Teoría clásica de control automático E-Book

Julio Tafur Sotelo

• Herausgeber: Marcombo
• Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
• Sprache: Spanisch
• Veröffentlichungsjahr: 2024

Seitenzahl: 185

Beschreibung

¿Quiere dominar el arte del control automático? Descubra los secretos de la teoría clásica con este libro imprescindible En un mundo cada vez más automatizado, comprender los principios fundamentales del control automático es esencial. Este libro desentraña los misterios de la teoría clásica de control automático, desde los conceptos básicos hasta las estrategias avanzadas de sintonización, lo que lo convierte en una herramienta clave para dominar el control de sistemas dinámicos. Gracias a la lectura de Teoría clásica de control automático se adentrará en todo un viaje educativo: "Comprenderá los sistemas y señales que gobiernan el mundo del control automático. "Aprenderá las técnicas de modelado esenciales para representar sistemas de la vida real. "Explorará la respuesta temporal de los sistemas y comprenderá cómo afecta a su comportamiento. "Profundizará en los sistemas de primer y segundo orden, así como en aquellos de orden superior. "Resolverá los errores de régimen permanente y aplicará estrategias para mejorar el rendimiento. "Utilizará el lugar de las raíces como herramienta poderosa para el diseño de sistemas de control. "Iniciará su camino en el mundo de los controladores, desde lo más básico hasta los controladores PID. Este libro cuenta con la experiencia académica de Gabriel Moreano y Julio Tafur, reconocidos docentes universitarios en el campo del control automático. Además, se enriquece con la perspectiva fresca y entusiasta de Ángel Sánchez, un estudiante destacado con un futuro prometedor en la disciplina. Asimismo, la obra está respaldada por instituciones educativas de renombre, por lo que cuenta con el apoyo académico de reconocidas universidades. No espere más para convertirse en un maestro del control automático. Con este libro descubrirá los conceptos fundamentales de la teoría clásica de control automático, que le permitirán diseñar sistemas de control efectivos, sintonizar controladores PID como un experto y asegurar un rendimiento óptimo en sus aplicaciones.

Leseprobe

TEORÍA CLÁSICA DE CONTROL AUTOMÁTICO

Gabriel Vinicio Moreano SánchezJulio César Tafur SoteloAngel Anderson Sánchez Oñate

Teoría clásica de control automático

© 2024 Gabriel Vinicio Moreano Sánchez, Julio Tafur Sotelo y Ángel Sánchez Oñate

Docentes de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH) y de la Pontificia Universidad Católica de Perú (PUCP)

Primera edición, 2024

© 2024 MARCOMBO, S. L.

www.marcombo.com

Ilustración de cubierta: Jotaká

Revisión técnica: Edisson Fernando Calderón y Álex Tenicota

Corrección: José López

Directora de producción: M.ª Rosa Castillo

Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra solo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley. Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra

