Análisis y control avanzado para actuadores basados en materiales inteligentes con memoria de forma ferromagnética.

Abstract

Esta tesis versa sobre el análisis y control avanzado de actuadores basados en materiales inteligentes con memoria de forma ferromagnética (FSMA de su acrónimo del inglés Ferromagnetic Shape Memory Alloy) como sistema de posicionamiento. Las aleaciones FSMA son un tipo de materiales que tienen las propiedades de recuperar su forma original aún después de haber sufrido una deformación y la capacidad de inducirles grandes deformaciones (de un 6 % hasta un 10 %) con el campo magnético como estímulo al producirse una transición fase sólido-sólido sin difusión reversible. Aunque esta aleación tiene el inconveniente de poseer un comportamiento no lineal y con histéresis asimétrica, es un material frágil y tiene una alta dependencia de la temperatura. Los campos magnéticos son generados por dos pares de bobinas ortogonales para inducir la expansión y contracción del elemento FSMA, un monocristal de la aleación de Níquel-Manganeso-Galio (Ni2MnGa). La metodología de modelado estudiada que ha dado mejores resultados ha sido mediante el método de Aprendizaje Automático con redes neuronales artificiales implementado con la plataforma Tensorflow utilizando la aplicación de alto nivel Keras. El sistema de control implementado en el actuador sigue la estrategia de control basada en eventos, la cual permite mantener el sistema bajo control y solo actuar sobre él cuando se cumplen una serie decondiciones definidas por el programador. Esto reduce sustancialmente el número de acciones de control disminuyendo el consumo de energía y prolongando la vida útil del actuador. El cálculo de los parámetros adecuados del controlador basado en eventos para una dinámica aceptable es complejo, por lo que se ha presentado un método de optimización numérica tipo Montecarlo para su cálculo. Este método se realiza en dos fases: en una primera fase mediante simulación basada en los modelos obtenidos con las redes neuronales y una segunda, en el actuador real. La aplicación del Método de optimización numérica sobre el prototipo del actuador FSMA han dado resultados satisfactorios, consiguiéndose controlar la posición del actuador dentro del error especificado, no solo sobre posiciones de referencia intermedias, sino también sobre posiciones de referencia aleatorias y con longitudes de pulso variables.