Comparación entre técnicas de control predictivo no lineal aplicadas al control de un gasificador
Descripción del Articulo
La tesis tiene como objetivo el análisis y comparación en el desempeño de dos distintas técnicas de control predictivo no lineal aplicadas a un sistema gasificador. Dado que se tiene un sistema no lineal multivariable, dos técnicas distintas de control predictivo no lineal deben ser capaces de regul...
Autor: | |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2017 |
Institución: | Universidad de Piura |
Repositorio: | UDEP-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/3071 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/11042/3071 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Gasificación de carbón -- Control automático Control predictivo -- Investigaciones 629.831 2 |
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Ipanaqué Alama, WilliamCapcha Presentacion, Martin AlonsoPiura, Perú2017-09-13T15:39:26Z2017-09-132017-04Capcha, M. (2017). Comparación entre técnicas de control predictivo no lineal aplicadas al control de un gasificador (Tesis de Máster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con Mención en Automática y Optimización). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Piura, Perú.https://hdl.handle.net/11042/3071La tesis tiene como objetivo el análisis y comparación en el desempeño de dos distintas técnicas de control predictivo no lineal aplicadas a un sistema gasificador. Dado que se tiene un sistema no lineal multivariable, dos técnicas distintas de control predictivo no lineal deben ser capaces de regular el sistema completamente, y por lo cual las diferencias encontradas en ambas implementaciones van a ser indicadores de cuál presenta una mejor performance. Por lo que, para realizar una comparación apropiada de los controladores, se ha escogido como sistema de prueba un sistema gasificador, un sistema multivariable no lineal. De esta forma, se comparan los controladores GS-EPSAC y NEPSAC en pruebas de control sobre el sistema que abarcan todo el rango de operación, tanto con cambios lentos en el punto de operación, así como en cambios más rápidos. Se concluye que para sistemas de suave no linealidad, la aproximación mediante un arreglo de controladores lineales es muy efectiva, y un modelamiento no lineal que incluye redes neuronales necesita de una mayor cantidad de data para un mejor modelado del sistema.application/pdfEspañolspaUniversidad de Piura. Facultad de IngenieríaAdobe ReaderSUNEDUinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licences/by-nc-nd/2.5/pe/Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 PerúUniversidad de PiuraRepositorio Institucional Pirhua - UDEPreponame:UDEP-Institucionalinstname:Universidad de Piurainstacron:UDEPGasificación de carbón -- Control automáticoControl predictivo -- Investigaciones629.831 2Comparación entre técnicas de control predictivo no lineal aplicadas al control de un gasificadorinfo:eu-repo/semantics/masterThesisMáster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con Mención en Automática y OptimizaciónUniversidad de Piura. Facultad de IngenieríaMaestríaIngenieríaMáster en Ingeniería Mecánico-Eléctrica con Mención en Automática y OptimizaciónORIGINALMAS_IME_AUT_015.pdfMAS_IME_AUT_015.pdfArtículo principalapplication/pdf4257980https://pirhua.udep.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/591e1d04-6c21-40b1-926d-4a1aac63af42/download200b976b3644a79b4d3d630fef036a9bMD51TEXTMAS_IME_AUT_015.pdf.txtMAS_IME_AUT_015.pdf.txtExtracted texttext/plain105543https://pirhua.udep.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/7d07bcc5-e6b5-4479-ba42-b9e640125795/download81cfb2790023fb8ddd2b65d909d1ac72MD54THUMBNAILMAS_IME_AUT_015.pdf.jpgMAS_IME_AUT_015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg24920https://pirhua.udep.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/3ffdbd5e-2d63-48cc-93a8-f12eef261972/download2d8e48dabb5a4185c25020f4e596eabcMD5511042/3071oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/30712025-03-15 19:17:41.329http://creativecommons.org/licences/by-nc-nd/2.5/pe/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://pirhua.udep.edu.peRepositorio Institucional Pirhuano-reply3@udep.edu.pe |
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