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Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU

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Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU

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dc.contributor.advisor Martínez Iranzo, Miguel Andrés es_ES
dc.contributor.advisor Sanchís Saez, Javier es_ES
dc.contributor.author Ramos Fernández, César es_ES
dc.date.accessioned 2008-05-06T11:31:01Z
dc.date.available 2008-05-06T11:31:01Z
dc.date.created 2007-01-12T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2008-05-06T11:30:58Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/1844
dc.description.abstract El Control Predictivo Basado en Modelos (CPBM) optimiza un índice que incorpora un parámetro de penalización para las acciones de control lambda, con el fin de que no sean demasiado bruscas, a la vez que se mejora la robustez del sistema. El principal inconveniente radica en que el sintonizado de lambda se suele regir por criterios empíricos, y poco orientados a la mejora de la robustez. De entre las diferentes técnicas de mejora de la robustez en CPBM se destaca la optimización Min-Max de las especificaciones, donde se resuelve el problema de optimización para el peor modelo en una región acotada. Desde otro punto de vista, el principio de mínimos cuadrados está presente en numerosas teorías de identificación y control. De hecho el CPBM se puede plantear como un problema de mínimos cuadrados. Su principal inconveniente radica en que es sensible a los errores en los datos (mal condicionamiento), lo cual se puede mejorar regularizando el problema mediante el parámetro de regularización lambda ajustado empíricamente (análogo al parámetro lambda de penalización del esfuerzo de control en CPBM). La técnica BDU (Bounded Data Uncertainties) es una técnica de regularización de problemas de mínimos cuadrados, originalmente desarrollada para problemas de estimación, y poco usada en control, salvo el controlador lineal cuadrático (LQR) con horizonte de predicción finito considerando incertidumbre paramétrica. Dicha técnica diseña el parámetro de regularización lambda teniendo en cuenta la cota de la incertidumbre presente en el sistema y plantea el problema como una optimización Min-Max. Por lo tanto se puede establecer la analogía con el problema Min-Max de CPBM robusto, así el objetivo principal de la tesis consiste en usar la técnica BDU para sintonizar lambda de modo guiado y con el fin de mejorar la robustez del sistema. Otro objetivo adicional es asegurar la estabilidad. Por tanto, se pretende plantear un LQR robusto y estable, denominado LQR-BDU, robusto por usar es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Control predictivo
dc.subject Robustez
dc.subject Incertidumbre
dc.subject Regularización
dc.subject Bdu
dc.subject Ecuación de riccati
dc.subject Lqr
dc.subject Tpbvp
dc.subject Gpc
dc.subject Crhpc
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.title Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 331102 - Ingeniería de control es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/1844 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ramos Fernández, C. (2007). Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/1844. es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 2547 es_ES


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