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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Control difuso del péndulo invertido con rueda de reacción usando seguimiento de trayectoria]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Abstract In this work, the design of a Takagi-Sugeno Fuzzy controller with a trajectory-tracking scheme for the reaction wheel pendulum is presented. By using the nonlinear state-space model, the system&#8217;s operating points are defined, then, the sector nonlinearity method is applied to obtain a linearized model of the system in order to implement linear local regulators. Once the reduced linearized models are obtained, and based on the desired closed loop response, local regulators are designed to generate the global control signal. This signal comprises two terms: The regulator and the reference tracking term. The proposed Fuzzy controller allows the pendulum to reach the upright position from its natural state by swinging it up with minimum tracking error. Once the upright position is reached, a regulator is implemented to operate over the linearized model around the operating point (i.e., upright position). Simulation results present both, the tracking of the angular trajectory and the controller behavior during small perturbations. It is shown that the control signal and the wheel speed remain within their boundaries. Although the control signal saturates, a tracking error less than 0.22 radians is observed.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Péndulo con rueda de reacción]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[   <font size="2" face="verdana">     <p align="right"><b>Art&iacute;culo de investigaci&oacute;n/Research article</b></p>      <p align="center"><font size="4" face="verdana"><b>Control difuso del p&eacute;ndulo invertido con rueda de reacci&oacute;n usando seguimiento de trayectoria</b></font></p>     <p align="center"><font size="3" face="verdana"><b>Fuzzy control of an inverted pendulum Driven by a reaction wheel using a trajectory tracking scheme</b></font></p>      <p><b>V&iacute;ctor Daniel Correa-Ram&iacute;rez<sup>1</sup>, Didier Giraldo-Buitrago<sup>2</sup> y Andr&eacute;s Escobar-Mej&iacute;a<sup>3</sup></b></p>     <p><sup>1</sup> MSc en Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Facultad de  Ingenier&iacute;as El&eacute;ctrica, Electr&oacute;nica, F&iacute;sica y Ciencias de la Computaci&oacute;n, Programa de Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Universidad Tecnol&oacute;gica de Pereira, Pereira-Colombia, <a href="mailto:victordc@utp.edu.co ">victordc@utp.edu.co</a></p>     <p><sup>2</sup> MSc en Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Facultad de Ingenier&iacute;as El&eacute;ctrica, Electr&oacute;nica, F&iacute;sica y Ciencias de la Computaci&oacute;n, Programa de Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Universidad Tecnol&oacute;gica de Pereira, Pereira-Colombia, <a href="mailto:dgiraldo@utp.edu.co">dgiraldo@utp.edu.co</a></p>     <p><sup>3</sup> PhD en Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Facultad de Ingenier&iacute;as El&eacute;ctrica, Electr&oacute;nica, F&iacute;sica y Ciencias de la Computaci&oacute;n, Programa de Ingenier&iacute;a El&eacute;ctrica, Universidad Tecnol&oacute;gica de Pereira, Pereira-Colombia, <a href="mailto:andreses1@utp.edu.co">andreses1@utp.edu.co</a></p>      <p></p>     <p align="center">Fecha de recepci&oacute;n: 18  de agosto de 2016 / Fecha de aceptaci&oacute;n: 15  de marzo de 2017</p> <hr>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Como citar / How to  cite</p>     <p>V.D. Correa-Ram&iacute;rez, D. Giraldo-Buitrago y A. Escobar-Mej&iacute;a, &#147;Control difuso del p&eacute;ndulo invertido con rueda de reacci&oacute;n usando seguimiento de trayectoria&#148;, <i>TecnoL&oacute;gicas</i>, vol. 20, no. 39, mayo - agosto, 2017.</p> <hr>      <p><font size="3"><b>Resumen</b></font></p>     <p>En este trabajo se presenta el dise&ntilde;o de un controlador difuso  Takagi-Sugeno (T-S), con un esquema de seguimiento de trayectoria para el sistema conocido como p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n. A partir del modelo de estados no lineal, se definen los puntos de operaci&oacute;n donde el sistema funcionar&aacute; y se aplica la t&eacute;cnica de linealizaci&oacute;n por no linealidad sectorial con el fin de implementar reguladores lineales locales. Con los modelos linealizados reducidos y con base en las caracter&iacute;sticas din&aacute;micas deseadas de lazo cerrado, se dise&ntilde;an los reguladores locales que, al ser combinados, usando las funciones de pertenencia del modelo difuso, generan la se&ntilde;al de control global que contiene dos t&eacute;rminos: el regulador y el seguimiento simple de la referencia.</p>      <p>El controlador difuso propuesto logra llevar el p&eacute;ndulo desde su posici&oacute;n de equilibrio natural a la posici&oacute;n invertida de forma gradual, con oscilaciones de amplitud creciente y con m&iacute;nimo error de seguimiento. Cuando el p&eacute;ndulo alcanza la posici&oacute;n deseada invertida, se usa un regulador sobre el modelo linealizado completo alrededor del punto de operaci&oacute;n. Los resultados de simulaci&oacute;n muestran el seguimiento de la trayectoria angular (del p&eacute;ndulo) y el desempe&ntilde;o del controlador ante peque&ntilde;as perturbaciones. La se&ntilde;al de control y la velocidad angular de la rueda son presentadas con el fin de verificar que se mantienen dentro de los l&iacute;mites de operaci&oacute;n establecidos. Si bien se presenta saturaci&oacute;n en la se&ntilde;al de control, se obtiene un error de seguimiento menor a 0,22 radianes.