El Control adaptativo por modelo de referencia PDF Download
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Author: Gabriel Montoro López
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ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 265
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Author: Gabriel Montoro López
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Category :
Languages : es
Pages : 265
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Author: Patricia Caratozzolo
Publisher:
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Category :
Languages : es
Pages : 12
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Author: Francisco Rodríguez Rubio
Publisher: Universidad de Sevilla
ISBN: 9788447203192
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 392
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Author: Deivis Alexander Rosero Yela
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Languages : es
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Este documento muestra el desarrollo práctico y teórico de una plataforma que permite la implementación avanzada de sistemas de control: Fuzzy, PID, Fuzzy PID y control adaptativo por Modelo de referencia. Se muestra la teoría de control detrás de cada técnica implementada, software y hardware del dispositivo y la implementación de una planta práctica para validar efectivamente la aplicación real de la plataforma.
Author: Manuel Collado Machuca
Publisher:
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Category :
Languages : es
Pages : 196
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Author: Joel Castillo Gómez
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Category :
Languages : es
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: Antonio Salinas Martínez
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Languages : es
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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.
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Category : Automation
Languages : es
Pages : 628
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Author: Henry Vallejo Grajales
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Languages : es
Pages : 0
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Introducción: La implementación de un modelo de control en una planta sencilla SISO es relativamente simple teniendo en cuenta que el sistema consta de una única entrada y una única salida, en los sistemas MIMO las variables a controlar son como mínimo 2 y cada una con una complejidad diferente dependiendo del tipo de tecnología que lo compone, el controlador debe de ser capaz de identificar los parámetros del sistema y sintonizarse con la planta para lograr la respuesta más eficaz e impedir que se salga de control por perturbaciones muy grandes. Los sistemas de control como rama de la ingeniería mecatronica son los factores diferenciadores de la mecatronica con la automatización y las demás áreas de la ingeniería, y el control de fenómenos inestables es un reto académico y profesional que aporta conocimientos, experiencias y logros al proceso educativo y así mismo seguramente serán implementados en la vida profesional con mayor facilidad y perfección. La complejidad de un sistema MIMO garantiza que todos los conocimientos en identificación y control de sistemas sean aplicados con la mayor exactitud posible de manera que se logre la estabilidad de las plantas intervenidas en todo momento. Así como la implementación de los métodos de control sobre un sistema son proyectos llenos de expectativa para los estudiantes, también lo son para los docentes y directores que guían con ahínco al alumno en el proceso investigativo, y constructivo entregándole satisfacción y dándole estatus académico al alumno, al docente y a toda la comunidad universitaria. Fuente: Autores. Como objetivo se plantea: Diseñar un sistema de control multivariable para sistemas no lineales a partir de controladores lineales variables en el tiempo. Específicamente: • Plantear una metodología para identificación de sistemas multivariables no lineales. • Diseñar un sistema de control adaptativo para un sistema multivariable no lineal...
Author: Alvaro Javier Flórez Martínez
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Languages : en
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"Este trabajo desarrolla una nueva metodología de diseño de controladores, esta introduce información adicional sobre el sistema y tiene como objetivo encontrar un controlador que sea disperso, concordante con el sistema físico, y además seleccionar y combinar características de diferentes metodologías de control ya establecidas. Todo esto con el objetivo de reducir costos de implementación, costos computacionales y de operación, manteniendo un desempeño adecuado del controlador. Este nuevo marco de trabajo se basa en procesos de diseño de control óptimo los cuales definen funciones de costo, estas se penalizan con una norma de las variables de interés, la cual es diseñada con información previa sobre el sistema. Las normas de penalización pueden ser de diferentes tipos según la información que se conozca y la que se quiera inducir, en este trabajo se plantea cómo diseñar y calcular dichas normas. Este documento se compone de dos secciones principales, cada una presentada a manera de artículo. La primera es Structural Sparsity in Networked Control Systems, el cual es un fragmento del artículo del mismo nombre que ha sido aceptado en la revista IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. En este trabajo se definen las normas estructuradas que inducen dispersión y cómo se calculan matemáticamente, se presenta una aplicación para un sistema de realimentación de estados usando control óptimo H_2 aplicada a un edificio inteligente con el objetivo de contrarrestar deformaciones causadas por sismos o vientos disminuyendo la cantidad de comunicaciones y de actuadores. La segunda sección es Regularized Model-Free Adaptive Control of Base Isolated Buildings, este artículo ha sido sometido a la American Control Conference 2019. En este trabajo se considera un control adaptativo y sin modelo, regularizado con un controlador basado en modelo que solamente usa información parcial del sistema."--Tomado del Formato de Documento de Grado.
