para la experimentación en tiempo real. - Genere el algoritmo de control ejecutable siguiendo los pasos mencionados anteriormente.
- Descargue el algoritmo de control en el control remoto y configure una interfaz de monitoreo con cuatro cuadros de texto para Set_point, P, I y D, respectivamente.
- Incluya un gráfico para monitorear el nivel del agua y el Set_point correspondiente. Elija un widget 3D, que puede proporcionar todos los ángulos de los bancos de pruebas y animaciones del nivel de agua conectados con los datos en tiempo real.
- Haga clic en el botón Inicio ; luego, la interfaz de monitoreo se activará como se muestra en la Figura 4, que proporciona un experimento virtual visualizado.
- Ajuste el Set_point de 10 cm a 5 cm, y luego ajuste I = 0.1 cuando la altura del nivel de agua en el tanque controlado alcance y se estabilice en 5 cm. Restablecer el punto de ajuste de 5 cm a 15 cm; se puede ver en la Figura 4 que hay un rebasamiento.
- Ajuste I de 0.1 a 0.01 y restablezca el punto de ajuste de 15 cm a 25 cm. Se puede ver que el rebasamiento se ha eliminado y el nivel del agua puede estabilizarse rápidamente en el valor de punto de ajuste de 25 cm.
3. Ejemplo 3: Investigación con protocolo de laboratorios remotos y virtuales
- Realice un experimento en tiempo real en NCSLab.
- Inicie sesión en el sistema NCSLab y elija Control de velocidad del ventilador en el sublaboratorio laboratorio remoto.
- Introduzca la subinterfaz diseño de algoritmos . Arrastre los bloques para construir el diagrama del algoritmo de control de control de modelo interno (IMC), como se muestra en la figura 5.
NOTA: El F(s) y el Gm(s)-1 están diseñados como se muestra en la Figura 5, en la que se ilustra el algoritmo de control diseñado utilizando NCSLab para controlar un sistema de control de velocidad del ventilador en modo de laboratorio remoto y virtual. - Genere el algoritmo de control ejecutable y emplee el sistema de control de velocidad del ventilador para verificar el algoritmo IMC diseñado.
- Configure una interfaz de supervisión. Vincule dos cuadros de texto con dos parámetros, a saber, el Set_point y lambda (para λ , que es la constante de tiempo de filtro) para el ajuste, y un gráfico en tiempo real con el Set_point y la velocidad para el monitoreo. Seleccione el widget de modelo 3D del ventilador y el widget de cámara para el monitoreo.
- Haga clic en el botón Inicio para activar la experimentación en tiempo real. Restablezca el Set_point de 2.000 rpm a 1.500 rpm y, a continuación, restáurelo de 1.500 rpm a 2.500 rpm, cuyo resultado se muestra en la Figura 6.
NOTA: Se puede concluir que cuando λ = 1 el sistema se puede estabilizar a una referencia de paso.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
El sistema de laboratorio propuesto se ha utilizado en varios discípulos diferentes en la Universidad de Wuhan, como la Ingeniería de Automatización, Energía y Energía, Ingeniería Mecánica y otras universidades, como la Universidad Agrícola de Henan6.
Los profesores / estudiantes / investigadores cuentan con una gran flexibilidad para explorar el sistema utilizando diferentes plataformas de pruebas virtuales y / o físicas, definir sus algoritmos de control y personalizar su interfaz de monitoreo; por lo tanto, los usuarios de diferentes niveles pueden beneficiarse del sistema propuesto. Los experimentos visualizados proporcionados por el enfoque propuesto pueden mejorar potencialmente la comprensión de teorías, conceptos y fórmulas.
El sistema propuesto se puede utilizar para diferentes tipos de diseño de algoritmos (la Figura 1 y la Figura 3 son dos ejemplos) y multipropósito como la enseñanza, el aprendizaje y la investigación (tres protocolos pueden considerarse como tres ejemplos de aplicación). El sistema de primer orden es un ejemplo de que el sistema se puede aplicar al análisis típico del sistema utilizando diagramas basados en circuitos.