</p>      <p><b>Palabras clave: </b>P&eacute;ndulo  con rueda de reacci&oacute;n, no-linealidad sectorial, control difuso Takagi-Sugeno,  compensaci&oacute;n distribuida paralela, seguimiento de trayectoria.</p>      <p><font size="3"><b>Abstract</b></font></p>      <p>In this work, the design of a Takagi-Sugeno Fuzzy controller with a  trajectory-tracking scheme for the reaction wheel pendulum is presented. By using the nonlinear state-space model, the system&rsquo;s operating points are defined, then, the sector nonlinearity method is applied to obtain a linearized model of the system in order to implement linear local regulators. Once the reduced linearized models are obtained, and based on the desired closed loop response, local regulators are designed to generate the global control signal. This signal comprises two terms: The regulator and the reference tracking term.</p>      <p>The proposed Fuzzy controller allows the pendulum to reach the upright position from its natural state by swinging it up with minimum tracking error. Once the upright position is reached, a regulator is implemented to operate over the linearized model around the operating point (i.e., upright position). Simulation results present both, the tracking of the angular trajectory and the controller behavior during small perturbations. It is shown that the control signal and the wheel speed remain within their boundaries. Although the control signal saturates, a tracking error less than 0.22 radians is observed.</p>      <p><b>Keywords:</b>Reaction wheel pendulum, sector nonlinearity, Takagi-Sugeno fuzzy control, parallel distributed compensation, trajectory tracking.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p></p>     <p><font size="3"><b>1. Introducci&oacute;n</b></font></p>      <p>Los sistemas mec&aacute;nicos tipo p&eacute;ndulo invertido son ampliamente empleados como prototipos de prueba para validar la funcionalidad de diversas estrategias de control lineales y no lineales. Entre sus diferentes variantes se encuentran el modelo cl&aacute;sico de p&eacute;ndulo sobre un carro con desplazamiento lineal, el p&eacute;ndulo con base rotacional de Furuta, modelos con dos y tres barras, Pendubot, Acrobot, etc. &#91;1&#93;. Aplicaciones pr&aacute;cticas como los robots caminantes, los cohetes y el dispositivo de transporte personal Segway, entre otros, tienen din&aacute;micas similares a la del p&eacute;ndulo invertido. Algunos trabajos, como &#91;1&#93; y &#91;2&#93;, han propuesto un tratamiento integrado de dichos sistemas.</p>      <p>El p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n consta de una barra que puede girar libremente alrededor del punto de apoyo (pivote) en uno de sus extremos, como se muestra en la <a href="#Figura1">Fig. 1</a>. El motor acoplado al extremo opuesto del pivote act&uacute;a sobre una rueda de inercia con la cual se controlan las oscilaciones de la barra, debido al torque de reacci&oacute;n. El &aacute;ngulo <i>&theta;<sub>1</sub></i> del p&eacute;ndulo (respecto a la vertical) y el &aacute;ngulo <i>&phi;</i> entre el p&eacute;ndulo y la rueda se miden con sensores ubicados en ambos ejes de giro. La rueda de inercia forma con la vertical un &aacute;ngulo (absoluto) <i>&theta;<sub>2</sub></i> que se obtiene como <i>&theta;<sub>2</sub>= &phi; + &theta;<sub>1</sub></i>. El torque <i>&tau;</i> se obtiene de la acci&oacute;n directa del motor sobre la rueda.</p>      <p align="center"><a name="Figura1"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig01.jpg"></p>      <p>Debido a la naturaleza altamente no lineal de estos sistemas, las estrategias de control lineal convencionales solo son efectivas cuando el sistema empieza a operar alrededor de valores cercanos a su punto de operaci&oacute;n y cuando solo suceden peque&ntilde;as perturbaciones alrededor de los puntos de equilibrio. Al ser sistemas subactuados (i.e., el n&uacute;mero de entradas de control es inferior a sus grados de libertad), no es posible mantener la barra (o barras) en posiciones diferentes a la vertical, lo que implica que los &aacute;ngulos solo pueden ser llevados a los valores de equilibrio estable o inestable en estado estacionario. La tarea de llevar autom&aacute;ticamente un p&eacute;ndulo desde su posici&oacute;n de equilibrio natural (<i>&theta;<sub>1</sub> = &#177; &pi;</i>) a la posici&oacute;n invertida (<i>&theta;<sub>1</sub> = 0, &#177; 2&pi;...