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Control predictivo basado en Data Driven para una planta de neutralización de pH

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dc.contributor.advisor Alvarado Tabacchi, Irene es
dc.contributor.advisor Ipanaqué Alama, William es
dc.contributor.author es
dc.contributor.author es
dc.contributor.author es
dc.contributor.author es
dc.contributor.other Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica. es
dc.coverage.spatial Perú es
dc.date.accessioned 2021-10-18T22:21:35Z
dc.date.available 2021-10-18T22:21:35Z
dc.date.issued 2021-10-18 es
dc.date.submitted 2021-02 es
dc.identifier.citation Cueva, L., Trauco, M., Urbina, A. y Vásquez, W. (2021). Control predictivo basado en Data Driven para una planta de neutralización de pH (Trabajo de investigación de bachiller en Ingeniería Mecánico-Eléctrica). Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Mecánico-Eléctrica. Piura, Perú. es
dc.identifier.uri
dc.description.abstract El presente trabajo tiene por objetivo diseñar un Model Predictive Control (MPC), usando técnicas Data-driven aplicando la identificación de una planta de neutralización de pH basados en la estructura de un modelo Wiener con el fin de poder controlar la concentración de pH. El modelo Wiener consiste en desacoplar al proceso en un bloque lineal seguido de uno no lineal, ambos bloques se identificaron mediante técnicas de espacio de estados y Extreme Learning Machine (ELM) respectivamente, con la ayuda del software MatLab, consiguiendo FITs de 76.33% y 94.82%, luego se invierte el bloque no lineal para poder obtener al modelo linealizado. El FIT para el bloque no lineal inverso fue de 95.18%. Al implementar el MPC se obtiene un seguimiento óptimo de la variable de salida tanto para grandes variaciones de pH como para disturbios del caudal ácido usado, además, debe resaltarse que el MPC hace una optimización de la variable manipulable, optimizando de ese modo la energía de la que se dispone, a diferencia de un control PID, con el cual se hace la comparación. Se concluye que el sistema de control no tiene una dependencia directa del modelo Wiener identificado, debido a que los pesos obtenidos para el bloque no lineal son totalmente independientes del modelo no lineal inverso, por ello, la atención debe estar centrada en identificar correctamente este último. es
dc.format.extent 2,20 MB es
dc.format.mimetype application/pdf es
dc.language Español es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad de Piura es
dc.relation.requires Adobe Reader es
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es
dc.source Universidad de Piura es
dc.source Repositorio Institucional Pirhua - UDEP es
dc.subject Control predictivo -- Aplicación es
dc.subject Modelos matemáticos -- Investigaciones es
dc.subject Ingeniería de control -- Investigaciones es
dc.subject.ddc 629.8 es
dc.title Control predictivo basado en Data Driven para una planta de neutralización de pH es
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es
dc.rights.holder Luis Ángel Cueva Chuquihuanca, Miguel Abraham Trauco Trelles, Anthony Aldair Urbina Calderón, Williams Manuel Vásquez Siancas es
dc.rights.license Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional es
dc.relation.publishversion 1 es
thesis.degree.name Bachiller en Ingeniería Mecánico-Eléctrica es
thesis.degree.grantor Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería es
thesis.degree.discipline Ingeniería Mecánico-Eléctrica es
dc.publisher.country PE es
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03 es
renati.author.dni 72703752
renati.author.dni 74140190
renati.author.dni 75804269
renati.author.dni 72792305
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0001-6033-2785 es
renati.advisor.dni 02622310
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion es
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller es
renati.discipline 713076 es


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