TEOMAPIN

Determinación de la posición de sensores y actuadores, optimizada en base a las prestaciones máximas a lograr. Este objetivo se ha abordado de forma teórica y sus resultados se han aplicado a dos problemas diferentes Control Activo de Ruido, el caso de 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 desempeño, 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 plicación ha traído consigo restricciones y numerosas brechas entre la teoría y la práctica. En concreto, se ha analizado de forma teórica y resuelto en la práctica la indentificación de plantas con retardos variables en sistema MIMO (canales de riego), se han identificado las dinámicas no lineales de la 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 frente a los datos experimentales, considerando como variables las cotas 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 marco es un método de identificación/invalidación robusto para modelos Lineales de Parámetros Variables (LPV). Este método permite completar algoritmos de identificación nominal LPV añadiendo incertidumbre y cotas de ruido que generan un conjunto de modelos consistente con las evidencias experimentales.

Problemas numéricos asociados al 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, esos 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 cómputo de las cotas menos consevadoras posibles. Aquí se ha analizado la estabilidad y performance robusta y nominal en modelos con retardos inciertos para las estructuras de incertidumbre global dinámica y paramétrica estructurada.