Análisis e implementación de un Sistema de Control Adaptativo en Tiempo Real basado en Microcomputador PDF Download
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En la tesis se aborda el estudio de las técnicas de Control Adaptativo, así como de los algoritmos necesarios para el diseño de un controlador de este tipo y de los requerimientos que se deben cumplir en la implementación del mismo en el caso monovariable. En la tesis se incluye, además de una introducción al diseño e implementación de los sistemas de control adaptativo, la presentación de una serie de algoritmos de control determinista (entre ellos figuran: control robusto, control predictivo) de identificación (mínimos cuadrados) y de supervisión (de la estimación de parámetros, de diseño del controlador y del comportamiento en bucle cerrado). En cada caso se incluyen simulaciones o control en tiempo real con plantas externas al computador para probar métodos de diseño propuestos, como en el caso del control robusto, métodos de supervisión del control adaptativo para la resolución de problemas en la identificación y el diseño ..., así como realizar comparaciones entre los mismos. Se incluyen asimismo técnicas de filtrado de perturbaciones, filtrado de outliers o implicaciones aritméticas, entre otras, para la resolución de problemas de interface o implementación que se pueden presentar.
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En la tesis se aborda el estudio de las técnicas de Control Adaptativo, así como de los algoritmos necesarios para el diseño de un controlador de este tipo y de los requerimientos que se deben cumplir en la implementación del mismo en el caso monovariable. En la tesis se incluye, además de una introducción al diseño e implementación de los sistemas de control adaptativo, la presentación de una serie de algoritmos de control determinista (entre ellos figuran: control robusto, control predictivo) de identificación (mínimos cuadrados) y de supervisión (de la estimación de parámetros, de diseño del controlador y del comportamiento en bucle cerrado). En cada caso se incluyen simulaciones o control en tiempo real con plantas externas al computador para probar métodos de diseño propuestos, como en el caso del control robusto, métodos de supervisión del control adaptativo para la resolución de problemas en la identificación y el diseño ..., así como realizar comparaciones entre los mismos. Se incluyen asimismo técnicas de filtrado de perturbaciones, filtrado de outliers o implicaciones aritméticas, entre otras, para la resolución de problemas de interface o implementación que se pueden presentar.
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ISBN: 9788469076521
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Author: Antonio Salinas Martínez
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En este trabajo de investigación se desarrollaron dos controladores modulares con estrategia adaptativa – predictiva, uno para el caso de sistemas con una entrada – una salida (SISO por sus siglas en inglés “Single Input – Single Output”) y otro para el caso de sistemas con múltiples entradas – múltiples salidas (MIMO por sus siglas en inglés “Multiple Input – Multiple Output”). En el presente trabajo se exponen los conceptos básicos de la estrategia CAP para sistemas SISO y sistemas MIMO, haciendo énfasis en la implementación específica que se realizó. Se muestran los resultados obtenidos al implementar las estrategias en distintos procesos con diversas dinámicas de interés para un investigador en el área de control. Estos resultados están basados en distintas pruebas como cambios en referencia, dinámicas variantes en el tiempo, ruido en la señal de control y distintos horizontes de predicción. La finalidad central de este trabajo es de validar el desempeño del esquema de control multivariable propuesto, utilizando sistemas simulados en la plataforma AspenTech HYSYS como nuevo concepto de prueba, la cual permita representar modelos dinámicos de una forma más realista tomando en cuenta las diversas ecuaciones físicas, químicas y matemáticas que rigen su comportamiento.
