Ingeniería de Control y Automatización
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12404/767
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Ítem Acceso Abierto Diseño de un sistema de Control Predictivo Basado en Modelo (CPBM) empleando la técnica de Single-Shooting aplicado a un reactor continuo de tanque agitado (CSTR) para la producción de biodiésel(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2026) Escobar Reyes, Bernie Steep; Pérez Zúñiga, Carlos GustavoLa creciente necesidad de reducir la dependencia de combustibles fósiles y disminuir sus impactos ambientales ha impulsado la búsqueda de alternativas sostenibles, entre ellas el biodiésel. La producción de biodiésel mediante transesterificación en reactores continuos de tanque agitado, conocidos como Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR), presenta desafíos significativos debido a su dinámica altamente no lineal, la dependencia exponencial de la cinética de reacción respecto a la temperatura, la interacción entre variables de operación y la sensibilidad a perturbaciones externas y variaciones. Estas características limitan el desempeño de controladores convencionales, que no logran garantizar de forma sostenible una alta conversión a ésteres metílicos de ácidos grasos (Fatty Acid Methyl Esters, FAME), estabilidad térmica ni eficiencia operativa en condiciones cambiantes. Por ello, la implementación de estrategias de control avanzado se vuelve imprescindible para alcanzar los objetivos mencionados. En este contexto, la presente investigación se orienta al diseño y validación de un sistema de Control Predictivo Basado en Modelo (CPBM) empleando la técnica de Single-Shooting aplicado a un reactor continuo de tanque agitado para la producción de biodiésel. El objetivo principal es garantizar la estabilidad y eficiencia del proceso mientras se optimiza la conversión de triglicéridos a FAME y se mantiene la temperatura dentro de límites operativos seguros. Para representar la dinámica del proceso de transesterificación, se desarrolló un modelo matemático no lineal sustentado en balances de masa y energía, incorporando las cinéticas de reacción, propiedades termofísicas de los componentes y fenómenos de retardo. La validación del modelo frente a datos experimentales arrojó errores porcentuales medios inferiores al 0.3%, confirmando su capacidad para representar adecuadamente el comportamiento del sistema y constituyendo una base sólida para el diseño de controladores avanzados. Sobre esta base, se implementó un CPBM mediante la técnica de Single-Shooting, integrando directamente el modelo del sistema existente. El esquema predictivo no lineal fue resuelto empleando tres algoritmos de optimización: Sequential Quadratic Programming (SQP), Simulated Annealing (SA) y Pattern Search (PS). Los esquemas de CPBM fueron comparados con un controlador PID convencional, evidenciando su alta superioridad especialmente en estabilidad térmica, rechazo de perturbaciones y logro de la pureza mínima de FAME (> 98.8%). Entre las alternativas evaluadas, el esquema MPC + Simulated Annealing presentó el mejor rendimiento global: menor consumo energético, mejor aprovechamiento del metanol y una trayectoria de control más suave y robusta frente a no linealidades y perturbaciones, evidenciando su capacidad para escapar de óptimos locales a través de una implementación computacional eficiente. Finalmente, se planteó la implementación en un PLC bajo el estándar IEC 61131-3, demostrando la viabilidad de trasladar el esquema de control avanzado a un entorno industrial real y asegurando su operación en tiempo real.Ítem Acceso Abierto Diseño de un controlador predictivo GPC basado en un modelo ANFIS para el control de la velocidad y de la potencia activa de una turbina Francis de una central hidroeléctrica fluyente(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Barrera Esparta, Daniel Leonardo; Rivas Pérez, RaúlEl aumento de la demanda eléctrica en el Perú exige que las centrales hidroeléctricas requieran optimizar sus procesos de generación. Un punto crítico para esta optimización corresponde a los sistemas de control (SC) de velocidad y potencia activa de sus grupos generadores, que en su mayoría cuentan con algoritmos de control convencionales tipo PID, cuyos parámetros no se encuentran adecuadamente sintonizados debido fundamentalmente al desconocimiento de los fenómenos que ocurren en la generación, desencadenando principalmente en problemas de operación, paradas no programadas con tiempos prolongados de reposición y desgaste de sus componentes. En esta tesis se ejecuta el diseño de un controlador predictivo generalizado (GPC) basado en un modelo con arquitectura adaptativa de inferencia neuro-difusa (ANFIS - Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) para el control con elevado desempeño de la velocidad y de la potencia activa de una turbina Francis de una central hidroeléctrica fluyente. Se desarrolla un estudio del estado del arte de los SC de turbinas en centrales hidroeléctricas, así como el modelado matemático de una turbina hidráulica Francis de una central hidroeléctrica (CH) fluyente. Posteriormente se diseña un controlador GPC, cuyos resultados son utilizados para realizar las etapas de entrenamiento y pruebas de una arquitectura ANFIS y obtener un sistema de inferencia difusa que forme parte de la estructura del controlador GPC-ANFIS. Finalmente, se desarrolla un estudio de robustez del controlador diseñado y se realiza una propuesta de su implementación.