</i>), implica el uso de t&eacute;cnicas no lineales, debido a que las variables del sistema toman valores en rangos amplios y no alrededor de un punto de operaci&oacute;n. En la mayor&iacute;a de implementaciones, las limitaciones pr&aacute;cticas (valores l&iacute;mite de la se&ntilde;al de control, torque m&aacute;ximo del motor, etc.) hacen que no sea posible llevar el p&eacute;ndulo desde su posici&oacute;n de equilibrio natural a la posici&oacute;n invertida de forma directa, a menos que se haga manualmente. Entre las estrategias m&aacute;s usadas para lograr una subida gradual con oscilaciones de amplitud creciente, se encuentran el seguimiento de trayectoria &#91;3&#93;, &#91;4&#93; (donde los autores implementan la t&eacute;cnica de linealizaci&oacute;n parcial por realimentaci&oacute;n) y la regulaci&oacute;n de energ&iacute;a, como en &#91;5&#93;. En contraste, en el presente trabajo se propone un m&eacute;todo alterno de linealizaci&oacute;n, la no linealidad sectorial, y se usa un modelo difuso tipo T-S para combinar los diferentes reguladores lineales que permiten alcanzar la posici&oacute;n invertida de manera gradual. El control difuso para el p&eacute;ndulo invertido ha sido ampliamente implementado con resultados satisfactorios, tanto simulados como pr&aacute;cticos, recientemente, para el p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n se pueden mencionar trabajos como &#91;6&#93;, en el que los autores implementan un controlador difuso local con base en el error y la derivada del error en el &aacute;ngulo del p&eacute;ndulo (desviaci&oacute;n de la posici&oacute;n cero), la se&ntilde;al de control <i>s</i> define con base en una memoria asociativa difusa. En &#91;7&#93; se consideran varios modelos del sistema y dentro de las estrategias de control local implementadas los autores muestran resultados experimentales y de simulaci&oacute;n de un controlador difuso.&nbsp; Se puede resaltar del actual trabajo la idea de seguir una trayectoria en todo el rango de operaci&oacute;n, con lo que el control no es local. Un an&aacute;lisis hist&oacute;rico y del estado del arte para el control del p&eacute;ndulo de Furuta y otros modelos, incluyendo el p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n se puede observar en &#91;8&#93;.</p>      <p>En este art&iacute;culo se presentan el modelo de la planta y la estrategia de control difuso implementada en la secci&oacute;n 2 (Metodolog&iacute;a). Posteriormente en la secci&oacute;n 3 se muestran y analizan los resultados obtenidos, finalmente se establecen las conclusiones con base en dichos resultados en la secci&oacute;n 4.</p>      <p><font size="3"><b>2. Metodolog&iacute;a</b></font></p>      <p>El esquema de control que se propone se basa en el modelo no lineal del sistema, del cual se obtienen linealizaciones alrededor de distintos puntos de operaci&oacute;n con el enfoque de no linealidad sectorial (sector nonlinearity) propuesto en &#91;9&#93;. El objetivo de generar modelos de estado lineales locales es aprovechar la relativa facilidad con que se dise&ntilde;an reguladores de la forma <i>u = -K<sub>x</sub></i> &#91;10&#93;, &#91;11&#93;, siendo <i>K</i> un vector fila de ganancias. Estos reguladores tienen tambi&eacute;n una validez local, pero su combinaci&oacute;n difusa resulta en un controlador para todo el rango de operaci&oacute;n establecido.</p>  <b>2.1 Modelo del sistema</b></i></p>      <p>En la literatura analizada, los autores usan la mec&aacute;nica de Lagrange para obtener modelos de los diferentes sistemas tipo p&eacute;ndulo, con esto se evita el uso de vectores necesario cuando se aplica la mec&aacute;nica newtoniana. Las ecuaciones din&aacute;micas que se obtienen seg&uacute;n lo desarrollado en &#91;3&#93; son:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Ecuacion1_2"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec01_02.jpg"></p>      <p>En donde las constantes <i>a, b</i> y <i>c,</i> dependen de los  par&aacute;metros f&iacute;sicos del sistema, tales como las masas, inercias, longitudes, par&aacute;metros del motor, etc. La se&ntilde;al de control <i>u</i> se establece como un valor proporcional a la corriente aplicada al motor. No se incluye la fricci&oacute;n en los ejes de rotaci&oacute;n, ya que normalmente es muy baja y puede despreciarse para simplificar el modelo. La rueda de inercia es sim&eacute;trica con respecto a su eje y por tanto el valor del &aacute;ngulo <i>&theta;<sub>2</sub></i> no tiene efecto sobre la din&aacute;mica del sistema o sus condiciones de equilibrio. Este hecho permite proponer un modelo de  estados de orden tres con las variables x<sub>1</sub> = &theta;<sub>1</sub> (&aacute;ngulo del p&eacute;ndulo), x<sub>2</sub> = &theta;'<sub>1</sub> (velocidad angular del p&eacute;ndulo) y  x<sub>3</sub> = &theta;'<sub>2</sub> (velocidad angular de la rueda). Al derivar estas variables y usando (1) y (2) se obtiene el modelo no lineal de estados para el p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion3_5"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec03_05.jpg"></p>      <p>Se observa adem&aacute;s que (3) y (4) est&aacute;n desacopladas de (5) con respecto a las variables de estado, este hecho se usa posteriormente para dise&ntilde;ar reguladores reducidos. La representaci&oacute;n vectorial del anterior modelo se escribe de la forma:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion6"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec06.jpg"></p>      <p>Cuando un sistema admite este tipo de modelo se dice que es lineal en el control o &#147;af&iacute;n&#148; &#91;12&#93;, &#91;13&#93;. En (6), <i>x</i> es el vector de estados, <i>f(x)</i> es