Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial

Validación de ley de guiado para vehículos autónomos de superficie

2024-07-26T12:12:20+02:00

Este artículo presenta la integración y validación experimental de una ley de guiado de línea de visión con estimación de estados en vehículos autónomos de superficie (ASVs), cuyo uso creciente en ambientes marítimos requiere de soluciones de control avanzadas. La investigación aborda el seguimiento de camino, un método comúnmente empleado que no tiene restricciones de tiempo y permite una convergencia precisa a la trayectoria parametrizada deseada. El esquema de control propuesto integra un observador de estado no lineal y un controlador de velocidad PID. Mediante distintas métricas estadísticas se verifica que los resultados experimentales del controlador implementado en un ASV real (Yellowfish) mantienen los errores de seguimiento dentro de umbrales aceptables. Aunque existen desafíos en cuanto a la dinámica de los vehículos y la incidencia de las perturbaciones, el control de seguimiento demostró estabilidad y robustez. Se sugieren futuras mejoras, como la incorporación de un controlador de velocidad más robusto y el uso de estimaciones de perturbaciones para mejorar el rendimiento global del controlador.

Protocolo de enmascaramiento para observador en pila de combustible

2024-08-07T11:15:51+02:00

En los últimos años, las pilas de combustible de membrana electrolítica polimérica han visto incrementada su popularidad debido a su alta eficiencia energética y sus nulas emisiones en operación. Una de las aplicaciones destacadas para estos dispositivos es su inclusión en redes eléctricas inteligentes. En el marco de control de estas redes, una o varias capas de control se suelen implementar en el ciberespacio, lo que añade el riesgo de la posible recepción de ciberataques. Con esto en mente, en este trabajo se considera el problema de protección de observadores aplicados en pilas de combustible. En concreto, se considera un observador no lineal, basado en propiedades de pasividad, y se propone un mecanismo modular de enmascarado-desenmascarado con propósitos de protección ante ciberataques de espionaje.

Predicción de voltajes en la red eléctrica por interpolación Kriging

2024-08-06T12:54:47+02:00

En este trabajo, abordamos el problema de la predicción en línea de las trayectorias de voltaje e intensidad nodales en la red de distribución. Para esto, proponemos una formulación basada en datos utilizando la interpolación Kriging, una técnica de aprendizaje automático que ha mostrado aplicaciones prometedoras en el campo del control basado en datos. Producimos un oráculo de predicción no paramétrico que permite inferir trayectorias futuras directamente a partir de medidas de voltaje e intensidad en tiempo real. Además, proporcionamos una implementación algorítmica simple pero efectiva basada en el conocido esquema ISTA. Demostramos la efectividad de nuestra metodología para la predicción rápida (subsegundos) de la dinámica del voltaje mediante simulaciones.

Control tolerante a fallos en comunidades energéticas basado en blockchain

2024-08-06T13:02:51+02:00

Este trabajo presenta un sistema de control distribuido que optimiza la gestión energética en una comunidad utilizando control predictivo basado en modelos. Se ha extendido el sistema para dotar a cada agente de un mecanismo tolerante a fallos capaz de detectar, aislar y reconfigurar agentes en caso de fallos. La detección se realiza mediante el cálculo de señales residuales y umbrales basados en restricciones de probabilidad para minimizar falsos positivos. Identificado el fallo, se ajustan los parámetros del controlador predictivo del agente para mantener la seguridad del sistema. Si la reconfiguración afecta a múltiples agentes, la información se comparte. El algoritmo de control utiliza un contrato inteligente en una red blockchain, resolviendo el problema de manera distribuida sin un coordinador central, y asegurando la seguridad e integridad de los datos. La estrategia propuesta ha sido evaluada mediante simulaciones en una comunidad energética.