La Figura 3 y la Figura 5 demuestran que el laboratorio en línea propuesto puede diseñar algoritmos de control simples y complejos utilizando los bloques diseñados, verificados a través de la simulación y la experimentación en tiempo real con plataformas de pruebas virtuales y físicas en 3D, respectivamente, como se muestra en la Figura 4 y la Figura 6.
Los tres ejemplos demuestran que el laboratorio interactivo y visualizado propuesto puede lograr la siguiente visualización como se mencionó anteriormente. (1) La teoría, las fórmulas y los diagramas esquemáticos se pueden visualizar a través del diseño e implementación de algoritmos basados en la web, con los que se puede realizar simulación y experimentación. (2) Con el apoyo de los bancos de pruebas virtuales 3D, los procesos experimentales se pueden visualizar en ausencia de bancos de pruebas físicos y cámaras desplegadas en el sitio del banco de pruebas. En laboratorios remotos, la integración de bancos de pruebas 3D también puede beneficiar a los usuarios, permitiendo a los usuarios ver los detalles de los bancos de pruebas desde diferentes ángulos. La combinación de plataformas de pruebas virtuales 3D con plataformas de pruebas físicas en el lado remoto puede mejorar potencialmente la experiencia del usuario. (3) Utilizando widgets desarrollados como un gráfico, un widget de cámara y un cuadro de texto, se puede visualizar el monitoreo y el control durante el proceso experimental.
Figura 1: Construcción del sistema de primer orden con bloques de la biblioteca ELECTRICAL ELEMENTS en NCSLab. El usuario puede arrastrar cualquier bloque desde el panel de la biblioteca de bloques del lado izquierdo y construir un sistema vinculando los bloques seleccionados correctamente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2: Experimento en tiempo real del sistema de primer orden con el algoritmo de control diseñado. Los parámetros son ajustables y las señales se pueden monitorear con los widgets proporcionados. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3: Diseño e implementación de algoritmos de control PID basados en la web para el sistema de tanque dual. Se incluye el resultado de la simulación, que muestra que el nivel de agua del segundo tanque se puede controlar hasta el valor de punto de ajuste de 10 cm. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Experimentación en tiempo real con el sistema de doble tanque. Después de ajustar el término integral de 0.1 a 0.01, el punto de ajuste se restablece de 15 cm a 25 cm. Se puede ver que el rebasamiento ha sido eliminado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5: Control IMC del sistema de control de velocidad del ventilador. El modelo inverso del modelo de ventilador identificado es una función de transferencia inadecuada (para una función de transferencia adecuada, el orden del numerador de la función de transferencia debe ser menor o igual al orden del denominador), que se construye con bloques generales basados en el modelo identificado. Para habilitar un filtro sintonizable, el filtro también se construye con bloques. La lambda en la figura representa el recíproco de la λ en la ecuación 6 y se puede ajustar fácilmente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 6: Control en tiempo real y monitoreo de la velocidad del ventilador utilizando el laboratorio remoto de control de velocidad del ventilador combinado con un sistema de ventilador virtual 3D. El sistema de ventilador físico se encuentra en la Universidad de Wuhan y proporciona servicios de laboratorio remotos a usuarios de todo el mundo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 7: Diagrama esquemático del sistema de primer orden. El diseño y la implementación de circuitos de primer orden en NCSLab se basan en este diagrama. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 8: Sistema de doble tanque virtual 3D en NCSLab. El propósito del control es controlar el nivel de agua en el segundo tanque hasta el valor del punto de ajuste. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 9: Esquema de la arquitectura de control del modelo interno. Gm(s) es el modelo de la planta real G(s), Gm(s)-1 es el modelo inverso de Gm(s), F(s) y es el filtro. El F(s), Gm(s)-1 y Gm(s) constituyen el controlador IMC. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
| Parámetro | Valor |
| R0 | 200 kΩ |
| R1 | 200 kΩ |
| C | 1 μF |
| R2 | 200 kΩ |
| R3 | 200 kΩ |
| Entrada | 1 V |
Tabla 1: Configuraciones de parámetros para el sistema de circuito de primer orden. R2 y R3 se utilizan para cancelar el cambio de fase combinado con el amplificador operacional.