ISBN del libro en papel: 978-84-267-3801-1

ISBN del libro electrónico: 978-84-267-3802-8

Producción del ePub: booqlab

Índice general

1. Introducción al control automático

1.1. Importancia de los sistemas de control

1.2. Antecedentes históricos

1.3. Ejemplos prácticos de sistemas de control

1.4. Tipos de sistemas de control

1.5. Esquema de control en lazo cerrado

1.6. Estructura del libro

2. Señales y sistemas

2.1. Señales

2.2. Señales de prueba

2.3. Señales típicas de salida

2.3.1. Señal cosenoidal

2.3.2. Señal coseno amortiguada

2.4. Sistemas

2.5. Clasificación de los sistemas

2.6. Sistemas diferenciales lineales e invariantes (LTI)

2.7. Diagramas de bloques

2.8. Ejemplos

3. La transformada de Laplace

3.1. Definición

3.2. Transformada inversa de Laplace

3.3. Propiedades operacionales

3.4. Transformada de Laplace con MatLab

3.5. Ejercicios con MatLab

3.6. Transformadas de Laplace de funciones típicas

4. Modelado dinámico de sistemas

4.1. La función de transferencia

4.2. Modelado de sistemas mecánicos

4.3. Modelado de sistemas eléctricos

4.4. Modelado de sistemas electromecánicos

4.5. Modelado de sistemas hidráulicos

4.6. Modelado de sistemas térmicos

5. La respuesta temporal

5.1. La respuesta transitoria

5.1.1. Estabilidad

5.1.2. Ubicación de polos y ceros

5.2. La respuesta en estado estacionario

5.2.1. La respuesta al escalón unitario

5.2.2. La ganancia estática

6. Sistemas de primer orden

6.1. Forma característica

6.2. Respuesta ante el impulso

6.3. Respuesta ante el escalón

6.4. Respuesta ante la rampa

6.5. Influencia de los ceros

7. Sistemas de segundo orden

7.1. Forma característica

7.2. Tipos de amortiguamiento

7.2.1. Sistemas oscilatorios

7.2.2. Sistemas subamortiguados

7.2.3. Sistemas críticamente amortiguados

7.2.4. Sistemas sobreamortiguados

8. Sistemas de orden superior

8.1. Ceros influyentes

8.2. Influencia de polos

8.3. Influencia de pares polo-cero

8.4. Sistemas de orden superior

8.5. Sistemas reducidos equivalentes

8.6. Retardo puro

8.7. Ejercicios con MatLab

9. Errores en régimen permanente

9.1. Definiciones de error

9.2. Errores con realimentación

9.2.1. Cálculo de error con realimentación constante

9.2.2. Error de posición

9.2.3. Error de velocidad

9.2.4. Error de aceleración

9.2.5. Error con realimentación no constante

9.3. Errores ante perturbaciones

9.3.1. Ejercicios con MatLab

10. El lugar geométrico de las raíces

10.1. Análisis de sistemas realimentados

10.2. Ecuaciones básicas del lugar de las raíces

10.3. Reglas para el trazado del lugar de las raíces

10.4. Formas básicas

10.5. Lugar de las raíces generalizado

11. Introducción a los sistemas de control

11.1. Control en Lazo Abierto

11.2. Control ON - OFF

11.3. Compensación en adelanto

11.4. Compensación en atraso

11.5. Compensación en atraso - adelanto

12. El control PID

12.1. Acciones de Control

12.2. Ajuste de controladores PID

12.2.1. Ajuste analítico de controladores PID por asignación de polos

Bibliografía

Capítulo 1

Introducción al control automático

Los sistemas de control automático son una parte fundamental de nuestra vida cotidiana. A menudo, pasan desapercibidos, trabajando en segundo plano para garantizar que todo funcione de manera eficiente y sin problemas. Desde el termostato que regula la temperatura de nuestro hogar hasta los sistemas de control de tráfico que gestionan el flujo de vehículos en nuestras ciudades, los sistemas de control automático están presentes en innumerables aplicaciones y desempeñan un papel crucial en nuestra sociedad.

Pero ¿qué son realmente los sistemas de control automático? En esencia, son sistemas diseñados para regular o mantener una variable o un conjunto de variables en un estado deseado. Esto puede aplicarse a una amplia gama de sistemas, desde electrodomésticos simples hasta procesos industriales complejos. En este libro, exploraremos en detalle los principios fundamentales de los sistemas de control automático, desde sus conceptos básicos hasta aplicaciones avanzadas.

Definición: La RAE define los conceptos de control y automática como:

Control: «Regulación o intervención sobre el funcionamiento de un sistema»

Automática: «Dicho de un mecanismo o de un aparato; que funciona en todo o en parte por sí solo»

A partir de estas definiciones podemos decir que el control automático es la intervención propia de un sistema sobre su funcionamiento para su operación, independiente de la intervención de un operador humano.

1.1. Importancia de los sistemas de control

En la era actual, en la que la demanda de precisión y eficiencia es insaciable, los sistemas de control se han convertido en una herramienta indispensable. Imaginemos por un momento un mundo sin sistemas de control: la producción industrial se volvería caótica, la navegación aérea sería insegura, los vehículos automotores serían inmanejables y la estabilidad de los sistemas de energía eléctrica estaría en peligro constante. Los sistemas de control proporcionan el equilibrio y la estabilidad en un mundo impulsado por la tecnología.

Algunos de los aspectos clave de su importancia incluyen:

■Eficiencia energética: Los sistemas de control automático pueden optimizar el uso de recursos, como la energía. Por ejemplo, un termostato inteligente puede ajustar automáticamente la temperatura de una habitación para ahorrar energía cuando no esté ocupada.

