Comparación de controladores data-driven para un proceso con incertidumbres y no linealidades del laboratorio de automatización y control de la Universidad EIA
137 páginas
- Autores:
-
Espinosa Cárcamo, Daniel
Pacheco Márquez, Sergio Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
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- Palabra clave:
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Por esto se realizó una exploración de los procesos dispo nibles y se definió cuál cumple con los requerimientos para esta actividad. Entre estos se encuentran sistemas como la planta de pH, el péndulo doble invertido de Furuta y el manipulador robótico de dos grados de libertad con articulaciones flexibles. Tenien do en cuenta los objetivos del presente trabajo se escogerá el proceso adecuado que cumpla con las características de incertidumbres y no linealidades. Los conceptos de los sistemas data-driven son los principales insumos con los cuales se diseñaron estos controladores. Además, se busca dar respuesta a la pregunta: ¿qué estrategias de control data-driven son adecuadas para procesos con incertidumbres y/o no linealidades asociadas a su naturaleza? Estos controladores son expuestos a criterios de desempeño respecto a las señales de error y esfuerzo de control, permitiendo así una comparación cuantitativa de cada lazo de control.ABSTRACT: In this work, the comparison between direct and indirect data-driven controllers for a dynamic process from Automation and Control laboratory of EIA University is proposed. For this reason, an exploration of the available processes was carried out and it was defined which one meets the requirements for this activity. These included systems such as the pH plant, Furuta’s inverted double pendulum, and the two-degree-of-freedom robotic manipulator with flexible joints. Taking into account the objectives of this work, the appropriate process that meets the characteristics of uncertainties and non-linearities is chosen. The concepts of data-driven systems are the main inputs with which these controllers were designed. In addition, we want to answer the question: which data-driven control strategies are suitable for processes with uncertainties and / or non-linearities associated with their nature? These controllers are exposed to performance criteria regarding error signals and control effort, thus allowing a quantitative comparison of each control loop.PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería MecatrónicaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de controladores data-driven para un proceso con incertidumbres y no linealidades del laboratorio de automatización y control de la Universidad EIATrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fControl data-drivenSistemas no linealesIncertidumbrePID NeuronalBase RadialEspacio de estadosRealimentaciónData-driven controlNon-linear systemsNeural PIDRadial BasePublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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