Figura complementaria 1: Interfaz de advertencia de simulación cuando un usuario no puede conectar a tierra un circuito. El resultado advertirá a los usuarios, lo que puede ayudarlos a volver a verificar el circuito diseñado. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 2: Interfaz de advertencia de compilación cuando un usuario no puede conectar a tierra un circuito. El resultado advertirá a los usuarios, lo que puede ayudarlos a volver a verificar el circuito diseñado. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 3: Resultado de la simulación cuando un usuario invierte la polaridad del condensador. Se ha seleccionado un condensador normal en lugar del condensador variable para ilustrar este ejemplo. No se muestra ningún mensaje de advertencia y el resultado es similar a la Figura suplementaria 4. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Figura complementaria 4: Resultado de la simulación cuando la polaridad del condensador es correcta. Se ha seleccionado un condensador normal en lugar del condensador variable para ilustrar este ejemplo. El resultado de la simulación aparecerá para ayudar a los usuarios a verificar el circuito. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
El protocolo presentado describe un sistema híbrido de laboratorio en línea que integra plataformas de prueba físicas para la experimentación remota y plataformas de prueba virtuales 3D para la experimentación virtual. Se proporcionan varias bibliotecas de bloques diferentes para el proceso de diseño del algoritmo, como los elementos eléctricos para el diseño basado en circuitos. Los usuarios de fondos de control pueden centrarse en el aprendizaje sin habilidades de programación. Se debe considerar el diseño adecuado de un algoritmo de control que se pueda aplicar a un banco de pruebas adecuado. También es difícil diseñar un controlador para garantizar un buen rendimiento de control (teniendo en cuenta el índice de rendimiento de control, incluido el rebasamiento, el tiempo de sedimentación y el error constante) antes de aplicarlo al banco de pruebas controlado. Antes de compilar un algoritmo de control que se pueda utilizar para la experimentación en tiempo real, se debe realizar una simulación para abordar posibles problemas. Los algoritmos de control se pueden aplicar a otros bancos de pruebas diferentes utilizando el sistema una vez que se integran en el sistema propuesto.
Los antecedentes y conocimientos teóricos sobre los tres ejemplos son los siguientes.
Para el sistema de primer orden, el principio del sistema de primer orden se puede analizar utilizando la teoría de circuitos con el circuito proporcionado en la Figura 7. Según la teoría de circuitos12, se pueden obtener las siguientes dos ecuaciones. Desde la vista lateral de entrada del amplificador operacional, la corriente es
(1)
Desde la vista lateral de salida del amplificador operacional, se puede obtener la ecuación 2
(2)
donde 
es la impedancia del circuito paralelo RC.
Al combinar la ecuación 1 y 2, la función de transferencia del sistema se puede calcular como
(3)
en el que el signo menos (-) indica un cambio de fase de 180° de la tensión de salida, que se descuida en el análisis en los siguientes pasos.
Denote K = R1/R0, T = R1C, y entonces la función de transferencia del sistema se puede representar como
(4)
Para el sistema de tanque dual, el sistema de tanque de agua 3D diseñado se ilustra en la Figura 8. El diseño y la implementación de una versión anterior utilizando Flash se han explorado en el trabajo de W. Hu et al. en 201413. El propósito de control de este banco de pruebas es controlar el nivel de agua en el segundo tanque hasta el valor del punto de ajuste. Se ha utilizado un controlador PID para controlar el tanque dual. Teóricamente, el PID se puede expresar como14
(5)
donde Kp, Ki, Kd son los coeficientes para los términos P, I y D, respectivamente.