una funci&oacute;n no lineal de <i>x</i> (debido al t&eacute;rmino <i>sen x<sub>1</sub></i>) y  <i>&beta;</i> un vector constante. Entonces:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion7"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec07.jpg"></p>      <p>De manera intuitiva se puede establecer que los puntos de equilibrio del p&eacute;ndulo son su posici&oacute;n natural abajo (<i>&theta;<sub>1</sub> = &#177; &pi;</i>) y su posici&oacute;n invertida (<i>&theta;<sub>1</sub> = 0, &#177; 2&pi;</i>) siendo la primera estable y la segunda  inestable respectivamente. El procedimiento para obtener estos puntos consiste  en resolver (como se expone en &#91;13&#93;):</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion8"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec08.jpg"></p>      <p>ya que con una se&ntilde;al de entrada nula (<i>u = 0</i>), esta condici&oacute;n ser&aacute;,  seg&uacute;n (6), equivalente a <i>x' = 0</i>, lo que implica que los estados tendr&aacute;n un  valor fijo. Las soluciones de (8) para la funci&oacute;n <i>f(x)</i> de (7) son las dadas en (9):</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Ecuacion9"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec09.jpg"></p>      <p>Con estos resultados y revisando la <a href="#Figura1">Fig. 1</a>, se  concluye que los puntos de equilibrio del p&eacute;ndulo son exactamente las dos posiciones verticales (natural e invertida).</p>      <p><i><b>2.2 M&eacute;todo de linealizaci&oacute;n y modelo difuso</b></i></p>      <p>La linealizaci&oacute;n cl&aacute;sica usando el polinomio de Taylor de primer orden (hiperplano tangente) &#91;10&#93;, genera modelos v&aacute;lidos alrededor de un punto de operaci&oacute;n con expresiones como:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion10"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec10.jpg"></p>      <p>En las que <i>&Delta;x = x - x<sub>0</sub></i> y <i>&Delta;u = u - u<sub>0</sub></i>, son las desviaciones de los estados y de la se&ntilde;al de control de sus valores en el punto de operaci&oacute;n respectivamente. La matriz A el vector <i>&beta;</i> contienen las sensibilidades de las no linealidades con respecto a <i>x</i> y <i>u</i> evaluadas en el punto de operaci&oacute;n.</p>      <p>En este trabajo se usa el enfoque alternativo propuesto en &#91;9&#93;, en el cual el hiperplano usado pasa por el punto de operaci&oacute;n deseado y por el origen, con base en el sector que ocupan las no linealidades del modelo. Como ilustraci&oacute;n, considere la funci&oacute;n <i>z(x<sub>1</sub>) = sen x<sub>1</sub></i> en <i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; &pi;/2</i>. Tomando las rectas <i>L<sub>1</sub>(x<sub>1</sub>)= x<sub>1</sub></i>(que es tangente a <i>z(x<sub>1</sub>)</i> en el origen), y <i>L<sub>2</sub>(x<sub>1</sub>) = 2x<sub>1</sub>/&pi;</i> (que pasa por el origen y el punto ( <i>&pi;/2, 1</i>)), se puede comprobar, como lo ilustra la <a href="#Figura2">Fig. 2</a>, que en el intervalo establecido se cumple la desigualdad:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion11"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec11.jpg"></p>      <p align="center"><a name="Figura2"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig02.jpg"></p>      <p>Para obtener una aproximaci&oacute;n difusa de <i>z(&chi;<sub>1</sub>)</i> con las rectas <i>L1</i> y <i>L2</i>, se definen las etiquetas &#147;<i>x1</i> es cercano a cero&#148; y &#147;<i>x1</i> es cercano a <i>&pi;/2</i>&#148; con funciones de pertenencia <i>&mu;<sub>1</sub>(x<sub>1</sub>)</i> y <i>&mu;<sub>2</sub>(x<sub>1</sub>)</i> respectivamente, las cuales deben cumplir las condiciones que se establecen en:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Ecuacion12"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec12.jpg"></p>      <p>Estas funciones pueden definirse de diversas formas, por simplicidad se usaron rectas y sus ecuaciones se obtienen de (12), las cuales se presentan en (13), con un rango de validez <i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; &pi;/2</i>.</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion13"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec13.jpg"></p>      <p>Las reglas para el modelo difuso se plantean como:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion1000"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec1000.jpg"></p>      <p>El modelo T-S resultante para aproximar la funci&oacute;n no lineal , con una defusificaci&oacute;n tipo suma de  productos, se expresa como:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion14_15"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec14_15.jpg"></p>      <p>En la <a href="#Figura3">Fig. 3</a> se presentan las funciones de pertenencia <i>&mu;<sub>1</sub>(x<sub>1</sub>)</i> y <i>&mu;<sub>2</sub>(x<sub>1</sub>)</i> definidas en (13), as&iacute; como la comparaci&oacute;n entre la funci&oacute;n <i>sen x<sub>1</sub></i> y la  aproximaci&oacute;n propuesta en (15). Aunque el nivel de aproximaci&oacute;n es aceptable, es posible mejorarlo definiendo rectas y funciones de pertenencia intermedias en el rango de trabajo <i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; &pi;/2</i>.