■Calidad y consistencia en la producción: En la industria, los sistemas de control automático garantizan que los productos sean consistentes en términos de calidad y especificaciones. Esto es esencial para la fabricación de productos de alta calidad.

■Seguridad: En aplicaciones críticas, como la aviación y la medicina, los sistemas de control automático desempeñan un papel vital en la seguridad. Ayudan a prevenir errores humanos y garantizan un funcionamiento seguro y fiable.

■Automatización industrial: La automatización de procesos industriales mediante sistemas de control automático mejora la productividad, reduce los costos laborales y minimiza los riesgos para los trabajadores.

Figura 1.1: Hitos más importantes en la evolución de los sistemas de control.

1.2. Antecedentes históricos

Al hablar de regulación automática, el ejemplo más claro y antiguo es el organismo humano. Nuestros órganos trabajan incansablemente para mantener ciertos parámetros que nos ayuden a mantener el equilibrio de nuestro organismo, por ejemplo: el nivel de azúcar en la sangre o la regulación de nuestra pupila ocular o la regulación térmica.

A nivel industrial los sistemas de control automático han experimentado una evolución significativa a lo largo de la historia (ver figura 1.1), siempre intentando depender menos de un operador humano. Algunos del hitos más importantes en esta evolución son:

1.La gobernación centrífuga de James Watt - siglo XVIII.- El control automático dio sus primeros pasos a nivel industrial mediante la incorporación del regulador centrífugo de velocidad elaborado por James Watt en colaboración con Matthew Boulton, con el fin de controlar la velocidad de la máquina de vapor, lo que dio resultados de optimización de combustible. Esto se dio en el auge de la Revolución Industrial de ese entonces.

2.Teoría de control - Principios del siglo XX.- La teoría de control comenzó a tomar forma gracias al trabajo de ingenieros y matemáticos como Nicolas Minorsky, que en 1922 demostró la estabilización de sistemas mediante el uso de ecuaciones diferenciales al trabajar en el procedimiento de controladores automáticos en el guiado de embarcaciones para la Armada de los Estados Unidos. En 1932, Harry Nyquist resuelve el problema de estabilidad de un sistema de lazo cerrado mediante un procedimiento relativamente simple en el que, a partir de un lazo abierto a entradas sinusoidales en estado estacionario, partiendo de la premisade que el circuito se dice estable cuando una pequeña perturbación, que se va desvaneciendo, resulta en una respuesta que se desvanece. Se dice que es inestable cuando tal perturbación resulta en una respuesta que crece indefinidamente.

Figura 1.2: Regulador centrífugo de Watt. Recuperado de: http://www.juntadeandalucia.es/averroes/centrostic/21700290/helvia/aula/archivos/repositorio/0/46/html/intro.html.

3.El control PID - Década de 1930.- A la entrada de la década de los 40 los diagramas de Bode enfocados en los métodos de la respuesta en frecuencia hacen posible a investigadores e ingenieros diseñar sistemas de control lineales en lazo cerrado que cumplan los requerimientos de diseño. Los controladores PID (proporcional-integral-derivativo, ver figura 1.3) se convirtieron en una herramienta esencial en la automatización industrial. Estos controladores proporcionaron una forma eficaz de mantener variables como la temperatura y la presión bajo control. Su simplicidad y eficacia los convirtieron en una tecnología ampliamente utilizada que sigue siendo relevante en la actualidad.

Figura 1.3: Diagrama de bloques de un controlador PID.

4.Teoría de control moderno - Década de 1960.- Hasta este punto de la historia el modelado matemático y respuestas de sistemas, métodos de sintonización y lugar geométrico de las raíces, son las bases de la teoría del control clásico que satisfacen a escenarios con condiciones más o menos arbitrarias. Sin embargo, a medida que avanza el tiempo, la teoría de control se enfrenta a nuevos obstáculos tales como las nuevas plantas de producción, en las cuales la teoría de control clásico no es suficiente debido a sus limitaciones de aplicación.

Así, en los años aproximados a 1960 se sientan las bases de la teoría de control moderna, la cual centra sus estudios en satisfacer sistemas de control que tienen entradas y salidas múltiples. Para satisfacer las necesidades y requisitos de las nuevas plantas de producción, la disponibilidad de las computadoras digitales fue clave en la ejecución y controlabilidad de estos sistemas de entradas y salidas múltiples, a través de las herramientas matemáticas basadas en la síntesis de variables de estado y centrarse en el dominio del tiempo de sistemas complejos.

