Measurable disturbances compensation , analysis and tuning of feedforward techniques for dead-time processes
Aquí se analizan técnicas de compensación de perturbaciones medibles, enfocando el problema en los retrasos de entrada-salida y perturbación-salida. Se evaluó el método de compensación anticipativo para las estructuras comunes que aparecen entre la perturbación y la dinámica de proceso. Debido a la presencia de retrasos, el estudio incluye fenómenos de causalidad e inestabilidad que pueden surgir cuando se emplea una perspectiva clásica para compensación de perturbaciones.
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Measurable disturbances compensation , analysis and tuning of feedforward techniques for dead-time processes
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Modelling of an industrial process of pleuromutilin fermentation using feedforward neural networks
En esta investigación se evalúa el uso de redes neuronales artificiales en el modelado de un proceso de fermentación industrial de pleuromutilina producida por Pleurotus mutilus en modo semicontinuo. Se construyeron y caracterizaron tres modelos de redes neuronales anticipativas determinadas por una estructura similar con el fin de predecir la evolución de tres variables principales de bioproceso: biomasa, sustrato y producto.
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Modelling of an industrial process of pleuromutilin fermentation using feedforward neural networks
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When optimal feedback control is not enough , feedforward strategies are required for optimal control with active sensing
Las formulaciones actuales del problema de control por retroalimentación óptimo han asumido que la información sensorial tiene un ruido independiente de la acción, o que el ruido simplemente escala con la velocidad de movimiento. En realidad, el ruido visual y propioceptivo de posición extrema varía de forma sustancial con el estado del cuerpo. Aquí se muestra que incluir tal variación en la retroalimentación sensorial cambia cualitativamente la solución óptima; así, el control por retroalimentación por sí solo deja de ser óptimo y se necesita de un controlador anticipativo adicional.
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When optimal feedback control is not enough , feedforward strategies are required for optimal control with active sensing
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Adaptive internal model control of a DC motor drive system using dynamic neural network
En este documento se muestra el estudio de problemas relacionados con el control de modelo interno adaptativo de un motor DC. Los aspectos más importantes de elementos básicos de diseño de este tipo de control son la elección de arquitecturas, algoritmos y ejemplos de aprendizaje. La selección del algoritmo de adaptación paramétrico para elementos de actualización del control de modelo interno convencional muestra limitaciones. Para superarlas, se escogieron arquitecturas de redes neuronales deducidas desde los modelos convencionales y del algoritmo Levenberg-Marquardt durante el ajuste de los parámetros del sistema del control de modelo interno adaptativo.
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Adaptive internal model controller design using dynamic partial least squares decoupling structure
En esta investigación se propone una nueva estrategia de control de modelo interno adaptativo con base en un modelo novedoso que tiene en cuenta las incertidumbres en un sistema MIMO. Se introduce una estructura desacoplada dinámica de mínimos cuadrados parciales (PLC) para modelar el proceso dinámico. En presencia de incertidumbres, se usan mecanismos adaptativos que incluyen PLC recursivos y mínimos cuadrados recursivos para actualizar el modelo en línea.
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A new internal model control method for MIMO over-actuated systems
En este artículo se propone un nuevo método de control de modelo interno con base en el método de salidas virtuales (virtual outputs method) para procesos multivariable sobreactuados que se encuentran de manera normal en procesos industriales complejos. Dicho método se aplicó al problema de control estándar de Shell (tres entradas y dos salidas). Se muestra un ejemplo para ilustrar la efectividad del método propuesto.
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Controller for integrator processes
Aquí se propone un método de diseño para controladores PID con base en principios de control de modelo interno, el método de síntesis directa y sistemas de análisis de estabilidad para procesos integradores con tiempo de retraso. Se derivaron expresiones analíticas para controladores PID para varios tipos comunes de modelos de proceso, incluyendo aquellos de primer y segundo orden más tiempo de retraso.
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Design of internal model control based on an optimal control for a servo system
En este artículo se describe un diseño de control de modelo interno con base en un control óptimo para un servosistema. La retroalimentación del sistema de control se basa en un compensador de perturbaciones como respuesta a estos eventos. Este dispositivo se diseñó para convertirse en el denominador de la función de transferencia sin tiempos muertos en la respuestas a perturbaciones, la cual resultó ser más rápida que con el método previo.
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Design of IMC-PID controller for a higher order system and its comparison with conventional PID controller
El controlador PID es el dispositivo más popular usado en casi todos los procesos industriales. Antiguamente implementado en artefactos pneumáticos, su uso se extendió a electrónica análoga y digital. No obstante, la presencia de retrasos afecta la estabilidad y desempeño del sistema. En esta investigación se diseñó un controlador IMC-PID para un sistema de alto orden con retraso y se compara con el dispositivo PID convencional.
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Design of IMC-PID controller for a higher order system and its comparison with conventional PID controller
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Load frequency controller design for microgrid using internal model control approach
En esta investigación se exploran aspectos de control de frecuencia de carga en una microrred que comprender generadores de turbinas eólicas, generadores diesel, celdas de combustible alimentados por electrolizadores y sistemas de almacenamiento de energía. Se analizó el procedimiento de diseño de controladores PI y PI de orden fraccional sintonizados mediante control de modelo interno para sistemas de microrredes.
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Load frequency controller design for microgrid using internal model control approach