Ítem Acceso Abierto Diseño de una estrategia de control para que un convertidor electrónico dc/ac trifásico suministre inercial virtual de una fuente de energía renovable conectada a la red eléctrica desbalanceada(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Gallegos Collado, Marcos Ramiro; Tafur Sotelo, Julio César; Sal y Rosas Celi, Damián EleazarLos convertidores electrónicos de potencia desempeñan un papel fundamental en la integración de fuentes de energía renovable, especialmente en sistemas de generación distribuida y microrredes. Deben operar de forma segura y eficiente en todas las posibles condiciones de funcionamiento y particularmente en redes desequilibradas. La provisión de inercia virtual mediante algoritmos de control sencillos y eficientes representa una buena alternativa para mejorar la estabilidad de los sistemas de generación distribuida. La presente investigación propone el diseño de una estrategia de control para suministrar inercia virtual a partir de fuentes de energía renovables no convencionales conectadas a redes eléctricas desbalanceadas, utilizando el PLL (Lazo de seguimiento de fase) como elemento para estimar la fase y la frecuencia de la red, sintonizando controladores para aprovechar la dinámica de cada uno de los lazos de control en el sistema. Para el diseño de la estrategia de control se partió del modelamiento del sistema en Matlab y PSIM, procediendo con la ejecución de pruebas y la validación de resultados bajo diferentes escenarios de operación, considerando variaciones de frecuencia y desbalance de tensión (tanto en magnitud como en fase), para luego concluir con un análisis comparativo de los resultados obtenidos en la presente investigación y los obtenidos con algoritmos de control publicados en investigaciones previas. De esta forma, las simulaciones realizadas demostraron que es posible utilizar la estrategia de control propuesta para el suministro de inercia virtual bajo condiciones de desbalance de tensión en la red eléctrica.Ítem Acceso Abierto Desarrollo de un sistema de control avanzado basado en redes neuronales artificiales de una turbina de gas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Yance Morales, Salvador Yawar; Rivas Pérez, RaúlEn el presente trabajo se estudia el tema de la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) para el modelado y control de turbinas de gas (TG) utilizadas en la industria en la generación eléctrica. Los modelos obtenidos basados en RNA fueron desarrollados en la plataforma MATLAB a partir datos operacionales reales de una turbina de gas de un solo eje y ciclo simple, que conduce un generador eléctrico, demostrando la capacidad que tienen las RNA para capturar las dinámicas no lineales complejas de este tipo de sistemas. Se exploró el uso de las RNA dinámicas con arquitectura NARX por las ventajas que ofrecen para el manejo de datos en series de tiempo y por sus antecedentes de éxito en la literatura revisada. En este trabajo los modelos NARX fueron diseñados para comportamientos transitorios durante los procesos de arranque y de demanda de potencia. Los resultados obtenidos demuestran que las RNA tienen suficiente precisión y confiabilidad para la identificación y modelado de las TG. Para el diseño de los controladores basados en RNA, se implementó en Simulink- MATLAB, el modelo de una TG de un solo eje y de ciclo simple para la generación eléctrica fundamentado en el modelo matemático de Rowen, el cual ha sido utilizado para estudios de comportamientos dinámicos de turbinas de gas en múltiples investigaciones. La variable controlada es la velocidad de rotación de la TG, la cual determina la potencia mecánica de generación. Los controladores diseñados fueron: un controlador predictivo basado en una RNA (RNA-MPC), un controlador fundamentado en linealización por retroalimentación (NARMA-L2), y un controlador proporcional-integral-derivativo (PID) como referencia para propósitos comparativos. Los parámetros relacionados para todos los controladores se han ajustado según los requisitos propuestos de diseño. Se demostró que los controladores basados en RNA ofrecen un mejor desempeño que los controladores convencionales. Se destaca el controlador NARMA-L2 por su desempeño superior. Además, se comprobó que un buen modelado de la turbina asegura que estos controladores tengan una respuesta más rápida y precisa. Por consiguiente, los controladores basados en RNA pueden ser considerados como una alternativa confiable frente a metodologías convencionales para el control de plantas industriales complejas como son las TG.