Sistemas de Control

Se publica "cibernetica"

1948

Controladores de Lógica Programable (PLC)

1940

Método para sistemas de control

1832

Teoria del Control Automático

1930

Regulador de velocidad de motores (Sistema de control PID)

1920

Regulador centrifugo

1788

1765

Reguladores flotantes

III a.C.

Ingenieria de control

SISTEMAS DE CONTROL

Maquinas de vapor

Control Adaptativo y Basado en Modelos

2000

Sistema de Control en Tiempo Real (RTCS)

1990

Controladores de Lógica Programable Avanzados

1980

Ssitema de Control de Procesos

1960

Sistemas de Control Digital

1950

Sistemas de control

2020

Control Inteligente y Aprendizaje Automático

2010

Sistemas de control

Control Autónomo y Sistemas Ciberfísicos

Polzunov iventa el primer regulador por flotacion para maquinas de vaporAplicación: Control de la presión y temperatura en máquinas de vapor

Regulador por flotación

James Watt patenta el regulador centrifugo para controlar la velocidad de las maquinas de vapor

Harold Stephen Black inventó el amplificador de retroalimentación negativa, fundamental para el control automático.Aplicación: Mejora la estabilidad y la precisión de los sistemas eléctricos al reducir el efecto de las perturbaciones.

Harold Nyquist desarrolla un método para analizar la estabilidad de los sistemas de control. Aplicación: Diseño de sistemas de control más robustos y confiables.

Desarrolla reguladores flotantes para mantener los niveles constantes de agua en relojes de agua y otros dispositivos hidraulicos

Control de nivel en sistemas hidraulicos simples

Descripción: En 1968, Richard Morley inventó el PLC, que permite la programación flexible de sistemas de control para automatizar procesos industriales.Aplicación: Automatiza tareas repetitivas y controla procesos industriales con mayor precisión y flexibilidad.

El control Proporcional-Integral-Derivativo fue desarrollado por el ingeniero Elmer Sperry para mantener la velocidad de los motores a nivel contante Aplicación: Permite la regulación precisa de sistemas dinámicos, como motores y procesos industriales.

Norbert Wiener publica "Cibernética", sentando las bases teóricas de la automatización. Aplicación: Establece los fundamentos matemáticos para el análisis y diseño de sistemas de control.

Los sistemas de control en tiempo real utilizan computadoras y software especializados para realizar tareas de control con tiempos de respuesta extremadamente rápidos.Aplicación: Son críticos para aplicaciones que requieren control preciso y respuestas inmediatas, como en aeronáutica y sistemas de automatización avanzada.

Los PLC evolucionaron con capacidades de comunicación y procesamiento mejoradas, permitiendo integración con sistemas de red y monitoreo remoto.Aplicación: Facilitan la integración y el control de sistemas complejos y distribuidos.

Se desarrollaron los primeros sistemas de control digital utilizando computadoras para realizar cálculos y tomar decisiones en tiempo real.Aplicación: Ofrecen mayor precisión y flexibilidad en el control de sistemas complejos.

Se desarrollaron técnicas avanzadas de control adaptativo y basado en modelos, capaces de ajustar sus parámetros en tiempo real según las condiciones cambiantes del proceso.Aplicación: Mejoran la capacidad de los sistemas de control para manejar variaciones y perturbaciones en entornos dinámicos y no lineales.

Se desarrollaron los primeros sistemas avanzados de control de procesos, como el DCS (Distributed Control Systems).Aplicación: Controlan procesos industriales complejos, distribuyendo el control a lo largo de diferentes partes de una planta.

La evolución hacia sistemas ciberfísicos y el control autónomo permite la integración y el control de sistemas físicos mediante redes y sensores inteligentes.Aplicación: Facilita la automatización avanzada y el control de sistemas complejos e interconectados, como en la Industria 4.0 y la Internet de las Cosas (IoT).

La integración de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial en sistemas de control permite a estos sistemas aprender y adaptarse a partir de datos en tiempo real.Aplicación: Optimiza el rendimiento de los sistemas de control y permite la toma de decisiones autónoma en sistemas complejos.