El Control Predictivo Basado en Modelos (CPBM) optimiza un índice que incorpora un parámetro de penalización para las acciones de control lambda, con el fin de que no sean demasiado bruscas, a la vez que se mejora la robustez del sistema. El principal inconveniente radica en que el sintonizado de lambda se suele regir por criterios empíricos, y poco orientados a la mejora de la robustez. De entre las diferentes técnicas de mejora de la robustez en CPBM se destaca la optimización Min-Max de las especificaciones, donde se resuelve el problema de optimización para el peor modelo en una región acotada. Desde otro punto de vista, el principio de mínimos cuadrados está presente en numerosas teorías de identificación y control. De hecho el CPBM se puede plantear como un problema de mínimos cuadrados. Su principal inconveniente radica en que es sensible a los errores en los datos (mal condicionamiento), lo cual se puede mejorar regularizando el problema mediante el parámetro de regularización lambda ajustado empíricamente (análogo al parámetro lambda de penalización del esfuerzo de control en CPBM). La técnica BDU (Bounded Data Uncertainties) es una técnica de regularización de problemas de mínimos cuadrados, originalmente desarrollada para problemas de estimación, y poco usada en control, salvo el controlador lineal cuadrático (LQR) con horizonte de predicción finito considerando incertidumbre paramétrica. Dicha técnica diseña el parámetro de regularización lambda teniendo en cuenta la cota de la incertidumbre presente en el sistema y plantea el problema como una optimización Min-Max. Por lo tanto se puede establecer la analogía con el problema Min-Max de CPBM robusto, así el objetivo principal de la tesis consiste en usar la técnica BDU para sintonizar lambda de modo guiado y con el fin de mejorar la robustez del sistema. Otro objetivo adicional es asegurar la estabilidad. Por tanto, se pretende plantear un LQR robusto y estable, denominado LQR-BDU, robusto por usar / Ramos Fernández, C. (2007). Control predictivo basado en modelos (CPBM) robusto con BDU [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1844

Los problemas de optimización de desigualdades matriciales lineales en control borroso se han convertido en la herramienta más utilizada en dicha área desde los años 90. Muchos sistemas no lineales pueden ser modelados como sistemas borrosos de modo que el control borroso puede considerarse como una técnica de control no lineal. Aunque se han obtenido muchos y buenos resultados, quedan algunas fuentes de conservadurismo cuando se comparan con otros enfoques de control no lineal. Esta tesis discute dichas cuestiones de conservadurismo y plantea nuevos enfoques para resolverlas. La principal ventaja de la formulación mediante desigualdades matriciales lineales es la posibilidad de asegurar estabilidad y prestaciones de un sistema no lineal modelado como un sistema borroso Takagi-Sugeno. Estos modelos están formados por un conjunto de modelos lineales eligiendo el sistema a aplicar mediante el uso de unas reglas borrosas. Estas reglas se traducen en funciones de interpolación o de pertenecía que nos indican el grado de validez de un modelo lineal respecto del resto. El mayor problema que presentan estas técnicas basadas en desigualdades matriciales lineales es que las funciones de pertenencia no están incluidas en las condiciones de estabilidad del sistema, lo que significa que se prueba la estabilidad y prestaciones para cualquier forma de interpolación entre los diferentes modelos lineales. Esto genera una fuente de conservadurismo que sería conveniente limitar. En la tesis doctoral se presentan varias metodologías capaces de trasladar la información de las funciones de pertenencia del sistema al problema basado en desigualdades matriciales lineales de estabilidad y prestaciones. Las dos principales aportaciones propuestas se basan, respectivamente, en introducir una serie de matrices de relajación que permitan incorporar esta información y en aprovechar la descripción de una amplia clase de sistemas borrosos en productos tensoriales de... / Ariño Latorre, CV. (2008). Relaxed LMI conditions for control of nonlinear Takagi-Sugeno models [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8301

Los trabajos en el área de control de finales del siglo de XIX y principios del siglo XX, describían el modelado, análisis y diseño de sistemas lineales empleando herramientas matemáticas bien definidas como el álgebra lineal y el cálculo diferencial. Sin embargo, a mediados de los años 40 comienzan a surgir trabajos que introducen el concepto de sistemas no lineales. A partir de este momento, el interés por el desarrollo de herramientas teóricas para el análisis y diseño de controladores no lineales fue en aumento. En la actualidad, existen diversas metodologías que son empleadas en el análisis y diseño de sistemas de control no lineales. Sin embargo, no existe una teoría generalizada análoga al álgebra lineal y el cálculo diferencial de los sistemas lineales. Por ello, las líneas de investigación que abordan el estudio de procesos no lineales se encuentran en continua evolución. En primer lugar, la tesis presentada aborda el estudio del estado del arte de algunas de las técnicas más destacadas para el modelado e identificación de sistemas no lineales. El documento de tesis hace especial hincapié en las técnicas que emplean modelos borrosos con estructura Takagi-Sugeno (TS). Una vez introducidos los modelos borrosos TS, se presenta el estado del arte en el diseño de contralores borrosos denominadas Compensadores Paralelos Distribuidos (PDC) y su aplicación al control predictivo. Asimismo, se describen los fundamentos matemáticos necesarios para la reformulación del problema de diseño de PDC en términos de Desigualdades Matriciales Lineales (LMIs). La revisión del estado del arte que se realiza en el documento de tesis, pone de manifiesto la dificultad existente cuando se aborda el diseño de controladores borrosos predictivos. El principal inconveniente es la resolución del problema de optimización que se plantea al aplicar la filosofía de control predictivo. / García-Nieto Rodríguez, S. (2010). Identificación y control predictivo Fuzzy T-S en espacio de estados. Una aproximación al control no lineal [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8328

