En este trabajo se aborda el problema de controlar un proceso cuya salida se 
muestrea de forma irregular. Para ello se propone utilizar un predictor que 
estima las salidas del proceso en instantes regulares de tiempo más un 
controlador convencional que calcula la acción de control a partir de las 
estimaciones del predictor (técnica conocida como control inferencial).
 
La predicción consiste en estimar las variables de salida que se desean 
controlar a partir de las mediciones realizadas con diversos sensores utilizando 
para ello un modelo matemático del proceso. El filtro de Kalman permite hacer la 
predicci¢n de forma óptima si las perturbaciones tienen una distribución 
gaussiana de media cero, pero con el inconveniente de requerir un elevado coste 
computacional cuando se utilizan diferentes sensores con retardos temporales 
variantes. En este trabajo se propone una estrategia de predicción alternativa 
de bajo coste computacional cuyo diseño se basa en el conocimiento de la 
disponibilidad de mediciones y de los retardos (del proceso, del sistema de 
medición o del sistema de transmisión de datos) y de la naturaleza de las 
perturbaciones. Los predictores propuestos minimizan el error de predicción 
frente al muestreo aleatorio con retardos variantes, perturbaciones, ruido de 
medida, error de modelado, retardos en la acción de control e incertidumbre en 
los tiempos de medición. Las diferentes estrategias de diseño que se proponen se 
clasifican según el tipo de información que se dispone de las perturbaciones y 
del coste computacional requerido.
Se han planteado los diseños para sistemas monovariables, multivariables, 
lineales y no lineales. Asimismo, también se ha elaborado una forma más 
eficiente de incluir mediciones escasas con retardo en el filtro de Kalman, con 
el objetivo de reducir el coste computacional de la predicción.

En este trabajo se demuestra que los sistemas de control inferencial que 
utilizan los predictores propuestos cumplen con el principio de separación, con 
lo que el diseño del control con medidas irregulares se reduce al problema del 
diseño de un predictor estable más el diseño de un controlador para muestreo 
convencional.