Desde 1960 hasta 1980 la teoría del control moderno se centró en la resolución de sistemas determinísticos, así como el control adaptativo y aprendizaje de sistemas complejos. Esto se logra a base de la resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales y su análisis en el dominio temporal. La ventaja que ofrece este tipo de control es que su diseño y modelado matemático se centra en la proximidad del sistema a lo más real posible. Así surge el problema de estabilización de este tipo de sistemas, por lo que el controlador de este se diseña en la medida del error, es decir, que la validación de un sistema se define su estabilidad. Entonces se puede decir po que el error que existe entre las medidas reales y las esperadas del modelo matemático deben estar dentro de un rango de aproximación. Si la medida del sistema se establece dentro del rango de error se dice que el sistema es estable.

5.Automatización industrial - Década de 1980.- Con el surgimiento de los controladores lógicos programables o PLC (ver figura 1.4) se generó una nueva revolución dentro de la automatización industrial, permitiendo la programación y el control de procesos complejos mediante la lógica digital y los sistemas de control distribuidos (DCS). A la par se generaliza la utilización de robots industriales en la manufactura, que incluyen sistemas de control automático, realizando tareas repetitivas y peligrosas con precisión y rapidez.

Figura 1.4: Ejemplo de un controlador lógico programable o PLC.

6.Control avanzado y sistemas inteligentes - Década de 1990 y siglo XXI.- Si bien la teoría de control moderno y el control robusto proporcionan herramientas muy poderosas de control para sistemas complejos y en algunos casos no lineales. La matemática utilizada presenta un grado de conocimiento muy elevado; además, tanto la teoría clásica como la teoría moderna de control basan su estudio en el modelado de sistemas, modelos que siempre son aproximados. Es así como la evolución de teorías como las redes neuronales, la lógica difusa y los algoritmos de optimización dan el surgimiento a nuevas estrategias de control llamado control inteligente, con el que se pretende entender y regular el comportamiento de un sistema sin necesidad de un modelo matemático. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también han comenzado a desempeñar un papel importante en el control automático, permitiendo sistemas más adaptables y autónomos. En la figura 1.5 se muestra un ejemplo de la estructura de una red neuronal básica.

Figura 1.5: Estructura de una red neuronal de 2 capas intermedias.

1.3. Ejemplos prácticos de sistemas de control

Como ya se ha mencionado, la automática se define como la ciencia de procedimientos y métodos cuyo objetivo o finalidad es la reemplazar al ser humano como operador en tareas repetitivas que pueden generar a lo largo del tiempo desgaste en este. Esto se logra mediante la inserción de un operador artificial vinculado a accesorios, sensores y actuadores específicos que suplan y optimicen las funcionalidades que tendría un operador humano en la ejecución (no necesariamente el sistema tiene que parecerse al operador en sí mismo, simplemente este tiene que cumplir correctamente estas funciones).

Pese al desarrollo del campo de control y regulación automática, aún es un campo de estudio por desarrollar, debido a que, si algo ha demostrado el tiempo, es que cuantos más descubrimientos existan, más preguntas habrá en el camino.

A continuación, algunos pocos ejemplos de aplicación de los sistemas de control:

■Control de la dirección de un automóvil: Un sistema de control de dirección de automóvil utiliza sensores, actuadores y un controlador para manejar la dirección. Los sensores miden la velocidad, el ángulo de dirección y las condiciones de la carretera, y el controlador utiliza esta información para ajustar los actuadores, que son los componentes que controlan la dirección, como la cremallera y el piñón de la dirección. Esto permite que el sistema mantenga el ángulo de dirección deseado incluso en presencia de perturbaciones, como cambios en la superficie de la carretera o ráfagas de viento. El sistema de control de la dirección del automóvil también se está volviendo cada vez más sofisticado, con la introducción de nuevas tecnologías como la dirección asistida eléctrica (EPS) y la dirección activa.