IMC es fácil de sintonizar con un buen rendimiento de seguimiento de punto de ajuste y se ha utilizado ampliamente para controlar aplicaciones de la vida real15. La arquitectura de control de IMC se muestra en la Figura 9, en la que G(s) es la planta real y Gm(s) es el modelo de la planta. Gm(s) generalmente se obtiene a través de la identificación del sistema. Gm(s)-1 es el modelo inverso de Gm(s), y F(s) es el filtro. R(s), Y(s) y E(s) son la referencia, la salida y el error, respectivamente. El F(s), Gm(s)-1 y Gm(s) constituyen el controlador IMC. Un filtro predeterminado estándar F(s)16 se utiliza en este trabajo como Ecuación 6
, (6)
donde λ es la constante de tiempo de filtro, y se selecciona el orden n para asegurar un compensador IMC adecuado o semi-adecuado (F(s)*Gm(s)-1).
El algoritmo de control IMC ha sido diseñado y aplicado para controlar el sistema físico de velocidad del ventilador a través del cálculo, el análisis y el diseño adecuado. En este trabajo, G(s) representa un sistema físico de control de velocidad del ventilador, cuyo modelo Gm(s) se identifica como un sistema de segundo orden.
. (7)
El orden n del filtro F(s) se establece en 1. Para fines de afinación, la lambda en la Figura 5 representa el recíproco de la λ en la Ecuación 6 y se puede ajustar fácilmente. El filtro está configurado para ser el siguiente
. (8)
El diseño de algoritmos basado en la web permite a los usuarios a un nivel avanzado diseñar algoritmos más complejos con el apoyo de la función S. Sin embargo, se están considerando estrategias de control más avanzadas para la investigación y la educación, como estrategias de control para sistemas multiagente o estrategias de control en red con limitaciones de tiempo, para seguir mejorando el sistema de laboratorio propuesto.
El sistema basado en circuitos se basa en la simulación. Una de las ventajas de la simulación es que los usuarios pueden realizar sus operaciones libremente. No tienen que preocuparse por las consecuencias, ya que su mal funcionamiento no causará ningún daño a sí mismos y al sistema y a los bancos de pruebas, especialmente en un sistema de experimentación en línea.
Después de diseñar un sistema basado en circuitos, se supone que el usuario debe ejecutar una simulación. Para algunos casos, como no conectar a tierra el circuito, los resultados de la simulación y la compilación advertirán a los usuarios, lo que puede ayudarlos a volver a verificar el circuito diseñado (Figura suplementaria 1 y Figura suplementaria 2). Para otros casos, por ejemplo, invirtiendo la polaridad del condensador (Figura suplementaria 3), no se mostrará ningún mensaje de advertencia cuando un usuario intente realizar una simulación o compilación, cuyo resultado sea similar al de un circuito correcto como se muestra en la Figura suplementaria 4.
Actualmente, la principal limitación del sistema de experimentación en línea es que se puede utilizar principalmente para usuarios con un fondo de control. El sistema basado en circuitos solo se puede utilizar para simulación sin configuraciones de hardware. Para cubrir diversos campos de ingeniería, se puede integrar hardware para sistemas de circuitos que se pueden aplicar a la ingeniería eléctrica y electrónica. También se deben considerar más bancos de pruebas para otras áreas.
