Desarrollo de una metodología para la selección de lazos de control en sistemas multivariables mediante técnicas de optimización multiobjetivo
- Autores: Victor Manuel Huilcapi Subia
- Directores de la Tesis: Juan Manuel Herrero Durá (dir. tes.), Francesc Xavier Blasco Ferragud (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Ramon Vilanova i Arbós (presid.), Sergio García Nieto (secret.), José Luis Guzmán Sánchez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Automática, Robótica e Informática Industrial por la Universitat Politècnica de València
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RiuNet
- Resumen
- español
El control descentralizado de sistemas multivariables es una tarea compleja y su eficiencia depende principalmente de la selección adecuada de sus lazos de control. Por lo general, para seleccionar estos lazos de control se calculan medidas de interacción entre sus variables. Las metodologías clásicas que se han desarrollado para este propósito pueden dar resultados divergentes (en cuanto a los lazos de control a establecer). Esto es debido, entre otras cosas, a que miden las interacciones entre las variables del sistema de diferentes maneras. Además, normalmente no incorporan en el proceso de selección de lazos de control la sintonización de sus controladores. En esta tesis se ha desarrollado una metodología para seleccionar lazos de control óptimos en sistemas multivariables usando un enfoque de optimización multiobjetivo. La metodología analiza el problema de selección óptima de lazos de control y sintonización óptima de las estructuras de control en un marco de trabajo unificado. La metodología permite analizar las características de cada combinación de lazos de control de manera detallada comparando sus desempeños de forma global, lo cual permite a un diseñador tener información relevante para tomar decisiones adecuadas para controlar eficientemente un proceso multivariable. En la metodología propuesta se muestra como las preferencias del diseñador juegan un papel muy importante en la selección de los lazos de control en un sistema multivariable. En esta tesis se aplica la nueva metodología propuesta a varios problemas de ingeniería de control tanto lineales como no lineales. En estos ejemplos se compara la metodología propuesta con las metodologías clásicas de selección de lazos de control más usadas. Esto ha permitido revelar información valiosa sobre el control descentralizado de sistemas multivariables que no hubiese sido factible obtener con las metodologías tradicionales.
- English
Decentralized control of multivariable systems is a complex problem and its efficiency depends mainly on the suitable selection of its control loops (inputoutput pairings). In general, to select these control loops, measures of interaction between their variables are calculated. The classical methodologies that have been developed for this purpose can give divergent results (in terms of the type of loop pairing to choose). This is because they generally analyze the loop pairing selection and controller tuning independently and optimize a single objective. In this thesis a methodology to select optimal input-output pairings in multivariable systems using a multiobjective optimization approach has been developed. The methodology analyzes the problem of optimal selection of control loops and optimal tuning of control structures in a unified framework. The methodology allows a detailed analysis of the characteristics of each control loop, globally comparing their performance, which allows a designer to have relevant information to make adequate decisions to efficiently control a multivariable process. The proposed methodology shows how the designer's preferences have a very important role in the selection of an input-output pairing in a multivariate system. In this thesis, the new proposed methodology is applied to various control engineering problems, both linear and non-linear. In these examples, the proposed methodology is compared with the classical methodologies of selection of input-output pairings most used for the control of multivariable systems. This has revealed valuable information on the decentralized control of multivariate systems that would not have been feasible to obtain with traditional methodologies.
- español