</p>      <p align="center"><a name="Figura3"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig03.jpg"></p>      <p>El enfoque de seguimiento de trayectoria que se propone m&aacute;s adelante, requiere un rango amplio de operaci&oacute;n (<i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; &pi;/2</i> o incluso &aacute;ngulos negativos), por lo cual se aplica el m&eacute;todo de linealizaci&oacute;n descrito en los &aacute;ngulos cuadrantales, es decir, en los valores <i>x<sup>0</sup><sub>1</sub> = 0, &pi;/2, &pi;, 3&pi;/2, 2&pi;</i>. Alrededor de cada &aacute;ngulo, la funci&oacute;n seno se aproxima por una recta que pasa por (0,0) y el punto (<i>x<sub>1</sub><sup>0</sup>, sen x<sub>1</sub><sup>0</sup></i>). En <i>x<sub>1</sub><sup>0</sup> = 0</i> se usa la recta tangente y la aproximaci&oacute;n general se obtiene con la combinaci&oacute;n difusa de las anteriores. La <a href="#Figura4">Fig. 4</a> presenta la funci&oacute;n seno y las rectas de aproximaci&oacute;n en el rango <i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; 2&pi;</i>. Las ecuaciones de dichas rectas se  especifican como:</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Ecuacion16"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec16.jpg"></p>      <p align="center"><a name="Figura4"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig04.jpg"></p>      <p>Del modelo de estados (3), (4) y (5), se puede observar que las dos primeras ecuaciones son independientes de <i>x<sub>3</sub></i>. Este  hecho es utilizado para implementar el seguimiento de trayectoria, con base en (3) y (4), para el levantamiento del p&eacute;ndulo. Cuando este haya alcanzado la posici&oacute;n invertida, se utiliza regulaci&oacute;n lineal sobre todas las variables de estado. Para cada uno de los cinco puntos de operaci&oacute;n definidos, se obtienen los modelos de estado lineales reducidos (para las variables <i>x<sub>1</sub></i> y <i>x<sub>2</sub></i>) que tienen la forma general dada:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion17"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec17.jpg"></p>      <p>El vector &beta;=</sub>&#91;<i>0</sub> = -b&#93;<sup>T</sup></i> es com&uacute;n a todos los modelos, las matrices <i>Ai</i> asociadas a los puntos de operaci&oacute;n se presentan en la <a href="#Tabla1">Tabla 1</a>, donde tambi&eacute;n se especifican las aproximaciones correspondientes a la no linealidad.z</p>      <p align="center"><a name="Tabla1"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04tab01.jpg"></p>      <p>El modelo de estados global aproximado resulta de la combinaci&oacute;n difusa de los cinco modelos anteriores, como se presenta en &#91;9&#93;:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion18"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec18.jpg"></p>      <p>En la cual las funciones de pertenencia <i>&mu;<sub>1</sub>(x<sub>1</sub>)</i> tienenla etiqueta &#147; <i>x<sub>1</sub></i> es cercana a <i>(i - 1)&pi;/2</i> &#148;, <i>i = 1, 2,... 5</i>. El conjunto de reglas para la construcci&oacute;n de los modelos tiene la siguiente forma general:</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion1001"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec1001.jpg"></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Las funciones <i>&mu;<sub>1</sub>(x<sub>1</sub>)</i> usadas tienen  forma triangular sim&eacute;trica, como se ilustra en la <a href="#Figura5">Fig. 5</a>, con base <i>&Delta;x<sub>1</sub> = &pi;</i> y est&aacute;n centradas en los diferentes puntos de linealizaci&oacute;n, <i>&mu;<sub>1</sub></i> y <i>&mu;<sub>5</sub></i> son solo mitades de tri&aacute;ngulo por estar en los extremos del intervalo de trabajo <i>0 &le; x<sub>1</sub> &le; 2&pi;</i>.</p>      <p align="center"><a name="Figura5"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a0fig05.jpg"></p>      <p><i><b>2.3 Compensaci&oacute;n distribuida paralela</b></i></p>      <p>Por simplicidad, se definieron polos de lazo cerrado comunes a todos los modelos representados en (17), con base en par&aacute;metros de sobrepaso (<i>M<sub>p</sub></i>) y tiempo de establecimiento (<i>t<sub>s</sub></i>) ajustados en la etapa de dise&ntilde;o. De igual forma, se trata de mantener la se&ntilde;al de control dentro de sus valores l&iacute;mites garantizando siempre una respuesta aceptable. Para cada uno de los modelos en (17), se calculan las ganancias de los reguladores <i>u<sub>i</sub> = -K<sub>i</sub>&#91;x<sub>1</sub>   x<sub>2</sub>&#93;<sup>T</sup></i> (con base en los polos deseados) usando la f&oacute;rmula de Ackerman &#91;10&#93;, que para el caso de segundo orden tiene la expresi&oacute;n (19):</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion19"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec19.jpg"></p>      <p>En la cual <i>W<sub>i</sub> = &#91;&beta;<sub>1</sub>	A<sub>i</sub>&beta;<sub>1</sub>&#93;</i> es la matriz de controlabilidad de cada modelo y <i>&Delta;(s)</i> es el polinomio deseado de lazo cerrado. Usando las funciones de pertenencia descritas en la <a href="#Figura5">Fig. 5</a>, la expresi&oacute;n global para la se&ntilde;al de control puede escribirse como en (20), donde se realiza la defusificaci&oacute;n por suma de productos.