{"id":64391,"date":"2008-08-05T00:00:00","date_gmt":"2008-08-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelling-simulation-and-robust-control-of-distributed-processes-application-lo-chemical-and-biological-systems\/"},"modified":"2008-08-05T00:00:00","modified_gmt":"2008-08-05T00:00:00","slug":"modelling-simulation-and-robust-control-of-distributed-processes-application-lo-chemical-and-biological-systems","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/resolucion-de-ecuaciones-diferenciales-en-derivadas-parciales\/modelling-simulation-and-robust-control-of-distributed-processes-application-lo-chemical-and-biological-systems\/","title":{"rendered":"Modelling, simulation and robust control of distributed processes: application lo chemical and biological systems"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Carlos Vilas Fern\u00e1ndez <\/strong><\/h2>\n<p>La mayor parte de los procesos involucrados en la naturaleza o en industrias como la alimentaria o la biotecnol\u00f3gica de car\u00e1cter distribuido (los estados asociados a ese proceso evolucionan tanto en el tiempo como en el espacio). El modelado y la simulaci\u00f3n de los mismos, objetivo de la primera parte de la tesis, lleva asociado la resoluci\u00f3n de ecuaciones en derivadas parciales (edp) no lineales. Debido a que, en la mayor\u00eda de los casos no se conoce la soluci\u00f3n anal\u00edtica de las mismas, tradicinalmente se opt\u00f3 por las siguientes alternativas: tratar este tipo de sistemas como si fuesen de par\u00e1metros concentrados (los estados s\u00f3lo dependen del tiempo); utilizaci\u00f3n de m\u00e9todos num\u00e9ricos como diferencias finitas (mdf), elementos finitos (mef) o vol\u00famenes finitos (mvf). la primera opci\u00f3n s\u00f3lo es v\u00e1lida cuando la distribuci\u00f3n espacial es peque\u00f1a (por ejemplo reactores donde, mediante agitaci\u00f3n, se consigue la homogeneizaci\u00f3n del medio). Sin embargo, en el resto de los casos es necesario recurrir a la segunda alternativa. El mayor inconveniente de \u00e9sta es que la soluci\u00f3n num\u00e9rica implica un coste computacional tan grande (especialmente cuando se consideran dominios espaciales 2d o 3d) que resulta poco eficiente, o incluso inservible, para aplicaciones en tiempo real como control u optimizaci\u00f3n en l\u00ednea. En esta tesis se propone, como soluci\u00f3n a esta limitaci\u00f3n, el desarrollo de una sistem\u00e1tica para la proyecci\u00f3n de la edp sobre un subespacio de dimensi\u00f3n baja. De esta forma la edp original, se transforma en un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias (edo) conocido como modelo de orden reducido (mor). Para llevar a cabo dicha proyecci\u00f3n se har\u00e1 uso de las matrices resultantes del mef ya que se pueden utilizar para aproximar derivadas e integrales espaciales mediante operaciones algebraicas permitiendo, de esta forma, la aplicaci\u00f3n de la misma sistem\u00e1tica tanto a procesos 1d como 2d o 3d. las ventajas de disponer de un modelo para la simulaci\u00f3n de un determinado proceso son muchas. Entre ellas destacan: poder anticiparse a posibles cambios en las condiciones ambientales de suministro, etc., Ensayar distintos modos de operaci\u00f3n o comprobar el efecto de la utilizaci\u00f3n de otro equipamiento para llevar a cabo un determinado proceso, todo ello de una forma r\u00e1pida, eficiente y econ\u00f3mica. No obstante, en muchos casos, el hecho de utilizar un controlador que asegure que el proceso est\u00e1 siendo llevado a cabo en unas condiciones determinadas resulta tan importante (o incluso m\u00e1s) como disponer de un modelo para la simulaci\u00f3n. El dise\u00f1o de una l\u00f3gica de control para una serie de casos de inter\u00e9s en el campo de la biolog\u00eda, y en particular en fisiolog\u00eda, es el objeto de estudio de la segunda parte de la tesis. Dado que, en la mayor parte de este tipo de sistemas, tanto los par\u00e1metros como los t\u00e9rminos no lineales de dichos modelos llevan asociada una cierta incertidumbre, ser\u00e1 necesaria la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de control robusto capaces de llevar al sistema a una referencia dada a pesar de la presencia de dicha incertidumbre. Existe toda una teor\u00eda cl\u00e1sica de control robusto para sistemas descritos por edo, pero en sistemas distribuidos son menos los trabajos publicados en este campo. El objetivo final de la segunda parte de la tesis es la selecci\u00f3n de un n\u00famero peque\u00f1o de actuadores, su colocaci\u00f3n en el dominio espacial y el dise\u00f1o de la l\u00f3gica de control asociada a los mismos. Para ello se propone la adaptaci\u00f3n de la teor\u00eda cl\u00e1sica de control robusto para sistemas de par\u00e1metros concentrados a sistemas distribuidos mediante la utilizaci\u00f3n de los mor descritos en la primera parte de la tesis.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelling, simulation and robust control of distributed processes: application lo chemical and biological systems<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelling, simulation and robust control of distributed processes: application lo chemical and biological systems <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Carlos Vilas Fern\u00e1ndez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Vigo<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 08\/05\/2008<\/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>Antonio \u00e1lvarez Alonso<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: eduardo Fernandez camacho <\/li>\n<li>Fernando Tadeo rico (vocal)<\/li>\n<li>constantinos Theodoropoulos (vocal)<\/li>\n<li>eva Balsa canto (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Carlos Vilas Fern\u00e1ndez La mayor parte de los procesos involucrados en la naturaleza o en industrias como 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