Alcance: Nacional
Tipo: Investigacion
Fecha Inicio: 01/01/2018
Fecha Finalización: 31/12/2019
Duración: 2
Director: Adriana Natacha Amicarelli
-
Personal:
Humberto MORALES
Becario
Dedicación horaria al proyecto: 25 hs.
Alex Alzate
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Javier Gimenez
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Marcos Toibero
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Adriana Amicarelli
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 20 hs.
Entidad de Financiamiento: UNSJ
Nacionalidad: Argentina
Monto Financiado: 30000
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 de Control de Sistemas No lineales y en la Teoría de Conjuntos en 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 reversibles para su posterior uso en distintos aspectos del análisis y diseño del sistema de control. Muchos de los problemas que surgen en el diseño de sistemas de control (cuando se consideran los distintos tipos de restricciones e incertidumbres presentes en el sistema), pueden ser formulados, analizados y resueltos naturalmente involucrando ciertos conjuntos del espacio de estados donde está definido el sistema dinámico bajo estudio. Esta área se denomina “Métodos de la Teoría de Conjuntos en Control”, entre estos conjuntos se encuentran los distintos tipos de conjuntos invariantes, alcanzables, controlables y reversibles. En general, no es posible calcular ninguno de estos conjuntos mediante métodos analíticos ni de manera eficiente mediante métodos computacionales, salvo los casos puntuales de sistemas lineales y de sistemas no lineales de dimensión reducida. Teniendo en cuenta lo anterior, se propone el estudio, análisis y diseño de algoritmos aleatorizados o probabilísticos para el cálculo aproximado de los conjuntos mencionados previamente y su potencial empleo en distintos aspectos del análisis y diseño de sistemas de control. Una vez obtenidos los conjuntos se podrán emplear para proponer perfiles de referencia a seguir por un determinado controlador o bien incorporar los conjuntos dentro de controladores que lo permitan, como ser el control predictivo a modo de restricciones. 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. 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). 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.