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

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dc.contributor.advisorAlvarado Tabacchi, Irenees
dc.contributor.advisorIpanaqué Alama, Williames
dc.contributor.authorCueva Chuquihuanca, Luis Ángeles
dc.contributor.authorTrauco Trelles, Miguel Abrahames
dc.contributor.authorUrbina Calderón, Anthony Aldaires
dc.contributor.authorVásquez Siancas, Williams Manueles
dc.contributor.otherUniversidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Mecánica Eléctrica.es
dc.coverage.spatialPerúes
dc.date.accessioned2021-10-18T22:21:35Z
dc.date.available2021-10-18T22:21:35Z
dc.date.issued2021-10-18es
dc.date.submitted2021-02es
dc.description.abstractEl 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.extent2,20 MBes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.identifier.citationCueva, 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.urihttps://hdl.handle.net/11042/5205
dc.languageEspañoles
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Piuraes
dc.publisher.countryPEes
dc.relation.publishversion1es
dc.relation.requiresAdobe Readeres
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.holderLuis Ángel Cueva Chuquihuanca, Miguel Abraham Trauco Trelles, Anthony Aldair Urbina Calderón, Williams Manuel Vásquez Siancases
dc.rights.licenseCreative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacionales
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad de Piuraes
dc.sourceRepositorio Institucional Pirhua - UDEPes
dc.subjectControl predictivo -- Aplicaciónes
dc.subjectModelos matemáticos -- Investigacioneses
dc.subjectIngeniería de control -- Investigacioneses
dc.subject.ddc629.8es
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03es
dc.titleControl predictivo basado en Data Driven para una planta de neutralización de pHes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
renati.advisor.dni02622310
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6033-2785es
renati.author.dni72703752
renati.author.dni74140190
renati.author.dni75804269
renati.author.dni72792305
renati.discipline713076es
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánico-Eléctricaes
thesis.degree.grantorUniversidad de Piura. Facultad de Ingenieríaes
thesis.degree.nameBachiller en Ingeniería Mecánico-Eléctricaes
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