En comparación con MATLAB/Simulink, no se requiere un MATLAB/Simulink independiente para cada usuario utilizando la metodología propuesta. Además, la experimentación en tiempo real con bancos de pruebas virtuales en 3D y bancos de pruebas físicas es más que pura simulación en el laboratorio propuesto. En comparación con el laboratorio remoto basado en MATLAB/Simulink presentado por I. Santana et al.9, el laboratorio propuesto se puede utilizar para diseñar controladores y todo el sistema de control con el sistema basado en circuitos, virtual 3D y bancos de pruebas físicos. El entorno de experimentación (EE) ofrece métodos prácticos de diseño de controladores con diseño visual basado en bloques para experimentos simples y un diseño textual basado en JavaScript para experimentos complejos5. Teniendo en cuenta que los estudiantes están más familiarizados con MATLAB/Simulink, una interfaz de diseño de algoritmos basada en bloques similar a MATLAB/Simulink puede ser una buena opción para diseñar el sistema de control.
El sistema propuesto se puede utilizar para la enseñanza, el aprendizaje y la investigación para maestros, estudiantes e investigadores. Actualmente, el sistema se ha utilizado principalmente en disciplinas relacionadas con la ingeniería de control. El sistema se puede aplicar potencialmente a la ingeniería eléctrica y electrónica, la electrónica industrial y el control industrial.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Los autores no tienen nada que revelar.
Acknowledgments
Este trabajo fue apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China bajo Grant 62103308, Grant 62173255, Grant 62073247 y Grant 61773144.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Fan speed control system | / | / | Made by our team |
| https://www.powersim.whu.edu.cn/react | Made by our team |
References
- De Jong, T., Linn, M. C., Zacharia, Z. C. Physical and virtual laboratories in science and engineering education. Science. 340 (6130), 305-308 (2013).
- Galan, D., et al. Safe experimentation in optical levitation of charged droplets using remote labs. Journal of Visualized Experiments:JoVE. (143), e58699 (2019).
- Heradio, R., de la Torre, L., Dormido, S. Virtual and remote labs in control education: A survey. Annual Reviews in Control. 42, 1-10 (2016).
- Lei, Z., et al. 3-D interactive control laboratory for classroom demonstration and online experimentation in engineering education. IEEE Transactions on Education. 64 (3), 276-282 (2021).
- Galan, D., Chaos, D., De La Torre, L., Aranda-Escolastico, E., Heradio, R. Customized online laboratory experiments: A general tool and its application to the Furuta inverted pendulum. IEEE Control Systems Magazine. 39 (5), 75-87 (2019).
- Lei, Z., Zhou, H., Hu, W., Liu, G. -P. Unified and flexible online experimental framework for control engineering education. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 69 (1), 835-844 (2022).
- Zaman, M. A., Neustock, L. T., Hesselink, L. iLabs as an online laboratory platform: A case study at Stanford University during the COVID-19 Pandemic. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). , 1615-1623 (2021).
- Gomes, L., Bogosyan, S.
- Santana, I., Ferre, M., Izaguirre, E., Aracil, R., Hernandez, L. Remote laboratories for education and research purposes in automatic control systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 9 (1), 547-556 (2013).
- Maiti, A., Raza, A., Kang, B. H. Teaching embedded systems and internet of things supported by multi-purpose multi-objective remote laboratories. IEEE Transactions on Learning Technologies. 14 (4), 526-539 (2021).
- Lei, Z., et al. Unified 3-D interactive human-centered system for online experimentation: Current deployment and future perspectives. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 17 (7), 4777-4787 (2021).
- Love, J.
- Hu, W., Zhou, H., Liu, Z. W., Zhong, L. Web-based 3D interactive virtual control laboratory based on NCSLab framework. International Journal of Online Engineering. 10 (6), 10-18 (2014).
- Han, J. From PID to active disturbance rejection control. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 56 (3), 900-906 (2009).
- De Keyser, R., Muresan, C. I. Internal model control: Efficient disturbance rejection for dead-time process models with validation on an active suspension system. 2020 European Control Conference (ECC). , 106-111 (2020).
- Horn, I. G., Arulandu, J. R., Gombas, C. J., VanAntwerp, J. G., Braatz, R. D. Improved filter design in internal model control. Industrial & Engineering Chemistry Research. 35 (10), 3437-3441 (1996).