Author: Joel Castillo Gómez
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Pages : 168
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En este trabajo de tesis se implementó un controlador adaptativo predictivo modular y reconfigurable en una plataforma tecnológica de programación. Dichas características permiten aplicar el controlador en diversos sistemas o aplicaciones de control. La motivación de realizar este trabajo de tesis surge de la necesidad de tener sistemas de control que cada vez cumplan mejor los objetivos de control ya que los sistemas convencionales, como el PID, en ocasiones no cumplen con los estándares de calidad requeridos para las aplicaciones industriales. Además, con la teoría de control clásico avanzada y la llegada de la computadora como sistema digital surge la posibilidad de aplicar dicha teoría en sistemas discretos. Una de estas tecnologías relativamente nuevas es el control adaptativo predictivo experto. Dicha estrategia tiene fundamento en la estrategia de control predictivo pero incorpora la adaptación en línea del controlador y el conocimiento experto del sistema en el que se aplique el controlador. En el presente trabajo se exponen los conceptos básicos de esta estrategia de control haciendo énfasis en la implementación específica que se realizó. La implementación realizada se basa en el control adaptativo predictivo, pero se realizó una mejora al introducir el tiempo de retardo como parámetro del controlador. Aunque no se implementó el componente experto como parte del controlador, éste se desarrolló en una plataforma tecnológica que permitirá modificar el controlador en trabajos futuros. Posteriormente se muestra la implementación del controlador y su interfaz gráfica que permite configurar el controlador para diversas aplicaciones. Adicionalmente, se presentan al lector una serie de aplicaciones de control en simulación utilizando el controlador desarrollado mostrando algunas características importantes de su comportamiento ante la variación de los parámetros del controlador. El objetivo de estas pruebas no es mostrar que el control adaptativo predictivo experto es mejor que otras estrategias de control, pues éste tema en particular ya ha sido abordado en otros estudios de tesis, por ejemplo en [14]. Con éstas aplicaciones se valida la implementación modular y la mejora del algoritmo en su manejo del tiempo muerto. Las aplicaciones realizadas consisten en el control de un sistema de primer orden y de un sistema de fase no mínima con la estrategia de control adaptativo predictivo. También se introduce la aplicación del controlador desarrollado en una estrategia de control avanzado conocida como Cascada, permitiendo observar la ventaja de la modularidad del controlador. El trabajo desarrollado es innovador ya que permite la exploración de diversas estrategias de control tal como la estrategia cascada, pues permite la extensión en las aplicaciones al uso de dos o más controladores basados en la estrategia de control adaptativo predictivo.
Author: Ariel Amador Cano Salazar
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Pages : 195
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Con este trabajo de tesis, presentado como requisito para la obtención del grado de Maestro en Ciencias en Automatización, se busca evaluar el desempeño de un controlador adaptativo predictivo ante procesos con comportamiento de fase no mínima. Primeramente, se muestran los conceptos básicos que se involucran en la estrategia de control adaptativo predictivo así como algunos ejemplos que permiten un mejor entendimiento de los mismos. La implementación del sistema de control en tiempo real se lleva a cabo utilizando la plataforma de desarrollo ADEX COP, la cual permite al usuario realizar de manera sencilla la configuración de todos los parámetros de un sistema de control adaptativo predictivo. Se realizan simulaciones computacionales para medir el desempeño del sistema de control con procesos de fase no mínima haciendo énfasis en la selección del horizonte de predicción y los parámetros del modelo de referencia. De la misma manera, se implementa un sistema de control en tiempo real con un proceso de temperatura con comportamiento de fase no mínima. Se utiliza un sistema de comunicación basado en Ethernet mediante el estándar OPC con un PLC Quantum Telemecanique de Schneider Electric. Finalmente se exponen las conclusiones que se derivan del presente trabajo de tesis así como recomendaciones de trabajos futuros.
Author: Arturo Enrique Jasso Garduño
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Pages : 223
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El objetivo original del presente trabajo de tesis se refiere a la "automatización del diseño del controlador de diferencias", el cual es un controlador digital por cancelación, que requiere únicamente de un parámetro de ajuste para modificar su desempeño, Barba Avila [1]. Sin embargo, este controlador como todos los controladores por cancelación, presentan algunas restricciones, las cuales han limitado considerablemente su aplicación en sistemas en tiempo real. Como parte de la contribución de esta tesis y ante estas limitantes, se propuso un controlador que tiene características similares a las del controlador de diferencias, en realidad, su dinámica en seguimiento es igual a la propuesta por Alvarado Calva [3], mientras que la dinámica en regulación es muy similar, por lo que hablando de términos de desempeño, puede decirse que el controlador propuesto toma como base la dinámica del controlador de diferencias, pero sin presentar todas sus desventajas ya que en lugar de usar la estrategia de "Cancelación", utiliza "Pole Placement", Ástróm K. J. [10], como técnica alterna de diseño. La complejidad en los cálculos para el diseño del controlador no aumenta de manera significativa, ya que únicamente se debe resolver un sistema de ecuaciones lineales para poder diseñarlo, para