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Análisis de la energía de la señal de control y el error a sistemas linealizados implementando GPC y DMC

González Tamayo, Juan Pablo (2005) Análisis de la energía de la señal de control y el error a sistemas linealizados implementando GPC y DMC. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.

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Resumen

El control predictivo basado en modelos (Model Predictive Control, MPC) es una de las metodologías del control automático que se ha desarrollado considerablemente en las últimas décadas tanto en la industria como en la comunidad de investigación. La idea de este trabajo es analizar las ventajas de implementar un control predictivo, bien sea el GPC o el DMC, desde el punto de vista de ahorro en el esfuerzo de control o un mínimo error cuadrático medio. Para ello se calcularán las energías de control y del error, variando los parámetros de sintonía de cada controlador. Para obtener conclusiones y resultados a un amplio rango de sistemas, se utilizarán 3 tipos de plantas: estable (tanques acoplados), integrante (motor de corriente continua) e inestable (péndulo invertido). Cada una de estas será controlada con el GPC y el DMC y se obtendrán resultados en cuanto al comportamiento de las energías. Al final serán comparados los dos controladores implementados a cada uno de los sistemas, bajo los mismos parámetros de sintonía.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Toro García, Nicolás
Palabras clave:Control automático; Controladores; Control Predictivo Basado en Modelos; Control de matriz dinámica (DMC); Control Predictivo Generalizado (GPC)
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Manizales > Facultad de Ingeniería y Arquitectura > Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación
Código ID:1994
Enviado por : Biblioteca Digital Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales
Enviado el día :21 Septiembre 2010 14:43
Ultima modificación:15 Febrero 2011 03:28
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