■Control del seguimiento del sol: El control de seguimiento solar es un sistema que orienta automáticamente un panel u otro dispositivo solar hacia el sol. Esto permite que el dispositivo solar recopile la máxima cantidad de luz solar y genere la máxima cantidad de energía eléctrica. Los sistemas de seguimiento de un solo eje que rastrean el movimiento del sol a través del cielo girando el panel solar en un solo eje, generalmente el eje este-oeste. Esto asegura que el panel solar esté siempre orientado hacia el sol, independientemente de la hora del día. Existen también sistemas de seguimiento de doble eje rastrean el movimiento del sol a través del cielo girando el panel solar en dos ejes, el eje este-oeste y el eje norte-sur.

■Control de manos robóticas: El control manual robótico es el proceso de controlar los movimientos de una mano robótica. Esto se puede hacer de varias maneras, según la aplicación y las capacidades de la mano robótica. Algunos métodos comunes de control manual robótico incluyen:

Figura 1.6: Ejemplo de un panel solar con control de seguimiento.

•En el control directo, el usuario controla la posición y el movimiento de la mano robótica mediante un dispositivo de teleoperación de entrada. Este es el método de control más simple, pero puede ser impreciso, y también puede ser agotador para el usuario. Luego, el usuario puede controlar la mano robótica moviendo sus manos en el entorno virtual. Este método de control puede ser más intuitivo que el control directo, pero requiere el uso de equipos de realidad virtual.

•Control de aprendizaje automático (ML): El control de ML utiliza algoritmos de aprendizaje automático para controlar la mano robótica. Una vez que se entrenan los algoritmos, se pueden usar para controlar la mano robótica en tiempo real. Este método de control puede ser muy preciso y también se puede utilizar para controlar la mano robótica en entornos difíciles o peligrosos. El mejor método de control para una mano robótica particular depende de la aplicación.

■Sistemas de transporte autónomo (ATS): Los ATS son sistemas de transporte que operan sin intervención humana. Utilizan una variedad de sensores y software para navegar y evitar obstáculos.

•Vehículos autónomos (AV): Los AV son vehículos que pueden conducirse solos sin intervención humana. («Autos sin conductor: los beneficios y desafíos») Utilizan una variedad de sensores, como cámaras y radares, para navegar y evitar obstáculos. Los AV aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo, pero tienen el potencial de revolucionar el transporte.

•Vehículos aéreos no tripulados (UAV): Los UAV son aeronaves que pueden volar por sí mismas sin intervención humana. Los UAV son más maduros que los AV, pero aún tienen capacidades limitadas.

•Trenes autónomos: Los trenes autónomos pueden operar sin intervención humana. Utilizan una variedad de sensores, como cámaras y radares, para navegar y evitar obstáculos. Los trenes autónomos son más maduros que los AV y los UAV, y ya se están utilizando en algunos países, generalmente utilizando algoritmos de control de lógica difusa.

■Robots industriales: Los robots industriales son máquinas automatizadas que se utilizan para realizar tareas en una fábrica u otro entorno industrial.

• Robots SCARA: son un tipo de robot articulado diseñado específicamente para aplicaciones de recoger y colocar (pick & place), en la figura 1.7 se puede ver un ejemplo de este tipo de robots.

Figura 1.7: Ejemplo de un robot SCARA.

Los robots industriales se utilizan en una amplia variedad de industrias, que incluyen:

◦ Fabricación: Los robots industriales se utilizan en la fabricación para automatizar tareas como soldadura, pintura y montaje.

◦ Alimentos y bebidas: Los robots industriales se utilizan en la industria de alimentos y bebidas para automatizar tareas como el envasado y la clasificación de productos alimenticios.

◦ Cuidado de la salud: Los robots industriales se utilizan en el cuidado de la salud para automatizar tareas como la limpieza y la dispensación de medicamentos.

Hay que recordar que los sistemas mencionados anteriormente están enfocados a representar el término automática y que en mayor o menor rango cada una de estas tiene un nivel de automática, algunas en mayor nivel que otras.

1.4. Tipos de sistemas de control

Para comprender y diseñar sistemas de control de manera efectiva, es esencial familiarizarse con dos enfoques fundamentales: el control en lazo abierto y el control en lazo cerrado. Estos dos paradigmas representan dos enfoques contrastantes para lograr el control deseado en sistemas dinámicos, cada uno con sus ventajas y desafíos particulares. En esta introducción, exploraremos estos dos conceptos básicos en la clasificación de sistemas de control, sentando las bases para una comprensión más profunda de cómo funcionan y cuándo aplicar cada uno de ellos en diversas aplicaciones y escenarios.

