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Trabajo Fin de Grado
Implementación de controladores predictivos en Arduino
dc.contributor.advisor | Limón Marruedo, Daniel | es |
dc.creator | García Navarro, Alfonso | es |
dc.date.accessioned | 2017-02-02T17:14:02Z | |
dc.date.available | 2017-02-02T17:14:02Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.citation | García Navarro, A. (2016). Implementación de controladores predictivos en Arduino. (Trabajo fin de grado inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/53555 | |
dc.description.abstract | El propósito principal de este trabajo es describir inicialmente los principios teóricos y matemáticos del Control Predictivo basado en Modelo (MPC) para luego implementarlo y simularlo en MATLAB®, acompañado de diferentes estrategias para la optimización del control. Dichas estrategias son: la utilización del algoritmo FISTA (A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems, Beck, 2009) en la resolución del problema de optimización; la obtención de estados de equilibrio para la referencia mediante un segundo problema de optimización (Steady-State Target Optimization) y el uso de un observador de Luenberger para la estimación del estado actual. Estas y otras cuestiones se desarrollarán con detalle en el presente trabajo. Con vistas a la validación del método empleado se simulará sobre la planta de cuatro tanques y dos actuadores y se compararán resultados con las diferentes estrategias aplicadas. En una segunda parte del proyecto se implementará todo lo descrito anteriormente en un microcontrolador Arduino® Due para la posible aplicación sobre la planta real y con la posibilidad de adecuar las variables para el control de otro sistema. | es |
dc.description.abstract | The main purpose of this paper is to describe the theoretical and mathematical principles of Model Predictive Control (MPC) initially and then implement it in MATLAB® including several control strategies in order to make simulations. These strategies will be: using FISTA algorithm (A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems, Beck, 2009) in the Optimization Problem; obtaining steady-state targets for set-point (Steady-State Target Optimization) and using a Luenberger observer in order to estimate current state. These and others issues will be expounded in detail in this work. It will be simulated on the quadruple-tank with two actuators with the intention of validating the used methods and comparing different results. In the second part of the project all stated above will be implemented in a Arduino® Due microcontroller in order to control the actual quadruple-tank and with the possibility of adjusting the parameters in order to use it in a different controllable system. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Control predictivo | es |
dc.subject | Arduino | es |
dc.title | Implementación de controladores predictivos en Arduino | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática | es |
dc.description.degree | Universidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales | es |
idus.format.extent | 112 p. | es |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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Implementacion de controladores ... | 2.141Mb | [PDF] | Ver/ | |