Ítem Acceso Abierto Effect of the number of samples on parameter bias in closed-loop system identification with routine-operating data(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Durand Solis, Jocelyn Alicia; Pérez Zuñiga, Carlos Gustavo; Shardt Wolchuk, Yuri AndriIn many industrial applications, system models are identified using routine closed-loop operating data. However, such data are often limited in length and variability due to operational constraints and feedback suppression, which challenge the reliability of parameter estimates. A key question therefore arises: how many data points are needed to obtain trustworthy estimates when working with routine operating data? This thesis addresses this question by evaluating two complementary methods for constructing confidence regions of model parameters under closed-loop conditions with different data length. The first method is an empirical Monte Carlo approach, which estimates the parameters of the autoregres- sive with exogenous inputs (ARX) model through repeated simulations and applies kernel density estimation (KDE) to construct the empirical 95% confidence regions. The second method is the sign-perturbed sums (SPS) approach, which guarantees nonasymptotic confidence regions with exact coverage probability under the assumption of symmetric and independent noise. Using three first-order plus dead-time (FOPDT) process models and different noise levels, the thesis investigates how sample size and noise variance influence the accuracy and robustness of parameter estimates. The results show that classical asymptotic confidence intervals often underestimate uncer- tainty with small datasets, while SPS maintains valid coverage. Three-dimensional plots of the Monte Carlo results and a summary plot of the median versus data size indicate that, for the three plants studied, at least 2,000 samples are required to obtain accurate, approximately unbiased estimates with a 95% confidence region. Overlays of SPS and KDE confidence regions provide additional insight into bias. They suggest that it is possible to obtain 95% confidence regions with a dataset on the order of 2,000 samples too. The effect of noise variance was also examined. It was found that the controller was largely able to suppress its impact on system identification.Ítem Restringido Sistema de control adaptativo y robusto no lineal multivariable tolerante a fallas basado en observador de perturbaciones para el seguimiento de actitud de vehículos espaciales de lanzamiento orbital con rendimiento transitorio garantizado y restricciones de saturación(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024) Barriga Monge, Bruno Russell; Morán Cárdenas, Antonio ManuelEl trabajo desarrollado y presentado en esta tesis se centra en el análisis del problema de investigación del control de seguimiento de la actitud de las fases de vuelo de ascenso/reentrada con prestaciones designadas y predefinidas garantizadas para un vehículo aeroespacial de lanzamiento de carga pesada y reutilizable (RHLV) de despegue vertical y aterrizaje vertical (VTVL) sujeto a incertidumbres del sistema, perturbaciones externas, fallas del actuador, defectuoso funcionamiento del giroscopio, rendimiento transitorio efectivo y restricciones de saturación. En primer lugar, el modelo de la dinámica del error de seguimiento de actitud se desarrolla utilizando un modelo de referencia de segundo orden que puede garantizar el sobreimpulso esperado y el error en estado estable. Posteriormente, se propone una novedosa función de rendimiento prescrita (PPF) con un tiempo de convergencia predefinido y se desarrolla un método de transformación de errores con función tangente. Además, al utilizar esta estructura PPF, se propone un modelo de dinámica de error de seguimiento de actitud de desempeño predefinido. Basado en la teoría de estabilidad de tiempo designado y predefinido, se presenta un sistema de control compuesto que incluye un observador de estado extendido de tiempo predefinido de alto orden (HO-PTESO), un compensador anti-saturación de tiempo predefinido (PTASC) y un controlador adaptativo tolerante a fallos en modo deslizante de tiempo designado y predefinido para garantizar que el error de actitud converja en el tiempo designado con el seguimiento deseado del rendimiento prescrito donde el tiempo de convergencia del modelo se puede establecer con un parámetro de control previo. El HO-PTESO logra reconstruir y estimar con precisión la perturbación compuesta en un intervalo de tiempo predefinido por un solo parámetro de diseño, lo que resulta en un proceso de ajuste de parámetros simple y débilmente conservador para las demandas temporales. El PTASC mitiga los impactos de saturación, afecta trivialmente a un sistema no saturado y sirve para garantizar la estabilidad del sistema saturado. Las variables auxiliares del PTASC permanecen limitadas durante el proceso de saturación y desaparecen dentro del intervalo de tiempo predefinido después de que finaliza el proceso de saturación, evitando