</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion20"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec20.jpg"></p>      <p>La componente <i>G<sub>i</sub>&theta;<sub>ref</sub></i> se incluye como un esquema simple de seguimiento de la trayectoria <i>&theta;<sub>ref</sub></i> que se especifica en el siguiente apartado. El valor de las ganancias <i>G<sub>i</sub></i>, que permiten seguir sin error una  referencia constante, se obtienen como en (21) seg&uacute;n &#91;10&#93;.</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion21"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec21.jpg"></p>      <p>Aunque en este caso el &aacute;ngulo de referencia no es constante, estas ganancias permiten su seguimiento con un grado de error aceptable. Para los diferentes modelos lineales se obtiene el mismo valor <i>G</i> si se definen polos de lazo cerrado comunes.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i><b>2.4 Dise&ntilde;o de la trayectoria</b></i></p>      <p>En teor&iacute;a, el regulador difuso lleva los estados del sistema desde una condici&oacute;n inicial dada a cero de forma directa. En la pr&aacute;ctica, dado que la se&ntilde;al de control tiene limitaciones en sus valores extremos, en este trabajo se implementa un seguimiento de trayectoria. En el modelo propuesto, se toma la posici&oacute;n invertida (<i>&theta;<sub>1</sub> = 0</i>) como referencia para la medida del &aacute;ngulo del p&eacute;ndulo. La posici&oacute;n de equilibrio  natural se establece como <i>&theta;<sub>1</sub> = &#177; &pi;</i> de  forma general <i>&theta;<sub>1</sub> = (2<sub>n</sub> - 1)&pi;; n  	&isin; &Zeta;</i>.</p>      <p>Considerando la posici&oacute;n inicial <i>&theta;<sub>1</sub> = &pi;</i> (equilibrio natural), se genera mediante simulaci&oacute;n la trayectoria a seguir teniendo en cuenta que es posible hacer oscilar, el p&eacute;ndulo con una amplitud creciente si se aplica una se&ntilde;al de control constante y cuyo signo depende de la velocidad de la barra &#91;14&#93;. Esta entrada se aplica al sistema en una vecindad de tama&ntilde;o ajustable <i>&Delta;&theta;</i> alrededor del &aacute;ngulo inicial. La entrada de  control que permite dicha oscilaci&oacute;n, seg&uacute;n la descripci&oacute;n anterior, tiene la  expresi&oacute;n (22):</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion22"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec22.jpg"></p>      <p>Siendo <i>U<sub>0</sub></i> una constante menor al m&aacute;ximo valor posible de la se&ntilde;al de control y <i>sgn</i>(.) la funci&oacute;n signo. Ajustando el tama&ntilde;o <i>&Delta;&theta;</i> de la zona de aplicaci&oacute;n de la entrada (<i>&pi; - &Delta;&theta; &le; &theta; &le; &pi; + &Delta;&theta;</i>), que se presenta sombreada en la <a href="#Figura6">Fig. 6</a>, se  puede variar el tiempo que el p&eacute;ndulo tarda en alcanzar la posici&oacute;n invertida (zonas m&aacute;s amplias reducen el tiempo de subida). Este proceso es necesario ya que para lograr una subida directa se requieren valores muy elevados de la se&ntilde;al de control. Cuando el p&eacute;ndulo llega a puntos suficientemente cercanos al equilibrio inestable, un controlador (regulador) lineal se encarga de llevar al sistema hasta esa posici&oacute;n (<i>x<sub>1</sub> = 0</i>) y mantenerlo all&iacute;, regulando peque&ntilde;as  perturbaciones. En la <a href="#Figura7">Fig. 7</a> se presenta la trayectoria de referencia obtenida.</p>      <p align="center"><a name="Figura6"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig06.jpg"></p>      <p align="center"><a name="Figura7"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig07.jpg"></p>      <p>Dado que dicha trayectoria se obtiene con base en el modelo del sistema y considerando sus limitaciones (que ser&aacute;n definidas en la secci&oacute;n siguiente), se espera que el p&eacute;ndulo logre seguirla con  un error aceptable, aunque se presente cierto nivel de saturaci&oacute;n en la se&ntilde;al de control.</p>      <p><font size="3"><b>3. Resultados y Discusi&oacute;n</b></font></p>      <p>Se realizaron simulaciones en el dominio de tiempo, con el fin de validar la efectividad del controlador sobre el sistema no lineal estudiado. El esquema de control descrito anteriormente es simulado en el entorno Matlab, asignando a los coeficientes <i>a, b</i> y <i>c</i> los valores correspondientes a los par&aacute;metros f&iacute;sicos del sistema de prueba presentado en &#91;3&#93; (Mechatronics Control Kit). Dichos  valores son: <i> a = 78,4 rad/s<sup>2</sup>; b = 1,08 rad/s<sup>2</sup>; c = 198 rad/s<sup>2</sup></i>. La se&ntilde;al de control se debe limitar al rango normalizado <i>-10 &le; u &le; 10 UI</i> (unidades de ingenier&iacute;a), que luego de la etapa de amplificaci&oacute;n corresponde al rango de voltajes aplicado al motor.</p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Con los valores asignados a los coeficientes, se dise&ntilde;aron reguladores <i>Ki</i> para cada uno de los modelos lineales (17) y la ganancia com&uacute;n <i>G</i> para el seguimiento. Se definieron los par&aacute;metros de respuesta deseada <i>t<sub>s</sub> = 0,15 s</i> (tiempo de establecimiento) y <i>M<sub>p</sub> = 5%</i> (sobrepaso), de los cuales resultan los polos de lazo cerrado <i>s<sub>1,2</sub> = -26,7 &#177; j 27,2 </i> (ra&iacute;ces del polinomio caracter&iacute;stico t&iacute;pico <i>&Delta;(s) = s<sup>2</sup> + 2&zeta;&omega;<sub>n</sub>s + ;&omega;<sub>n</sub><sup>2</sup></i>). Las ganancias obtenidas usando (19) con estos polos y cada uno de los modelos de la <a href="#Tabla1">Tabla 1</a> se presentan en (23).