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Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal

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dc.contributor.advisor Martínez Iranzo, Miguel Andrés es_ES
dc.contributor.advisor Salcedo Romero de Ávila, José Vicente es_ES
dc.contributor.author García-Nieto Rodríguez, Sergio es_ES
dc.date.accessioned 2010-05-24T07:17:40Z
dc.date.available 2010-05-24T07:17:40Z
dc.date.created 2010-03-24T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2010-05-24T07:17:39Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/8328
dc.description.abstract Los trabajos en el área de control de finales del siglo de XIX y principios del siglo XX, describían el modelado, análisis y diseño de sistemas lineales empleando herramientas matemáticas bien definidas como el álgebra lineal y el cálculo diferencial. Sin embargo, a mediados de los años 40 comienzan a surgir trabajos que introducen el concepto de sistemas no lineales. A partir de este momento, el interés por el desarrollo de herramientas teóricas para el análisis y diseño de controladores no lineales fue en aumento. En la actualidad, existen diversas metodologías que son empleadas en el análisis y diseño de sistemas de control no lineales. Sin embargo, no existe una teoría generalizada análoga al álgebra lineal y el cálculo diferencial de los sistemas lineales. Por ello, las líneas de investigación que abordan el estudio de procesos no lineales se encuentran en continua evolución. En primer lugar, la tesis presentada aborda el estudio del estado del arte de algunas de las técnicas más destacadas para el modelado e identificación de sistemas no lineales. El documento de tesis hace especial hincapié en las técnicas que emplean modelos borrosos con estructura Takagi-Sugeno (TS). Una vez introducidos los modelos borrosos TS, se presenta el estado del arte en el diseño de contralores borrosos denominadas Compensadores Paralelos Distribuidos (PDC) y su aplicación al control predictivo. Asimismo, se describen los fundamentos matemáticos necesarios para la reformulación del problema de diseño de PDC en términos de Desigualdades Matriciales Lineales (LMIs). La revisión del estado del arte que se realiza en el documento de tesis, pone de manifiesto la dificultad existente cuando se aborda el diseño de controladores borrosos predictivos. El principal inconveniente es la resolución del problema de optimización que se plantea al aplicar la filosofía de control predictivo. 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 Control predictivo borroso es_ES
dc.subject Modelos borrosos takagi-sugeno es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.title Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 331102 - Ingeniería de control es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/8328 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 García-Nieto Rodríguez, S. (2010). Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/8328. es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3257 es_ES


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