Desarrollo e implementación en tiempo real de controladores predictivos basados en aprendizaje en una plataforma System on Chip. Validación sobre un sistema de posicionamiento impulsado por una hélice.

Abstract

A lo largo de este proyecto, se ha llevado a cabo un minucioso proceso de diseño y construcción de un sistema físico de hélice-balancín. Desde la meticulosa fabricación de las piezas hasta la disposición precisa de la electrónica requerida, se ha garantizado un ensamblaje adecuado para asegurar el funcionamiento integral del sistema. Con la formulación y obtención de un modelo matemático altamente preciso, capaz de replicar con fidelidad las complejas características del sistema real, el enfoque principal de este documento reside en demostrar la viabilidad de todas las técnicas, metodologías y pasos necesarios para llevar a cabo el control del sistema físico hélice balancín en un entorno Hardware in the loop controlado, confirmando por ende su potencial aplicabilidad en la situación física real Este estudio ha profundizado en diversas técnicas utilizadas en el proceso, así como en la metodología empleada para adquirir los datos y generar modelos NARX necesarios para alimentar el predictor KI. Cada fase del tratamiento de los datos ha sido exhaustivamente desglosada, desde la fase inicial de obtención de datos medibles del sistema hasta la transformación final de estos en información utilizable e implementable en el System on Chip utilizado. La implementación del control predictivo basado en modelo (MPC) en un entorno simulado en un System on Chip conforma el objetivo principal de este trabajo. Los resultados presentados en dicho documento confirman la solidez y precisión que el control MPC aporta a sistemas caracterizados por su inestabilidad inherente. La capacidad de anticipación, potenciada por el empleo de un predictor, junto con los rápidos tiempos de cálculo facilitados por el sistema embebido con FPGA, sitúan al control MPC como una solución viable en aplicaciones que demandan respuestas en tiempo real, como la problemática abordada en este estudio. Al considerar la coherencia entre los procedimientos desarrollados en este estudio, respaldados por los resultados alentadores obtenidos sobre el modelo del mismo permiten corroborar la efectividad y aplicabilidad de esta perspicaz estrategia de control en un entorno tangible ya existente.

Throughout this project, a meticulous process of design and construction of a physical helix-rocking system has been carried out. From the meticulous fabrication of the parts to the precise arrangement of the required electronics, proper assembly has been ensured to guarantee the integral operation of the system. With the formulation and attainment of a highly accurate mathematical model, capable of faithfully replicating the complex characteristics of the real system, the main focus of this document is to demonstrate the feasibility of all techniques, methodologies, and steps necessary to carry out the control of the physical helix-rocking system in a controlled Hardware in the Loop environment, thus confirming its potential applicability in the real physical situation. This study has delved into various techniques used in the process, as well as the methodology employed to acquire the data and generate the necessary NARX models to feed the KI predictor. Each phase of data processing has been thoroughly dissected, from the initial phase of obtaining measurable data from the system to the final transformation of these into usable and implementable information on the used System on Chip. The implementation of model-based predictive control (MPC) in a simulated environment on a System on Chip constitutes the main objective of this work. The results presented in this document confirm the robustness and accuracy that MPC control brings to systems characterized by their inherent instability. The capacity for anticipation, enhanced by the use of a predictor, along with the fast calculation times facilitated by the FPGA-embedded system, position MPC control as a viable solution in applications demanding real-time responses, such as the problem addressed in this study. Considering the coherence among the procedures developed in this study, supported by the encouraging results obtained on the model itself, allows us to corroborate the effectiveness and applicability of this insightful control strategy in an existing tangible environment.