Control adaptativo por modelo de referencia para la regulación del pH

2024-08-06T13:08:36+02:00

El control de fotobiorreactores raceway para la producción de microalgas se presenta como un reto significativo debido a su dinámica no lineal, la presencia de perturbaciones, el carácter biológico del sistema y la gran interacción entre las distintas variables. En ese sentido, este trabajo presenta una estrategia de control adaptativo por modelo de referencia (MRAC, Model Reference Adaptive Control) para el control del pH, una de las variables más críticas y complicadas de controlar. La estrategia combina la implementación del esquema clásico del MRAC junto con un controlador PID, dando lugar a una estructura de control híbrida. Dicha estructura se ha implementado en un simulador basado en primeros principios y ha sido comparado con el esquema del PID clásico, evaluando el comportamiento de ambas estrategias mediante índices de desempeño. Los resultados obtenidos avalan el uso de técnicas de control adaptativo tales como la implementada para obtener una mejor regulación del pH.

Gestión óptima en microrredes con soporte fotovoltaico e hidrógeno verde

2024-09-30T17:10:21+02:00

La gestión de la energía es esencial para un correcto control de una microrred. Es importante que dicha gestión tenga en cuenta la optimización de la vida útil de los componentes de la microrred. Uno de los posibles comportamientos que se desean evitar es el apagado y encendido continuo de determinados componentes, tales como las celdas de combustible y los electrolizadores. En este artículo hemos propuesto un algoritmo usando control predictivo basado en modelo (MPC) utilizando diversas restricciones de tiempos mínimos de activación de dichos componentes para evitar efectos perjudiciales sobre los equipos de hidrógeno verde. Además, hemos propuesto un método de transmisión entre iteraciones del algoritmo para que la aplicación de dichas restricciones sea compatible con errores en las predicciones del algoritmo y de perturbaciones en el sistema. Para validar el algoritmo propuesto, hemos desarrollado un modelo simplificado de la microrred, y hemos realizado simulaciones y comparaciones con un algoritmo más simple utilizando Matlab.

Control del confort térmico mediante aprendizaje por refuerzo en edificios

2024-12-18T10:39:58+01:00

El confort t ́ermico se puede definir como la sensaci ́on que garantiza la satisfacci ́on de una persona con el ambiente t ́ermicoque le rodea. Por tanto, garantizar esa sensaci ́on de bienestar de forma eficiente es un factor clave desde el punto de vista delahorro de energ ́ıa, ya que, minimiza los costes y el impacto ambiental derivado de asegurar un ambiente confortable. En estetrabajo, se propone un controlador que utiliza aprendizaje por refuerzo para mantener el confort t ́ermico de los usuarios del centrode investigaci ́on CIESOL. Para ello, se ha hecho uso de un modelo lineal simplificado de la temperatura del aire interior de unahabitaci ́on que ha sido validado con datos reales del edificio. Adem ́as, se han entrenado dos agentes diferentes: un agente deGradiente de Pol ́ıtica Determinista Profunda (DDPG) y un agente de Gradiente de Pol ́ıtica Determinista Profunda de Doble Retardo(TD3). Los resultados obtenidos en simulaci ́on muestran c ́omo el controlador propuesto es capaz de mantener la temperatura interioren la referencia establecida, incluso ante la presencia de perturbaciones. Finalmente, el desempe ̃no del controlador propuesto se hacomparado con un cl ́asico controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID).

Comparacion de estrategias de control predictivo estocástico no lineal aplicadas a la quimioterapia

2024-10-15T09:38:32+02:00

El modelado matemático de sistemas biomédicos puede ayudar a los profesionales oncológicos a diseñar ciclos de administración de fármacos más seguros y eficaces. Para lograr este objetivo, en el proceso de toma de decisiones se utiliza el modelo matemático del crecimiento tumoral y el impacto de la quimioterapia. Sin embargo, los sistemas biomédicos son propensos a un alto grado de incertidumbre, no solo por los errores de medición, sino también por la dinámica del sistema no modelada y la variabilidad entre pacientes. Para abordar este problema, se han aplicado restricciones probabilísticas al control del proceso de administración de fármacos, haciéndolo más robusto frente a perturbaciones. Este trabajo compara una versión no lineal y otra linealizada de las formulaciones estocásticas del control predictivo basado en modelo. Ambos algoritmos mejoran la eficacia y la seguridad del tratamiento, con diferencias en cuanto a conservadurismo y coste computacional.

Presentación

2025-03-25T12:56:23+01:00

Nota de Redacción

2025-03-25T13:00:25+01:00