Control avanzado

Control avanzado

1. Describe el diseño de una infraestructura de un sistema de ingeniería que reúne elementos de diferentes disciplinas,

   • Ingeniería de control
   • Procesamiento de señales
   • Estadística
   • Teorías de decisión
   • Ingeniería de software
   • Inteligencia artificial
   • Ventajas
     • Reducción del consumo energético
     • Reducción de desperdicios
     • Mayor seguridad en los procesoa
     • Mayor velocidad de respuesta
     • Menor impacto ambiental

2. Su práctica radica en entender el proceso, los problemas de control, la dinámica del proceso, así como buscar la mejor tecnología para control

   • Proceso
     • Tomar datos de sensores
     • Evaluar datos
     • Evaluar comportamiento
     • Optimizar el sistema
     • Control de actuadores para lograr los mejores resultados

3. Estrategias más conocidas

   • Control Experto
     • Recopila conocimiento de un sistema
     • Uso de la regla IF...., THEN
     • El mejor exponente es el control Lógica Difusa (Fuzzy Logic Control)
     • Proceso
       • Información proveniente de los sensores y se pasan por la "fusificación"
       • Cuando se encuentra difusa, se selecciona el tipo de control más conveniente
       • Se aplica en los actuadores
   • Control Óptimo
     • Incluye
       • Error de control
       • Acción de control
     • Su mejor representante es el Model Predictive Control
       • Proceso
         • Modelo matemático para predecir el comportamiento del sistema
         • Definición de "horizonte de predicción" y "Horizonte de control"
   • Control Robusto
     • Internal Model Control
       • Es similar al PID
       • Usa un modelo matemático de la planta
       • Incorpora la Dinámica modelable y la Dinámica no modelable
   • Control Adaptivo
     • Uso en sistemas variantes de tiempo
     • Incorpora técnicas de identificación de parámetros por mínimos cuadrados
     • Una estrategia reconocida es Reference Model Adaptive Control
     • Busca tener un sistema de lazo cerrado en el cual sus parámetros se ajusten para poder establecer una respuesta deseada del sistema
   • Control Neuronal
     • Busca representar la información de manera similar a la estructura de nuestro cerebro
     • Se generan datos que representan condiciones del proceso y acciones de control
     • Se le deben implementar todos los escenarios posibles para que el sistema sepa reponder adecuadamente

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