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GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales.

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GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales.

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dc.contributor.advisor Martínez Iranzo, Miguel Andrés es_ES
dc.contributor.author Salcedo Romero de Ávila, José Vicente es_ES
dc.date.accessioned 2008-05-06T12:19:25Z
dc.date.available 2008-05-06T12:19:25Z
dc.date.created 2005-05-25T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2008-05-06T12:19:21Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/1882
dc.description.abstract En esta tesis doctoral se aborda el control de sistemas no lineales mediante el empleo de controladores predictivos generalizados (GPCs) en espacio de estados. En primer lugar se realiza una revisión de la metodología de diseño del GPC en la versión entrada/salida (E/S). Partiendo de esta revisión se propone un modelo CARIMA en espacio de estados para el GPC que permite diseñar al mismo utilizando una menor cantidad de memoria y un menor tiempo de cómputo, así como de reducir la complejidad asociada la formulación E/S. Para la estimación de los estados del modelo CARIMA se propone el uso de un observador de rango completo que se diseña por asignación de polos, estableciéndose un importante resultado: los polos de este observador coinciden con las raíces de los polinomios de filtrado utilizados en la formulación E/S. Posteriormente se analizan las propiedades de observabilidad y controlabilidad del modelo CARIMA propuesto en espacio de estados, llegándose a la conclusión de que se trata de una realización mínima bajo condiciones no demasiado restrictivas, lo cual supone que la predicción se basa en un modelo con el mínimo orden posible. Tras esto, se presenta una metodología de análisis y diseño estable para el GPC mediante el uso del índice de coste como función de Lyapunov, y para el caso con restricciones de la teoría de conjuntos invariantes aplicada al GPC. Seguidamente, se presenta una metodología de diseño robusto para el GPC mediante el empleo de las desigualdades lineales matriciales (LMIs) y de algoritmos genéticos. En concreto, se analiza el caso de sistemas con incertidumbre invariante y variante con el tiempo de tipo lineal fraccional, una de las más complejas y generales utilizadas en la literatura analizada. Finalmente se presenta el controlador GPC-LPV una extensión del GPC en espacio de estados. Se trata de un controlador variante con el tiempo que presenta dependencia lineal fraccional con respecto de las señales de salida medibles. Su diseño es es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Control predictivo es_ES
dc.subject Sistemas no lineales es_ES
dc.subject Diseño estable es_ES
dc.subject Diseño robusto es_ES
dc.subject Restricciones es_ES
dc.subject Desigualdades matriciales lineales (LMIS) es_ES
dc.subject Desigualdades matriciales bilineales (BMIS) es_ES
dc.subject Sistemas lineales variables con el tiempo es_ES
dc.subject Incertidumbre lineal fraccional paramétrica real o no paramétrica compleja es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.title GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales.
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 331102 - Ingeniería de control es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/1882 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 Salcedo Romero De Ávila, JV. (2005). GPCs en espacio de estados para el control de sistemas no lineales [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/1882. es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 2254 es_ES


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