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Trabajo Fin de Grado

dc.contributor.advisorLimón Marruedo, Danieles
dc.creatorGarcía Navarro, Alfonsoes
dc.date.accessioned2017-02-02T17:14:02Z
dc.date.available2017-02-02T17:14:02Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.citationGarcía Navarro, A. (2016). Implementación de controladores predictivos en Arduino. (Trabajo fin de grado inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11441/53555
dc.description.abstractEl 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.abstractThe 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.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectControl predictivoes
dc.subjectArduinoes
dc.titleImplementación de controladores predictivos en Arduinoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automáticaes
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industrialeses
idus.format.extent112 p.es

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