Sílabo

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ
ESCUELA DE POSGRADO
CONTROL AVANZADO
Especialidad : Maestría en Ingeniería de Control
y Automatización
Ciclo
: Tercer Ciclo
Semestre
: 2013-1
Profesor
Clave
: ICA624
Créditos
Exámenes
Proyectos
: 4 horas/sem.
: 3
: 4
Pre-Requisitos:
Teoría de Sistemas Lineales
I.
DESCRIPCION
Se estudian las técnicas de diseño de sistemas de control de procesos industriales caracterizados
por presentar un comportamiento dinámico complejo, entre las que se encuentran las técnicas
convencionales avanzadas, el control adaptativo, predictivo y robusto, así como las técnicas de
compensación de grandes retardos de tiempo. Se diseñan sistemas de control avanzado de
sistemas lineales y no lineales cumpliendo especificaciones de respuesta temporal y
comportamiento dinámico. El curso se desarrolla utilizando software de análisis, diseño y
simulación.
II.
OBJETIVOS:
Al finalizar el curso los alumnos estarán en capacidad de:
•
Diseñar sistemas de control de procesos con grandes retardos de tiempo utilizando el
predictor de Smith.
•
Diseñar diferentes clases de sistemas de control adaptativo, considerando la variabilidad
en el tiempo de los parámetros que caracterizan el comportamiento dinámico de los
procesos.
•
Diseñar sistemas de control predictivo de procesos SISO y MIMO lineales y no lineales,
considerando diferentes tipos de restricciones.
•
Diseñar sistemas de control robustos de procesos caracterizados por presentar modelos
con grandes incertidumbres (dinámica y paramétrica).
III.
CONTENIDO:
1. Introducción al Control Avanzado (5 horas)
1.1 Conceptos básicos.
1.2 Caracterización de los Sistemas de Control Avanzado.
1.3 Clasificación de los sistemas de Control Avanzado.
1.4 Estrategias fundamentales del Control Avanzado.
1.6 Estrategias convencionales de Control Avanzado.
1.5 Introducción al modelado e identificación de procesos con comportamiento dinámico
complejo.
1.6 Estructuras de modelos paramétricos.
1.7 Ejemplos
2. Principios básicos del Control Adaptativo (2 horas)
2.1 Conceptos básicos.
2.2 Clasificación de los sistemas de Control Adaptativo.
2.3 Principios de adaptación basado en modelo.
2.4 Control adaptativo basado en ganancia programada (gain scheduling).
2.5 Regla de adaptación del MIT.
2.6 Ejemplos de aplicación.
3. Control Adaptativo de procesos con retardo de tiempo (4 horas) 03/04
3.1 Conceptos básicos.
3.2 El predictor de Smith. Características fundamentales.
3.3 Control adaptativo basado en predictor de Smith de plantas con ganancia variable y retardo
de tiempo.
3.4 Predictor de Smith discreto adaptativo.
3.5 Ejemplos de aplicación
Proyecto 1
4. Ajuste Automático de Controladores mediante asignación de polos (3 horas) 09/04
4.1 Conceptos básicos.
4.2 Métodos de discretización de PID continuos.
4.3 Diseño de sistemas de control adaptativos con PID ajustados mediante asignación de
polos.
4.4 Ejemplos de aplicación.
Examen 1 (15/04)
5. Ajuste Automático de Controladores PID mediante relé (Auto-tuning) (3 horas) 16/04
5.1 Conceptos básicos.
5.2 Caracterización de los métodos de ajuste de controladores basados en relé.
5.3 Principio de adaptación basado en relé. Ventajas y desventajas.
5.4 Ajuste automático de controladores PID basado en relé (auto-tuning)
5.5 Ejemplos de aplicación.
Proyecto 2
6. Síntesis de Sistemas de Control Adaptativo mediante Modelo de Referencia (4 horas)
17/04
6.1 Conceptos básicos.
6.2 Métodos de análisis de estabilidad de Lyapunov.
6.3 Principio de adaptación basado en modelo de referencia.
6.4 Diseño de sistemas de control adaptativo basado en modelo de referencia con ayuda de la
función de Lyapunov.
6.5 Caso general de ajuste paramétrico. Sistemas de alto orden con coeficientes variables.
6.6 Ejemplos de aplicaciones.
7. Introducción al control predictivo (3 horas) 29/04
7.1 Conceptos básicos.
7.2 Reseña histórica.
7.3 Caracterización de los controladores predictivos.
7.4 Estructura básica de los controladores predictivos.
7.5 Estrategias de los controladores predictivos.
7.6 Ejemplos de aplicación
8. Fundamentos básicos del control predictivo (3 horas) 30/04
8.1 Principio de funcionamiento de los controladores predictivos.
8.2 Modelos de predicción.
8.3 Modelos de perturbaciones.
8.4
8.5
8.6
8.7
Trayectoria de referencia.
