Modelamiento de un sistema de control predictivo generalizado para la distribución del agua en el canal principal del Valle de Cañete
Descripción del Articulo
La aplicación de métodos de control automático a los canales de riego es una forma de mejorar la gestión de los sistemas de riego. Las dificultades que presentan estos sistemas hidráulicos, como la no linealidad, los retrasos y las perturbaciones incontroladas, hacen que la elección de un sistema au...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2020 |
Institución: | Universidad Nacional del Callao |
Repositorio: | UNAC-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/5235 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12952/5235 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | control automático canales de riego,Control Predictivo Generalizado |
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La aplicación de métodos de control automático a los canales de riego es una forma de mejorar la gestión de los sistemas de riego. Las dificultades que presentan estos sistemas hidráulicos, como la no linealidad, los retrasos y las perturbaciones incontroladas, hacen que la elección de un sistema automático o método de control se convierta en un desafío. Por lo tanto se debe estudiar la aplicabilidad de las estrategias de control que podrían compensar el retraso y superar la no linealidad del sistema. El método propuesto en esta tesis es el denominado Control Predictivo Generalizado (GPC) en el canal de riego viejo imperial Cañete, para lo cual es importante tener una adecuada descripción general del modelado de flujo de canales abiertos, según los principios básicos del GPC Siendo el objetivo, regular el nivel de agua aguas abajo de cada alcance controlando las descargas aguas arriba y, por lo tanto, las aperturas de las compuertas. La primera parte de este trabajo consiste en la recopilación de información correspondiente a la dinámica de canales de riego, posteriormente se revisará la teoría necesaria acerca del control predictivo generalizado. La segunda parte desarrollaremos un experimento de identificación del comportamiento dinámico de la variación de nivel de agua en el canal de riego que es objeto de estudio. Se obtiene un modelo matemático lineal discreto de segundo orden que describe el comportamiento dinámico del canal de riego. En la tercera parte desarrollamos el diseño del sistema de control predictivo generalizado (GPC) de la planta objeto de estudio, para controlar la apertura de la compuerta, el cual se implementa en el entorno de MATLAB-SIMULINK mediante la simulación estudiar su efectividad, así como sus prestaciones. En el trabajo se muestra el diseño de cada etapa del GPC, los resultados obtenidos y las recomendaciones para su implementación |
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El método propuesto en esta tesis es el denominado Control Predictivo Generalizado (GPC) en el canal de riego viejo imperial Cañete, para lo cual es importante tener una adecuada descripción general del modelado de flujo de canales abiertos, según los principios básicos del GPC Siendo el objetivo, regular el nivel de agua aguas abajo de cada alcance controlando las descargas aguas arriba y, por lo tanto, las aperturas de las compuertas. La primera parte de este trabajo consiste en la recopilación de información correspondiente a la dinámica de canales de riego, posteriormente se revisará la teoría necesaria acerca del control predictivo generalizado. La segunda parte desarrollaremos un experimento de identificación del comportamiento dinámico de la variación de nivel de agua en el canal de riego que es objeto de estudio. Se obtiene un modelo matemático lineal discreto de segundo orden que describe el comportamiento dinámico del canal de riego. 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Facultad de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaMaestriamaestría en ciencias de la electrónica con mención en control y automatizaciónmaestría en ciencias de la electrónica con mención en control y automatizaciónTEXTBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdf.txtBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdf.txtExtracted texttext/plain179535http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/20.500.12952/5235/4/BORDA%20MARCATINCO%20-%20FERN%c3%81NDEZ%20QUISPE%20FIEE%202020.pdf.txtef39b364e2d84a1abcef1db6e34452c1MD54THUMBNAILBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdf.jpgBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6118http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/20.500.12952/5235/5/BORDA%20MARCATINCO%20-%20FERN%c3%81NDEZ%20QUISPE%20FIEE%202020.pdf.jpgc87aa2d69fc332ce85db44d8f43ae346MD55ORIGINALBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdfBORDA MARCATINCO - FERNÁNDEZ QUISPE FIEE 2020.pdfapplication/pdf16730360http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/20.500.12952/5235/1/BORDA%20MARCATINCO%20-%20FERN%c3%81NDEZ%20QUISPE%20FIEE%202020.pdf872dbf16ca10255b7d0b4a2404e2d193MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/20.500.12952/5235/2/license_rdfbb87e2fb4674c76d0d2e9ed07fbb9c86MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/20.500.12952/5235/3/license.txtc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD5320.500.12952/5235oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/52352023-10-12 23:53:36.341Repositorio Institucional Digital de la Universidad Nacional del Callaorepositorio@unac.edu.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 |
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