</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion23"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec23.jpg"></p>      <p>Usando (21) y los par&aacute;metros descritos, el valor de la ganancia de seguimiento resulta ser <i>G = -1343,7</i> (com&uacute;n a todos los modelos). Con las ganancias (23) y <i>G</i> se puede implementar el regulador (19), que act&uacute;a sobre las variables de estado <i>x<sub>1</sub> = &theta;<sub>1</sub></i> y <i>x<sub>2</sub> = &theta;'<sub>1</sub></i>. La tercera variable de estado, <i>x<sub>2</sub> = &theta;'<sub>2</sub></i> , no se realimenta, corriendo el riesgo de que se presente un aumento progresivo de la velocidad de giro de la rueda de reacci&oacute;n al alcanzar la posici&oacute;n invertida (en la etapa de subida del p&eacute;ndulo esta velocidad es oscilante y dicho inconveniente no se presenta). Una forma de resolver este inconveniente es la siguiente: al detectar que el &aacute;ngulo <i>&theta;1</i> es cercano a cero (posici&oacute;n invertida, inestable), se cambia el controlador (20) por un regulador local que realimenta las tres variables de estado, <i>u<sub>up</sub> = -K<sub>up</sub>x</i> , siendo <i>x</i> el vector de estados  completo; <i>K<sub>up</sub> = &#91;K<sub>up1</sub>  K<sub>up2</sub> K<sub>up3</sub>&#93;</i> es el vector de ganancias de dicho regulador. La se&ntilde;al de control global implementada se presenta en (24)</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion24"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec24.jpg"></p>      <p>El &aacute;ngulo <i>&isin;</i> debe ser menor a 5&deg; con el fin de evitar cambios bruscos en la se&ntilde;al de control en el instante de conmutaci&oacute;n. Para el regulador <i>K<sub>up</sub></i> se  definieron los polos de lazo cerrado <i>s<sub>1,2</sub> = -4 &#177; j4,1</i> y <i>s<sub>3</sub> = -11,4</i>. Con estos polos y el modelo linealizado alrededor de <i>x<sub>1</sub> = &theta;<sub>1</sub> = 0</i> se obtuvo el vector de ganancias presentado en (25)</p>      <p align="center"><a name="Ecuacion25"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04ec25.jpg"></p>      <p>El esquema completo de lazo cerrado se ilustra en la <a href="#Figura8">Fig. 8</a>. En la etapa de levantamiento del p&eacute;ndulo, la se&ntilde;al de control resulta de la combinaci&oacute;n difusa de los  reguladores lineales obtenidos para los modelos reducidos. Cuando se detecta que la barra se encuentra cerca de la posici&oacute;n invertida (<i>|&theta;<sub>1</sub>| &le; &isin;</i>) se realiza la conmutaci&oacute;n al regulador del vector de variables de estado completo (<i>u = K<sub>up</sub>x</i>), como se describe en (24).</p>      <p align="center"><a name="Figura8"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig08.jpg"></p>      <p>En la <a href="#Figura9">Fig. 9</a> se muestran los resultados de  simulaci&oacute;n. Se observa que hay saturaci&oacute;n en la se&ntilde;al de control, pero aun as&iacute; se logra el seguimiento de la referencia con un grado de desfase aceptable. Debido a dicha saturaci&oacute;n, resulta muy dif&iacute;cil reducir el tiempo de subida a un valor menor al obtenido (<i>t<sub>up</sub> &asymp; 4,5</i> s). Se incluye el efecto de una perturbaci&oacute;n de tres grados (<i>3&deg;</i>) en el &aacute;ngulo del p&eacute;ndulo aplicada durante <i>&Delta;t = 0,2</i> s en el instante <i> t = 6,5</i> s. Se observa c&oacute;mo el regulador elimina dicha desviaci&oacute;n. En la <a href="#Figura10">Fig. 10</a> se presenta en detalle el efecto sobre la variable de estado <i>x1</i> debida a la perturbaci&oacute;n. Finalmente, la velocidad angular de la rueda se presenta en la <a href="#Figura11">Fig. 11</a>.</p>        <p align="center"><a name="Figura9"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig09.jpg"></p>        ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="Figura10"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig10.jpg"></p>        <p align="center"><a name="Figura11"></a><img src="img/revistas/teclo/v20n39/v20n39a04fig11.jpg"></p>      <p><font size="3"><b>4. Conclusiones</b></font></p>      <p>Se presentaron de forma detallada el dise&ntilde;o del controlador y los resultados de simulaci&oacute;n para llevar el p&eacute;ndulo desde su posici&oacute;n natural de equilibrio a la posici&oacute;n invertida. Los reguladores locales obtenidos act&uacute;an alrededor de los puntos de  operaci&oacute;n para los cuales fueron dise&ntilde;ados, y la se&ntilde;al de control global result&oacute; de la combinaci&oacute;n difusa de dichos reguladores. Aunque se present&oacute; saturaci&oacute;n de la se&ntilde;al de control, fue posible el seguimiento de la trayectoria con lo cual el p&eacute;ndulo alcanz&oacute; su posici&oacute;n invertida con oscilaciones de amplitud creciente en un tiempo cercano a 4,5s y con error de seguimiento menor a 0,22 rad. Se comprob&oacute; la capacidad del regulador para atenuar peque&ntilde;as perturbaciones alrededor la posici&oacute;n invertida.