■Sistemas de control de lazo abierto: Un sistema de control de lazo abierto es básicamente un sistema en el que los actuadores reciben una única señal u orden de entrada dada por el sistema de control; es decir, no recibe información de la variable de salida, tampoco estimará ni corregirá el error existente entre los resultados reales con los resultados deseados. Dicho de otro modo, el actuador ejecutará su tarea independientemente del error presente. La f igura. 1.8 representa el diagrama de bloques de un sistema de control en lazo abierto.

Figura 1.8: Control de lazo abierto.

En la práctica, si bien el contexto que se describe anteriormente no parece válido ni aplicable en la realidad, los sistemas de control de lazo abierto se encuentran todos los días en la vida cotidiana de cualquier persona. Un ejemplo claro son los hornos de las casas, donde el usuario marca un valor de temperatura deseado según una escala otorgada por el fabricante. El sistema opera sin considerar que puedan existir errores en la variable de salida. Para minimizar estos errores, los fabricantes deben hacer pruebas a estos sistemas antes de poder darlos por buenas. Las pruebas son múltiples, por lo que se considera manejar el error en escalas pequeñas y a sistemas en los cuales la exigencia no sea una demanda alta en la ejecución. Otro ejemplo claro son lavadoras, tostadoras, licuadoras, cocinas y procesos temporizados en general, debido a que todos estos solo reciben una señal de entrada, pero no devuelven una señal de salida que modifique o ajuste el error verificando que la tarea se ha cumplido; simplemente actúan según su funcionamiento.

Experimento simple para una mejor comprensión de un sistema de control de lazo abierto

Puedes realizar un experimento simple si tienes un regulador de intensidad en casa (dimmer). Espera a que oscurezca y apaga el regulador de luz, para dejar la habitación a oscuras. Cierre los ojos, encienda el regulador y manipule la intensidad de luz hasta donde creas que está el nivel mínimo aceptable para leer.

Figura 1.9: Experimento de sistema de control de lazo abierto.

Abre los ojos y comprueba lo bien que lo has hecho. Lo más probable es que no estés satisfecho con el nivel de luz porque el error de estado estacionario será demasiado grande. Tendrás que hacer una corrección en la intensidad de la luz para estar cómodo leyendo bajo la luz.

Las correcciones que has hecho en este experimento utilizando finalmente tus ojos ilustran un concepto importante. Un sistema de control en bucle abierto puede mejorarse si se sabe hasta qué punto su salida se ajusta a los requisitos de entrada. Con esta declaración, introduciremos otro tipo de sistema de control. En la figura 1.9 se puede observar un representación gráfica del experimento.

■Sistemas de control de lazo cerrado o realimentados: Un sistema de control de lazo cerrado es aquel donde la información de salida del proceso retorna hacia algún punto de lazo de control, generalmente hasta la entrada del sistema, donde se compara con un valor deseado de operación llamado set point o punto de consigna. Si el valor de la variable de salida del sistema se puede comparar con el valor deseado, se puede conocer la diferencia o error existente entre lo deseado y lo real, permitiendo tomar acciones de corrección para mejorar la precisión y eficiencia del sistema.

Figura 1.10: Control de lazo cerrado.

La información realimentada que generalmente proviene de un sensor que mide la variable de salida del proceso necesitará un preprocesamiento para poder compararse con el valor de set point, de tal forma que ambas señales deben mantener las mismas unidades. De mantenerse las mismas unidades entre la variable de salida y la variable comparable con el set point, se habla de una realimentación unitaria, la realimentación más común, la más documentada y utilizada en el ámbito de control. Conseguir esta condición es más sencillo si trabajamos directamente con dispositivos digitales.

Un ejemplo claro de un sistema de control en lazo cerrado es la regulación de brillo de la pantalla de los teléfonos celulares. Mediante la información de iluminación ambiental la pantalla brilla con mayor o menor intensidad, intentando ajustarse a un nivel óptimo de lectura para el usuario.

Experimento simple para una mejor comprensión de un sistema de control de lazo cerrado