impactos a largo plazo en el seguimiento de actitudes que son preocupaciones comunes para los ASC existentes. Utilizando la perturbación estimada, el FO-PPTSMC aplica estados no saturados del sistema a un conjunto residual predefinido del origen de una manera atenuada por las vibraciones dentro del intervalo de tiempo predefinido. Solo dos parámetros de control predefinen respectivamente el rango y el tiempo de convergencia, lo que resulta en un procedimiento de síntesis considerablemente simplificado. La estabilidad del controlador compuesto basado en observador y compensador se comprueba mediante el método de Lyapunov. En última instancia, las simulaciones numéricas del sistema doble integrador y el modelo VTVL-RHLV validan la eficiencia del sistema de control propuesto de alta precisión con menos consumo de energía y robustez garantizado.Ítem Acceso Abierto Diseño de un sistema de control no lineal aplicado a un exoesqueleto de piernas para el movimiento de levantarse/sentarse(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Gutierrez Amayo, César David; Enciso Salas, Luis MiguelLas lesiones cerebrales afectan significativamente la salud y condiciones de vida de los individuos afectados. Estas lesiones pueden ser ocasionadas por diversos motivos, tales como; traumatismo craneal, relacionado a golpes fuertes en la cabeza; lesiones cerebrovasculares, debido a hemorragias internas; y lesiones tumorales. Partiendo de la posibilidad en la que ciertos individuos afectados suelen presentar secuelas, en donde en dicho escenario reduce la movilidad, el habla, entre otros; por lo que se formula el problema de investigación con la intención de desarrollar la simulación del movimiento autónomo y controlado para que una persona de tamaño y peso promedio pueda realizar el movimiento de levantarse desde una silla como acción inicial previo al desplazamiento. El proyecto de investigación desarrollado se realizó considerando el análisis de la marcha humana normal para lograr el diseño teórico y simulado de un exoesqueleto de piernas con la intención de describir el movimiento de levantarse y sentarse desde una silla. La investigación comprende analizar la biomecánica del cuerpo humano para poder determinar las ecuaciones que gobiernan al movimiento de levantarse desde una silla regular. Así mismo, al lograr obtener las ecuaciones de dinámica y cinemática, se analizan según las técnicas de control no lineal para determinar la técnica de control no lineal óptima según la medición del índice de error. El movimiento biomecánico de levantarse/sentarse desde una silla representa un sistema no lineal por diversos factores, tales como: cantidad de segmentos en movimiento; fuerzas no constantes, tanto de los músculos sobre el cuerpo y la fuerza de la gravedad. Estos elementos hacen que el sistema posea un número de ecuaciones que varía según los autores. En el proyecto de tesis elaborado, se desarrolla el modelo matemático usando las ecuaciones de Euler-Lagrange, las cuales analizan el movimiento de sistemas dinámicos y su cambio a través del tiempo. En el análisis elaborado, se encontró que entre los controladores PID No Lineal y Backstepping lograron controlar el sistema de forma eficiente, pudiendo llegar ambos al estado estacionario. Sin embargo, el controlador PID no lineal muestra una respuesta subamortiguada, además de una señal pico en el segundo 0.75 tanto para el control de la cadera, como para el control de la rodilla. Por otro lado, el controlador Backstepping no muestra sobreimpulsos y alcanza el estado estacionario a los 3 segundos en ambos casos. Con respecto al análisis del error, se estudian las mediciones del RMS (Raíz media cuadrática) y MAE (Error absoluto medio), con lo que se obtuvo que para el control de la cadera el controlador PID no lineal obtuvo un MAE de 69.4974 para el control de cadera y 58.8436 para el control de la rodilla; mientras que el RMSE es de 86.1127 para el control de la cadera y 74.3122 para el control de la rodilla. Mientras que para el controlador Backstepping el MAE es de 69.4885 para el control de cadera y de 58.8315 para el control de la rodilla; mientras que el RMSE es de 86.1056 para el control de la cadera y 74.3025 para el control de la rodilla. Este estudio permite reconocer que el controlador Backstepping es superior al PID no lineal para el control requerido, por lo que puede permitir a futuros investigadores a discernir entre la elección del controlador no lineal ideal para aplicaciones como la del control de sistemas no lineales.