lo cual existen una serie de algoritmos numéricos que tienen una confiabilidad más que probada y optimizada. Adicionalmente al parámetro de desempeño " ?" con que cuenta el controlador de diferencias, se agrega un nuevo parámetro "n", el cual permite modificar la robustez del controlador, lo que da al controlador una gran versatilidad, pudiéndolo adaptar a distintas circunstancias, como condiciones de no linealidades y/o variaciones en la dinámica del proceso. Para hacer su correcta sintonización se evalúa el valor máximo de la función de sensibilidad, Rosas Luis [6], de manera que se busca que el controlador tenga siempre un balance adecuado entre desempeño y robustez, pudiendo el usuario modificar dicho balance para hacer más robusto al controlador o hacerlo más rápido. Además del controlador, se propone un nuevo algoritmo de identificación, basado en el original propuesto por García Q. [4], que experimentalmente ha dado mejores resultados que el original y que busca optimizarlo en todas sus etapas, desde la óptima selección del tiempo de muestreo T, la prueba de excitación para la obtención de datos y el análisis de éstos. Finalmente, se realizó el diseño de una interfase (adquisición y recepción de datos) que utiliza tecnología especialmente diseñada para aplicaciones de control de procesos, como convertidores de alta resolución (16 Bits) de baja sensibilidad al ruido (encapsulado MSOP) y debido a que los nuevos sistemas operativos (Windows XP en adelante) muestran una gran estabilidad en su operación, dicha tarjeta constituye una buena opción para hacer la implementación de sistemas de control en tiempo real, basados en plataformas tipo PC.
Author: Javier Tejedor Sáez
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Author: Steven Nahmias
Publisher: McGraw-Hill
ISBN: 9780071263702
Category : Production management
Languages : en
Pages : 789
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Production and Operations Analysis, 6/e by Steven Nahmias provides a survey of the analytical methods used to support the functions of production and operations management. This latest edition maintains the focus on continual process improvement while enhancing the technical content of the book. Both analytical methods centered on factory and service processes, as well as process issues across the supply chain, are included. As always, the text presents the most cutting-edge quantitative models used in operations in a clear, accessible manner. While the familiar structure and organization of the text remains the same as previous editions, the current edition includes several new topics aimed at enhancing the technical content of the book.
Author: Ryszard Kowalczyk
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 3642044409
Category : Computers
Languages : en
Pages : 876
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Computational collective intelligence (CCI) is most often understood as a subfield of artificial intelligence (AI) dealing with soft computing methods that enable group decisions to be made or knowledge to be processed among autonomous units acting in distributed environments. The needs for CCI techniques and tools have grown signi- cantly recently as many information systems work in distributed environments and use distributed resources. Web-based systems, social networks and multi-agent systems very often need these tools for working out consistent knowledge states, resolving conflicts and making decisions. Therefore, CCI is of great importance for today’s and future distributed systems. Methodological, theoretical and practical aspects of computational collective int- ligence, such as group decision making, collective action coordination, and knowledge integration, are considered as the form of intelligence that emerges from the collabo- tion and competition of many individuals (artificial and/or natural). The application of multiple computational intelligence technologies such as fuzzy systems, evolutionary computation, neural systems, consensus theory, etc. , can support human and other collective intelligence and create new forms of CCI in natural and/or artificial s- tems.
Author: Gerardo Beruvides
Publisher: Springer
ISBN: 3030039498
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 216
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This book introduces three key issues: (i) development of a gradient-free method to enable multi-objective self-optimization; (ii) development of a reinforcement learning strategy to carry out self-learning and finally, (iii) experimental evaluation and validation in two micromachining processes (i.e., micro-milling and micro-drilling). The computational architecture (modular, network and reconfigurable for real-time monitoring and control) takes into account the analysis of different types of sensors, processing strategies and methodologies for extracting behavior patterns from representative process’ signals. The reconfiguration capability and portability of this architecture are supported by two major levels: the cognitive level (core) and the executive level (direct data exchange with the process). At the same time, the architecture includes different operating modes that interact with the process to be monitored and/or controlled. The cognitive level includes three fundamental modes such as modeling, optimization and learning, which are necessary for decision-making (in the form of control signals) and for the real-time experimental characterization of complex processes. In the specific case of the micromachining processes, a series of models based on linear regression, nonlinear regression and artificial intelligence techniques were obtained. On the other hand, the executive level has a constant interaction with the process to be monitored and/or controlled. This level receives the configuration and parameterization from the cognitive level to perform the desired monitoring and control tasks.
