Control predictivo basado en predictores borrosos
En el presente artículo se expone un algoritmo para aplicar las técnicas de control predictivo lineal basadas en el modelo (MPC) al caso de procesos no lineales utilizando un predictor borroso (fuzzy), en base a la estructura Takagi_Sugeno_Kang_dinámica y bajo el principio de utilización de modelos...
- Autores:
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Rodriguez Borroto, Miguel Ángel
Abreu García, José Rafael
Jiménez García, Sergio
Martínez Jiménez, Boris Luis
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/22437
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/22437
http://bdigital.unal.edu.co/13472/
- Palabra clave:
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | En el presente artículo se expone un algoritmo para aplicar las técnicas de control predictivo lineal basadas en el modelo (MPC) al caso de procesos no lineales utilizando un predictor borroso (fuzzy), en base a la estructura Takagi_Sugeno_Kang_dinámica y bajo el principio de utilización de modelos lineales locales por tramos. Ello conduce inherentemente, a un proceso de adaptación de la matriz dinámica del sistema en cada periodo de muestreo, lo cual se considera novedoso en relación al MPC clásico. Se exponen los resultados de su aplicación al caso de un control de posición que utiliza un servo-motor de corriente continua con zona muerta y a un reactor continuo de tanque con agitador con reacción exotérmica. Los resultados son satisfactorios. |
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