{"id":54352,"date":"2018-03-09T22:42:04","date_gmt":"2018-03-09T22:42:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/sensores-virtuales-para-procesos-con-medidas-escasas-y-retardos-temporales\/"},"modified":"2018-03-09T22:42:04","modified_gmt":"2018-03-09T22:42:04","slug":"sensores-virtuales-para-procesos-con-medidas-escasas-y-retardos-temporales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/ciencias-tecnologicas\/sensores-virtuales-para-procesos-con-medidas-escasas-y-retardos-temporales\/","title":{"rendered":"Sensores virtuales para procesos con medidas escasas y retardos temporales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ignacio Pe\u00f1arrocha Al\u00f3s <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo se aborda el problema de controlar un proceso cuya salida se muestrea de forma irregular. Para ello se propone utilizar un predictor que estima las salidas del proceso en instantes regulares de tiempo m\u00e1s un controlador convencional que calcula la acci\u00f3n de control a partir de las estimaciones del predictor (t\u00e9cnica conocida como control inferencial).  la predicci\u00f3n consiste en estimar las variables de salida que se desean controlar a partir de las mediciones realizadas con diversos sensores utilizando para ello un modelo matem\u00e1tico del proceso. El filtro de kalman permite hacer la predicci\u00f3n de forma \u00f3ptima si las perturbaciones tienen una distribuci\u00f3n gaussiana de media cero, pero con el inconveniente de requerir un elevado coste computacional cuando se utilizan diferentes sensores con retardos temporales variantes. En este trabajo se propone una estrategia de predicci\u00f3n alternativa de bajo coste computacional cuyo dise\u00f1o se basa en el conocimiento de la disponibilidad de mediciones y de los retardos (del proceso, del sistema de medici\u00f3n o del sistema de transmisi\u00f3n de datos) y de la naturaleza de las perturbaciones. Los predictores propuestos minimizan el error de predicci\u00f3n frente al muestreo aleatorio con retardos variantes, perturbaciones, ruido de medida, error de modelado, retardos en la acci\u00f3n de control e incertidumbre en los tiempos de medici\u00f3n. Las diferentes estrategias de dise\u00f1o que se proponen se clasifican seg\u00fan el tipo de informaci\u00f3n que se dispone de las perturbaciones y del coste computacional requerido.  se han planteado los dise\u00f1os para sistemas monovariables, multivariables, lineales y no lineales. Asimismo, tambi\u00e9n se ha elaborado una forma m\u00e1s eficiente de incluir mediciones escasas con retardo en el filtro de kalman, con el objetivo de reducir el coste computacional de la predicci\u00f3n.  en este trabajo se demuestra que los sistemas de control inferencial que utilizan los predic<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Sensores virtuales para procesos con medidas escasas y retardos temporales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Sensores virtuales para procesos con medidas escasas y retardos temporales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ignacio Pe\u00f1arrocha Al\u00f3s <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 26\/07\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Pedro Albertos P\u00e9rez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal:  Salt llobregat Juli\u00e1n jos\u00e9 <\/li>\n<li>josep Mar\u00eda Fuertes i armengol (vocal)<\/li>\n<li> Sim\u00f3 ten Jos\u00e9 enrique (vocal)<\/li>\n<li>Manuel Berenguel soria (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ignacio Pe\u00f1arrocha Al\u00f3s En este trabajo se aborda el problema de controlar un proceso cuya salida se 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