Desarrollo de estrategias de control predictivas de alto rendimiento mediante la incorporación de técnicas de control robusto y de redes neuronales

  1. Méndez Pérez, Juan Albino
Supervised by:
  1. Leopoldo Acosta Sánchez Director

Defence university: Universidad de La Laguna

Year of defence: 1998

Committee:
  1. Lorenzo Moreno Ruiz Chair
  2. Carmelo Militello Militello Secretary
  3. Luis Basañez Villaluenga Committee member
  4. Jesús Manuel de la Cruz García Committee member
  5. Ezequiel Ballesteros Ramírez Committee member
Department:
  1. Ingeniería Informática y de Sistemas

Type: Thesis

Teseo: 66112 DIALNET lock_openRIULL editor

Abstract

En esta tesis se aborda el desarrollo de estrategias de control predictivas con mejores características en cuanto a estabilidad, carga computacional y seguimiento de consignas variables, El algoritmo de control empleado es el controlador predictivo generalizado (GPC). Se diferencian tres partes en el trabajo. En la primera parte se estudian cuestiones relacionadas con la aplicabilidad del GPC. Para ello se ha llevado a cabo el diseño e implementación de una estrategia GPC mejorada sobre un motor de corriente continua. En la segunda parte de la tesis se propone un algoritmo GPC con mejores características en cuanto a estabilidad y, por lo tanto, computacionalmente más eficaz. Para lograr esto se emplean técnicas de control robusto. En la última parte se aborda el problema de la elección acertada de los horizontes de predicción cuando se consideran consignas variables. Para resolver este problema se plantea un esquema basado en redes neuronales que permite la sintonización autómatica del horizonte de predicción en el GPC.