Ítem Acceso Abierto Diseño del algoritmo de control del sistema de enfriamiento de motores eléctricos AC de tracción aplicados a camiones mineros de acarreo de 372 toneladas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Vega Centeno Gamio, Juan Carlos; Tafur Sotelo, Julio CesarEn la presente investigación se propone determinar la viabilidad de bajar la potencia de los equipos de 4000hp a 3700hp con la finalidad de conseguir disminuir el consumo de combustible durante la operación de acarreo superficial de camiones mineros de 372 Toneladas métricas; esta variación en la potencia del motor de combustión afecta el sistema de enfriamiento por ventilador de los motores eléctricos de tracción; en ese sentido se hace necesario buscar un algoritmo de control capaz de mantener un desempeño óptimo de dicho sistema de enfriamiento bajo este nuevo régimen de trabajo. Para encontrar este nuevo algoritmo de control se partió por el modelamiento del sistema de enfriamiento, para ello se recolectó información de la máquina operando en condiciones reales, donde luego del análisis, se requirió seccionar dicha información según los diversos modos de trabajo u operación del equipo; pues el comportamiento observado en especial la temperatura del devanado de los motores presenta grandes diferencias; con los datos obtenidos se usó algoritmos de identificación de sistemas, los cuales permitieron obtener los modelos matemáticos para cada modo de operación; modelos que luego fueron validados con información operativa del equipo. Una vez obtenidos los modelos para cada modo de operación se inició el diseño, o sintonización de controladores PID, donde luego de recurrir tanto a las herramientas clásicas de sintonización, como los algoritmos de sintonización automática se logró obtener las ganancias del controlador PID para cada modo de operación. Una vez validados dichos controladores mediante la simulación de estos se procedió a integrarlos mediante un algoritmo de control de ganancia programada (gain scheduling). Así pues, las simulaciones demostraron que si es posible optimizar la operación y por ende el consumo de combustible de estos equipos asegurando la capacidad de enfriamiento de sus motores de tracción.Ítem Acceso Abierto Studies on Model-Following Control for a class of nonlinear MIMO systems using a quadrotor system as an example(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Luna Rimayhuamán, Alberto Pablo; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo; Reger, Johann; Willkomm, JulianThis master thesis is dedicated to the design and simulation of a model following controller for a quadrotor underactuated system. First, the quadrotor is modeled as a nonlinear Multi-Input Multi-Output (MIMO) system in affine form with four inputs (torques and thrust) and for outputs (three axis position and yaw angle). This was made by kinematics and Newton-Euler dynamics formulation. For the design, the model following control is composed by a Model Control Loop (MCL) where an idealized nominal plant model is considered. In this stage the special case of dynamic extension for MIMO systems is considered to obtain the decoupling matrix nonsingular and achieve full relative degree, then the augmented system is transformed in a Byrnes-Isidori-form so feedback linearization technique with state feedback gain can be applied for a reference trajectory. Hence, a second controller that operates on the real plant is designed. This is called a Process Control Loop (PCL). The nonlinear system is considered with external disturbances and is modeled based on the error dynamics between the process output and the nominal model output. The control is designed applying feedback linearization with high-gain state feedback with bounded uncertainty for the robustness. The obtained control law is feedforwarded by the control input of the MCL to make the outputs of the process follow the outputs of the MCL. The control system was compared with a single-loop state feedback pole placement design. The simulations demonstrated the stability under uncertainties and better trajectory tracking.Ítem Acceso Abierto Design of a visual servoing control strategy for a 4WD4WS path tracking robot in an agricultural field(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025) Avila López, Carlos Alberto; De La Cruz Casaño, CelsoThe search for automating agricultural tasks realization with the objective of increasing productivity and improving the exploit of resources using a ground mobile robot, arises the motivation to propose in the present thesis work, a visual servoing control strategy for the robot’s movement control over ridges in strawberry crop fields. In other words, the controller only uses a camera’s captured images for the robot’s path following. This robot has a four-wheel drive fourwheel steering (4WD4WS) structure on which the camera is mounted. For trajectory recognition, a U-Net convolutional neural network previously trained is used to perform semantic segmentation on captured images. From segmented images a point-extraction algorithm is applied in order to get the reference positions (set points) for the proposed controller. With this methodology, trajectory localization is feasible in less than 150 milliseconds with a root-meansquared- error (RMSE) of 6.99 pixels, using a U-Net neural network trained with 4200 crop field images. Meanwhile, with the visual servoing control algorithm it is possible to reach a settling time of around 12 seconds, being stable against robot slippage and image processing defects.