Control quasi-LPV de un sistema de levitación magnética mediante interpolación geométrica
Resumen
Este artículo presenta una estrategia de control por programación de ganancias para el seguimiento de referencias constantes en un sistema de levitación magnética, utilizando un modelo quasi-LPV y un mecanismo de interpolación geométrica. El sistema consiste en la suspensión de una esfera metálica caracterizada por una dinámica no lineal e inestabilidad a lazo abierto, donde solo la posición es medible. Las no linealidades se incorporan en un vector de parámetros endógenos que varía en un dominio acotado por los límites físicos, permitiendo representar la planta como una familia de modelos lineales invariantes en el tiempo en los vértices del dominio. En dichos vértices, se diseñan controladores locales mediante realimentación de estado y asignación de polos, integrados con observadores de orden completo para estimar los estados no medibles. El controlador y observador globales se sintetizan mediante interpolación geométrica, donde los pesos se derivan de la distancia euclidiana entre el parámetro estimado y cada vértice. Este enfoque garantiza combinaciones convexas y pesos positivos en todo el rango operativo, simplificando la implementación frente a métodos analíticos tradicionales. Simulaciones en MATLAB/Simulink sobre el modelo no lineal completo demuestran un seguimiento satisfactorio, esfuerzo de control acotado y robustez ante perturbaciones y ruido de medición, validando la eficacia de la arquitectura propuesta.
Recibido: 20 de abril de 2026
Aceptado: 20 de junio de 2026
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PDF (English)Referencias
Bidikli, B. (2020). An observer-based adaptive control design for the maglev system. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 42(14), 2771–2786. https://doi.org/10.1177/0142331220932396
Bombois, X., Ghosh, D., Scorletti, G., & Huillery, J. (2021). LPV system identification for control using the local approach. International Journal of Control, 94(7), 390-410.
Cisneros, P. S., Sridharan, A., & Werner, H. (2018). Constrained predictive control of a robotic manipulator using quasi-LPV representations. IFAC-PapersOnLine, 51(26), 118–123. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.11.158
Hypiusova, M. & Kozakova, A. (2017). Robust PID controller design for the magnetic levitation sys-tem: Frequency domain approach. Proc. of 21st In-ternational Conference on Process Control, Slo-vakia, 274-279.
Khalil, H. K. (2002). Nonlinear systems (3rd ed.). Prentice Hall.
Kuo, B. C. (1996). Automatic control systems (7th ed.). Prentice Hall.
Lee, T., Su, J. & Yu, K. (2007) Implementation of the state-space feedback control scheme for a mag-netic levitation system. Proc 2nd IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, China, 548-553.
Leith, D. J., & Leithead, W. E. (2000). Survey of gain-scheduling analysis and design. International Journal of Control, 73(11), 1001–1025. https://doi.org/10.1080/002071700411311
Li, S., Nguyen, A.-T., Guerra, T.-M., & Kruszewski, A. (2023). Reduced-order model-based dynamic tracking for soft manipulators: Data-driven LPV modeling, control design and experimental results. Control Engineering Practice, 138, 105618. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105618
Muthairi, N., & Zribi, M. (2004). Sliding-mode control of a magnetic levitation system. Mathematical Problems in Engineering, 2004, 93–107. https://doi.org/10.1155/S1024123X04309024
Ogata, K. (2010). Modern control engineering (5th ed.). Prentice Hall.
Robles, R., Sala, A., & Bernal, M. (2019). Performance-oriented quasi-LPV modeling of nonlinear systems. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 29(5), 1230–1248. https://doi.org/10.1002/rnc.4444
Rotondo, D. (2018). Advances in gain-scheduling and fault tolerant control techniques. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-62902-5
Rugh, W. J., & Shamma, J. S. (2000). Research on gain- scheduling. Automatica, 36(10), 1401–1425. https://doi.org/10.1016/S0005-1098(00)00058-3
Rusar, L., Krhovjak, A. and Bobal, V. (2017). Predictive control of the magnetic levitation model. Proc. of 21st International Conference on Process Control, Slovakia, 345-350.
Shieh, H., Siao, J., & Liu, Y. (2010). A robust optimal sliding-mode control approach for magnetic levitation systems. Asian Journal of Control, 12(4), 480–487. https://doi.org/10.1002/asjc.210
Sira-Ramírez, H., Márquez, R., Rivas-Echeverria, F., & Llanes-Santiago, O. (2005). Control de sistemas no lineales: Linealización aproximada, extendida, exacta. Madrid: Pearson Prentice Hall.
Tan, W., Packard, A., & Balas, G. (2000). Quasi-LPV modeling and LPV control of a generic missile. In Proceedings of the American Control Conference (pp. 3692–3696). IEEE. https://doi.org/10.1109/ACC.2000.879259
Teppa-Garran, P., & Andrade-Da Silva, J. M. (2009). Control of linear parameter-varying systems using analytical interpolation. Ciencia e Ingeniería, 30(1), 93–101.
Teppa-Garran, P., & Faggioni, M. (2023). Robust tracking in two-degree-of-freedom control systems: magnetic levitation system. Latin American Applied Research, 53(4), 303-308.
Teppa-Garran, P., Muñoz-de Escalona, D., & Zambrano, J. (2025). Liquid level tracking for a coupled tank system using quasi-LPV control. Ingenius, (33), 15–26. https://doi.org/10.17163/ings.n33.2025.02
Wang, J., Chen, L., & Xu, Q. (2021). Disturbance estimation-based robust model predictive position tracking control for magnetic levitation systems. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 27(1), 81–92. https://doi.org/10.1109/TMECH.2021.3092715
DOI: https://doi.org/10.53766/CEI
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