Función de optimización.
Algoritmo de control
Restricciones. Caracterización.
9. El Controlador DMC (3 horas) 30/04
9.1 Conceptos básicos.
9.2 Estructura del sistema de control predictivo con controlador DMC.
9.3 Características fundamentales del controlador DMC.
9.4 Respuesta libre y respuesta forzada.
9.5 Procedimiento de cálculo de las predicciones.
9.6 Modelo de predicción del DMC.
9.7 Función de coste.
9.8 Algoritmo de control.
9.9 Factibilidad del DMC.
9.10 Ejemplo de aplicaciones
Examen 2 (06/05)
10. El Controlador GPC (3 horas) 06/05
10.1 Conceptos básicos.
10.2 Estructura del sistema de control predictivo con controlador GPC.
10.3 Características fundamentales del controlador GPC.
10.4 Modelo de predicción del GPC
10.5 Respuesta libre y respuesta forzada.
10.6 Procedimiento de cálculo de las predicciones.
10.7 Función de coste.
10.8 Algoritmo de control.
10.9 Ejemplo de aplicaciones.
10.10 GPC adaptativo experto
11. Control Predictivo Adaptativo (3 horas) 07/05
11.1 Conceptos básicos.
11.2 Estructura del sistema de control predictivo adaptativo.
11.3 Principio de control predictivo adaptativo.
11.4 Algoritmo de control predictivo adaptativo.
11.5 GPC adaptativo basado en Redes Neuronales Artificiales.
11.6 GPC adaptativo basado en Sistema Experto.
11.7 Ejemplos de aplicación.
12. Laboratorio de Control Predictivo (3 horas) 08/05
Proyecto 3
13. Introducción al control Robusto
13.1 Conceptos básicos.
13.2 Sistemas de control clásico/control robusto.
13.3 Características fundamentales de los controladores Robustos.
13.4 Objetivos del control Robusto
13.5 Efectos de la variación de los parámetros dinámicos sobre la respuesta del sistema.
13.6 Formulación del problema del control robusto.
13.7 Incertidumbres en el modelo.
13.8 Tipos de incertidumbres de modelos.
14. Fundamentos del control Robusto
14.1 Conceptos básicos.
14.2 Normas de vectores, señales escalares y funciones transferencias.
14.3 Especificaciones de señales.
14.4 Comportamiento nominal y Robusto.
14.5 Sensibilidad. Funciones de sensibilidad y sensibilidad complementaria.
14.6 Controladores con dos grados de libertad.
14.7 Control óptimo lineal cuadrático H2.
14.8. Control óptimo H∞.
16. Análisis de sistemas de control Robusto en el dominio de la frecuencia
16.1 Conceptos básicos.
16.2 Estabilidad nominal y estabilidad Robusta.
16.3 Teorema de estabilidad Robusta.
16.4 Comportamiento Robusto en H2.
16.5 Comportamiento Robusto en H∞.
16.6 Teorema del comportamiento robusto.
16.7 Diseño de controladores Robustos.
16.8. Representación de Boyd Barrat de sistemas de control realimentados.
16.9. Diseño de controladores Robustos de orden fraccional
17. Aplicaciones de Control Robusto
Proyecto 4
Examen 3:
IV. EVALUACIÓN
1er
2do
3er
4to
1er
2do
3er
Proyecto
Proyecto
Proyecto
Proyecto
Examen
Examen
Examen
Promedio Final:
:
:
:
:
:
:
:
∑ Evaluaciones + 0.5 * ∑Pr oyectos
5
BIBLIOGRAFÍA:
 Rivas Pérez R., Sotomayor Moriano J. Control Avanzado de Procesos Industriales, PUCP,
2008.
 Astrom K.J. and Wittenmark B. Adaptive Control. Addison-Wesley, 1989, 1997.
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 Camacho E. F. and Bordon C. Model Predictive Control, Springer-Verlag, NY, 1999.
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 Martin Sanchez J. M. and Rodellar J. Adaptive Predictive Expert Control. Methodology,
Design, and Application, UNED, Madrid, 2005.
Zhou K. and Doyle J. C. Essentials of Robust Control, Prentice Hall, 1997.
 Zhou K., Doyle J. C., and Glover K. Robust and Optimal Control, Prentice Hall, 1995.
 Gu D.-W., Petkov P. Hr., Konstatinov M.M. Robust Control Design with Matlab, Springer,
2005.
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