Análisis de la energía de la señal de control y el error a sistemas linealizados implementando GPC y DMC
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 i...
- Autores:
-
González Tamayo, Juan Pablo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2005
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/3484
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Control automático
Controladores
Control Predictivo Basado en Modelos
Control de matriz dinámica (DMC)
Control Predictivo Generalizado (GPC)
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | 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. |
|---|