Unidad Ejecutora Doble Dependencia - Universidad Nacional de San Juan, Facultad de Ingeniería - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Proyectos

Se desarrollan proyectos de investigación aplicada, de desarrollo tecnológico y de cooperación internacional.

Proyectos nacionales

Control de Procesos, Modelado y Estimación de estados con aplicaciones de algoritmos probabilísticos en métodos de la teoría de conjuntos.

Alcance: Nacional
Tipo: Investigacion

Fecha Inicio: 01/06/2015
Fecha Finalización: 30/06/2017
Duración: 2

Director: Adriana Amicarelli

  • Personal:

    Fernando di Sciascio

    Investigador

    Dedicación horaria al proyecto: 5 hs.

    Santiago Rómoli

    Becario

    Dedicación horaria al proyecto: 5 hs.

    Alex Alzate

    Becario

    Dedicación horaria al proyecto: 5 hs.

    Ernesto Accolti

    Investigador

    Dedicación horaria al proyecto: 5 hs.

    Adriana Amicarelli

    Investigador

    Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.

Entidad de Financiamiento: UNSJ
Nacionalidad: Argentina

Monto Financiado: 10000
Cantidad de Cuotas: 2

Información: El plan de trabajo propuesto y el ámbito de acción del proyecto pretenden promover la vinculación entre la ciencia y la sociedad y el rol que la universidad tiene en la generación del conocimiento. El proyecto se enmarca en la teoría del Modelado e Identificación de Sistemas y en la Teoría de Control. En particular, se trabajará con sistemas no lineales de diferente naturaleza a saber: procesos biotecnológicos, sistemas de interacción robot-humano y procesos químicos. En este plan de investigación se propone el cálculo mediante algoritmos probabilísticos de los conjuntos alcanzables, controlables y maniobrables o reversibles para su posterior uso en distintos aspectos del análisis y diseño del sistema de control. Dentro del área de sistemas no lineales y en particular para los casos de estudio propuestos en este proyecto, el conocimiento disponible de los procesos o sistemas es parcial e incompleto. Esto se debe a que el modelo matemático disponible del proceso no es lo suficientemente representativo de la dinámica del mismo, esto es, existen tanto dinámicas del proceso como perturbaciones externas e internas no modeladas o modeladas deficientemente. Para abordar este problema en el proyecto se proponen distintas técnicas de modelado basadas en los primeros principios que rigen la dinámica del proceso y basadas en la identificación de sistemas a partir de datos experimentales. Las incertidumbres y perturbaciones tanto internas como externas se modelaran mediante procesos estocásticos. Otro problema que se presenta en los casos de estudio propuestos en el proyecto es la imposibilidad de medir directamente algunas variables importantes y necesarias a los fines de control (esta imposibilidad se debe principalmente a la inexistencia de sensores específicos o a cuestiones económicas). Es por ello que se propone en el proyecto implementar técnicas de estimación u observación de estados para conocer indirectamente la evolución temporal de las variables mencionadas (estos estimadores también se conocen como sensores virtuales o soft sensors). Los modelos y estimadores obtenidos se utilizarán tanto en el diseño como en la implementación de estrategias de control eficientes. La metodología a emplear se basa en el método científico, esto es, el planteo del problema, la formulación de alternativas para su solución, el desarrollo de las soluciones, su verificación teórica y experimental y eventual replanteo de la solución.