</p>      <p>La validez de la t&eacute;cnica de linealizaci&oacute;n usada (no-linealidad sectorial), qued&oacute; establecida gracias a la respuesta satisfactoria del sistema ante la t&eacute;cnica de control que se implement&oacute;, ya que los par&aacute;metros del controlador fueron calculados con base en los modelos lineales obtenidos.</p>      <p>La estrategia de control difuso con base en modelos T-S, permiti&oacute; el uso de las t&eacute;cnicas conocidas de control por realimentaci&oacute;n lineal de las variables de estado. Aunque los reguladores locales son en efecto lineales, su combinaci&oacute;n difusa  usando las funciones de pertenencia definidas, genera un controlador global no lineal.</p>      <p><font size="3" face="verdana"><b>Referencias</b></font></p>      <!-- ref --><p>&#91;1&#93; O. O. Guti&eacute;rrez-Fr&iacute;as, &#147;Dise&ntilde;o de Controladores para Sistemas Subactuados del Tipo P&eacute;ndulo Invertido,&#148; Instituto Polit&eacute;cnico Nacional, 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222280&pid=S0123-7799201700020000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;2&#93; R. Olfati-Saber, &#147;Nonlinear control of underactuated mechanical systems with  application to robotics and aerospace vehicles,&#148; MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY, 2000.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222282&pid=S0123-7799201700020000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;3&#93; V. D. Correa-Ram&iacute;rez, &#147;Control de un sistema no lineal usando t&eacute;cnicas inteligentes. El p&eacute;ndulo con rueda de  reacci&oacute;n,&#148; Universidad Tecnol&oacute;gica de Pereira, 2016.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222284&pid=S0123-7799201700020000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;4&#93; A. Molina, D. Buitrago, and V. Correa, &#147;Control global para el p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n,&#148; <i>Sci. Tech.</i>, pp. 95-99, 2007.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222286&pid=S0123-7799201700020000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;5&#93; O. D. Montoya Giraldo, L. F. Grisales Nore&ntilde;a, V. D. Correa Ram&iacute;rez, and D. Giraldo Buitrago, &#147;Control global del  p&eacute;ndulo con rueda de reacci&oacute;n mediante regulaci&oacute;n de energ&iacute;a y linealizaci&oacute;n extendida de las variables de estado,&#148; <i>Tecno L&oacute;gicas</i>, vol. 17, no. 32, pp. 33-46, 2014.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222288&pid=S0123-7799201700020000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;6&#93; J. G. Valenzuela-Hern&aacute;ndez, O. D.  Montoya-Giraldo, and D. Giraldo-Buitrago, &#147;L&oacute;gica Difusa Aplicada al Control Local del P&eacute;ndulo Invertido con Rueda de Reacci&oacute;n,&#148; <i>Sci. 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M., Triana Garc&iacute;a Giovanni , Buitrago Jos&eacute; Tom&aacute;s, &#147;Control de un p&eacute;ndulo de furuta. Una revisi&oacute;n del estado del arte.,&#148; <i>Sci. Tech.</i>, vol. 20, no. 4, pp. 326-334, 2015.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222294&pid=S0123-7799201700020000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;9&#93; K. Tanaka and H. O. Wang, <i>Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach</i>, 1st ed. New York, USA: John Wiley &amp; Sons, Inc., 2001.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222296&pid=S0123-7799201700020000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;10&#93; D. Giraldo-Buitrago and E. Giraldo-Su&aacute;rez, <i>Teor&iacute;a de Control An&aacute;logo</i>. Universidad Tecnol&oacute;gica de Pereira, 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222298&pid=S0123-7799201700020000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;11&#93; W. J. Terrell, &#147;Some Fundamental Control Theory I: Controllability, Observability, and Duality,&#148; <i>Am. Math. Mon.</i>, vol. 106, no. 8, p. 705, Oct. 1999.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222300&pid=S0123-7799201700020000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;12&#93; A. Isidori, <i>Nonlinear Control Systems</i>, 2nd ed. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin  Heidelberg, 1989.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222302&pid=S0123-7799201700020000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;13&#93; Jean Jacques, E. Slotine and, and L. Weiping, <i>Applied nonlinear control</i>, 1st ed., vol. 199, no. 1. Englewood Cliffs, New Jersey 07632: prentice-Hall Englewood Cliffs, NJ, 1991.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222304&pid=S0123-7799201700020000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>      <!-- ref --><p>&#91;14&#93; V. M. Hern&aacute;ndez and H. Sira-Ram&iacute;rez, &#147;Generalized PI control for swinging up and balancing the inertia wheel pendulum,&#148; in <i>Proceedings of the 2003 American Control  Conference, 2003.</i>, 2003, vol. 4, pp. 2809-2814.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=5222306&pid=S0123-7799201700020000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p> </font>      ]]></body><back>
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