Ingeniería de Control y Automatización

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2014 - 20172

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search.filters.applied.f.advisor: search.filters.advisor.Morán Cárdenas, Antonio ManuelSubject: search.filters.subject.Control predictivo

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    Design of a mobile robot’s control system for obstacle identification and avoidance using sensor fusion and model predictive control
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-14) Barreto Guerra, Jean Paul; Morán Cárdenas, Antonio Manuel; Hopfgarten, Siegbert
    The aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory.
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    Desarrollo de un sistema de control predictivo multivariable de un generador de vapor de tubos de agua
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-06-03) Gonzales Lecaros, Sergio Nicolás; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
    Partiendo de la motivación de buscar medios que permitan el ahorro de energía tanto por el aspecto económico como el ecológico se desarrolló este trabajo el cual pretende diseñar un controlador predictivo basado en modelo (CPBM) para controlar un generador de vapor de tubos de agua de forma más efectiva y eficiente que los sistemas actuales Para este fin se realizó una revisión del estado del arte de los generadores de vapor y de sus sistemas de control donde se identificaron las principales variables a controlar. Debido al bajo desempeño de estos sistemas de control se propuso, luego de un análisis previo, el uso de un controlador predictivo basado en modelo para su aplicación en el generador de vapor. Para lograr este objetivo se estudió un modelo matemático no lineal multivariable de un generador de vapor reportado en la literatura, el cual posteriormente se utilizó para realizar la simulación de la planta real. Luego para el diseño del controlador se utilizó el modelo linealizado con el fin de aligerar cálculos. El diseño del controlador multivariable está basado en un controlador predictivo que es computacionalmente más eficiente que el controlador predictivo convencional. Para la aplicación de este controlador se consideraron restricciones en la señal de control y durante las pruebas simuladas en Matlab/Simulink se le introdujo señales ruidosas y perturbaciones alcanzando buenos resultados en eficiencia energética y de control superando al sistema actual basado en controladores PID. Finalmente se propuso la implementación práctica del controlador haciendo uso de un DSP hibrido.