TEOMAPIN
DPI2008-00403.
Objetivos
El principal objetivo de este proyecto es la resolución de problemas prácticos que por ahora impiden la aplicación de nuevas técnicas de control avanzado, a situaciones reales de cierta complejidad y la generación (y posible solución) de problemas teóricos provenientes de la práctica.
Los problemas que se tratarán durante el proyecto son los siguientes:
RESUMEN
Los desarrollos tecnológicos más innovadores de los últimos años, se han visto fuertemente influenciados por los avances en matemáticas e informática. Las prestaciones en áreas tradicionales de la ingeniería han aumentado considerablemente y nuevas aplicaciones y más demandantes han aparecido en otras áreas de ingeniería y ciencia. Todavía hay una importante brecha que cubrir entre la teoría de base y los problemas prácticos. Habitualmente, las decisiones técnicas se toman sin el consentimiento completo de la teoría más reciente y la clave para aplicar una técnica novedosa está basada en estas decisiones. El problema también aparece cuando la teoría no existe o va retrasada con respecto a la práctica. Normalmente esta brecha se cubre mediante extensas simulaciones y/o ensayos experimentales, lo que consume tiempo y recursos, ej. aplicaciones aeroespaciales. Casi no hay aplicaciones donde la teoría “encaje” perfectamente con la práctica, sin necesidad de modificaciones o ajustes.
En este proyecto la temática está centrada en la intersección de la ingeniería, la informática y la matemática aplicada. Conocer a fondo los fundamentos de los problemas prácticos, permite abordar aplicaciones de ingeniería de muchos tipos diferentes. El área de trabajo es la de sistemas y automática, y especialmente se trabajará en identificación, (in)validación, control, análisis de implementación, diagnóstico y tolerancia a fallos. Los sistemas a tratar serán generales: modelos dinámicos, lineales o no-lineales, de tiempo continuo o discreto, con incertidumbre acotada, paramétrica, dinámica o combinaciones de ambas, invariable o variable en el tiempo. La brecha entre teoría y práctica en esta área sigue abierta y el enfoque de este proyecto es el de resolver problemas prácticos que impidan la aplicación de técnicas nuevas a situaciones reales de cierta complejidad y la generación (y posible solución) de problemas teóricos surgidos de la práctica, por ej. La brecha se verá resaltada, no ocultada.
El desarrollo está enfocado en tres aplicaciones prácticas que sirven como banco de pruebas para los resultados obtenidos. El grupo SAC cuenta con cierta experiencia, realizaciones experimentales e interés industrial en estas tres aplicaciones que son:
- Control activo de ruido acústico (tubos, cámaras, cascos)
- Vehículos aéreos no tripulados (helicópteros y aviones)
- Aerogeneradores
Trabajos realizados
Determinación de la posición de sensores y actuadores, optimizada en base a las prestaciones máximas a conseguir: Este objetivo se ha abordado de forma teórica y sus resultados se han aplicado a dos problemas diferentes de Control Activo de Ruido, el caso de la moto y el del conducto acústico. Uno de los resultados más significativos es un conjunto de medidas que permiten comparar la bondad de la localización de los sensores y actuadores en base a criterios prácticos en el rendimiento, la robustez y la complejidad del controlador.
Identificación de sistemas dinámicos multivariables (MIMO), no lineales y/o variantes en el tiempo, representados en tiempo continuo, discreto o combinaciones de ambos (híbridos). Cada aplicación ha implicado restricciones y numerosas brechas entre la teoría y la práctica. En concreto, se ha analizado de forma teórica y resuelto en la práctica la identificación de plantas con retrasos variables en sistema MIMO (canales de riego), se han identificado las dinámicas no lineales de propagación de ruido acústico en diversos espacios (cascos, conductos y cajas con ventanas), y finalmente se ha abordado el caso de la identificación en UAV de tipo helicóptero, con la complejidad de un sistema multivariable, acoplado e inestable. En este último caso se ha elaborado una metodología que permite la aplicación de técnicas clásicas.
(In)validación de los sistemas anteriores ante los datos experimentales, considerando como variables los márgenes de ruido externo (aditivo) y la incertidumbre (global o estructurada, variante o invariante en el tiempo, lineal dinámica o no lineal estática). Una de las aportaciones más destacables en este entorno, es un método de identificación / invalidación robusta para modelos Lineales de parámetros variables (LPV). Este método permite completar algoritmos de identificación nominal LPV, añadiendo incertidumbre y márgenes de ruido que generan un conjunto de modelos consistente con las evidencias experimentales.
Problemas numéricos asociados con el uso del ordenador o DSP en el análisis, la síntesis y la implementación de controladores. La aplicación de control activo y de control UAV requieren una implementación en tiempo real y/o con limitaciones de computación importantes que impiden el uso de controladores arbitrariamente grandes o complejos. Además, estos sistemas suelen tener ceros de parte real positiva y oscilaciones poco amortiguadas. Por todo ello, el diseño de un controlador de orden bajo es una imposición que representa un gran reto a la teoría de control.
Determinación del tipo de incertidumbre más adecuado para describir un sistema físico a través de una familia de modelos y el cálculo de los márgenes menos conserv
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