Desarrollo de la estrategia iMO-NMPC: primeros pasos para su implementación en dispositivos industriales

  1. Zabaljauregi, Asier 1
  2. Alonso, Aimar 1
  3. Larrea, Mikel 1
  4. Irigoyen, Eloy 1
  1. 1 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
    info

    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

Libro:
XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja)
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (coord.)
  2. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  3. Ramon Costa Castelló (coord.)
  4. Carlos Ocampo Martínez (coord.)
  5. Jesús Fernández Lozano (coord.)
  6. Matilde Santos Peñas (coord.)
  7. José Enrique Simó Ten (coord.)
  8. Montserrat Gil Martínez (coord.)
  9. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  10. Raúl Marín Prades (coord.)
  11. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  12. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  13. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
  14. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  15. José Luis Guzmán Sánchez (coord.)
  16. José Luis Pitarch Pérez (coord.)
  17. Oscar Reinoso García (coord.)
  18. Oscar Déniz Suárez (coord.)
  19. Emilio Jiménez Macías (coord.)
  20. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-841-8

Año de publicación: 2022

Páginas: 248-254

Congreso: Jornadas de Automática (43. 2022. Logroño)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Este trabajo presenta la metodología que se está empleando, dentro del grupo de investigación de control inteligente (GICI) de la UPV/EHU, para el desarrollo de estrategias de control inteligente y su posterior implementación en plataformas de tiempo real. Mediante esta metodología se establece el procedimiento para la validación de dichas estrategias, no solamente desde el punto de vista de simulación, en forma de scripts, sino acercando estos desarrollos a diferente hardware industrial para su posterior implementación en tiempo real en forma de s-functions. El caso de uso que se presenta y que está siendo implementado actualmente es el de la estrategia iMO-NMPC, la cual integra bajo un esquema de control predictivo, algoritmos evolutivos para la optimización y redes neuronales para el modelado de sistemas. Esta metodología se desarrolla haciendo uso de la plataforma de simulación MATLAB/Simulink®. Estos desarrollos se podrán validar en hardware industrial, para lo cual se empleará la generación automática de código que proporciona dicha herramienta de simulación.

Fuente de los datos: Dialnet