En esta tesis doctoral se aborda el problema del control predictivo sujeto a restricciones definidas como la unión no convexa de varios poliedros. Los controladores propuestos son de utilidad, por un lado, para procesos que presentan de manera natural restricciones de dicha forma y, por otra parte, como una alternativa al control predictivo no lineal cuando períodos de muestreo bajos no permiten la aplicación de programación no lineal. En los primeros capítulos del trabajo se demuestra la existencia de una solución explícita a los problemas de optimización que aparecen al plantear este tipo de controladores predictivos. Dicha solución es afín a tramos definidos mediante desigualdades lineales y cuadráticas. Se introducen dos metodologías diferentes para la obtención de esta solución explícita: la metodología de intersección, división y unión y la de la envolvente convexa. La primera de estas metodologías se basa en formular subproblemas con las restricciones convexas cuya unión forma las restricciones originales y obtener la solución explícita del problema original a partir de las soluciones de dichos subproblemas. La segunda metodología planteada se basa en el cálculo de la envolvente convexa de los conjuntos de restricciones y la obtención de la solución explícita del problema convexo definido por estas nuevas restricciones. Se demuestra como parte de las regiones de la solución explícita del problema original coinciden con las del nuevo problema, y se propone un procedimiento para identificarlas y obtener el resto de regiones, completando la solución explícita buscada. Se estudian también algoritmos eficientes para la implementación en línea de leyes de control explícitas como las obtenidas. En particular, se propone un algoritmo basado en un árbol binario de una partición lineal y una comparación de índices de costes en las regiones en las que sea necesario. / Pérez Soler, E. (2011). CONTROL PREDICTIVO SUJETO A RESTRICCIONES POLIÉDRICAS NO CONVEXAS: SOLUCIÓN EXPLÍCITA Y ESTABILIDAD [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9315

Los sistemas con retardos temporales aparecen frecuentemente en aplicaciones prácticas de control de procesos. Éstos deben ser considerados en el análisis y diseño de los controladores, ya que de no ser tenidos en cuenta, la respuesta del sistema puede llegar a degradarse o volverse inestable, especialmente si el sistema a controlar es inestable. Se pueden encontrar numerosas aportaciones en la literatura dentro de este campo, tanto para sistemas continuos como discretos, que se pueden clasificar bajo dos tendencias: reutilización de los esquemas clásicos de control y diseño de esquemas de control específicos para sistemas con retardos. Este último se conoce en la literatura como Compensadores de Tiempo Muerto (DTC), y cabe distinguir al respecto el Predictor de Smith (SP), y la técnica de Asignación Finita del Espectro (FSA). La principal característica de éstas, es que en ausencia de incertidumbres, el retardo es eliminado de la ecuación característica del sistema en bucle cerrado. En la presente tesis, se aportarán nuevas contribuciones en el análisis y diseño de controladores para procesos discretos con retardos variables en la entrada y la salida. Concretamente, la idea es aplicar un esquema de control basado en la realimentación de la predicción futura del estado (implementación discreta del esquema de control FSA), denominado predictor, a partir del modelo discreto del proceso, y comparar las prestaciones obtenidas con respecto a otros esquemas de control propuestos en la literatura. El éxito del controlador basado en predictor ha sido constatado previamente sobre sistemas con retardos fijos, pero no hay estudios concluyentes ante retardos variables. Aspectos tales como la estabilidad y la robustez frente a incertidumbres en el modelo y en el retardo serán objeto de estudio. Finalmente, los resultados obtenidos se han implementado sobre una plataforma experimental, donde se verifica la mejora introducida por el uso de este tipo de esquema de control. / González Sorribes, A. (2012). Controladores digitales basados en predictor para sistemas con retardos variables en el tiempo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14859

La Tesis Doctoral se fundamenta, principalmente, en la exploración de nuevos métodos de Control Predictivo Basado en Modelos (MBPC) mediante la incorporación de herramientas de optimización heurística y las mejoras en las prestaciones que se pueden conseguir con ello. La metodología de MBPC constituye un campo cada vez más importante en el control de procesos debido a que se trata de una formulación muy intuitiva, y a la vez muy potente, de un problema de control (por tanto es más fácilmente aceptable en el ámbito industrial). A pesar de ello, presenta limitaciones cuando se quiere aplicar a ciertos procesos complejos. Un elemento fundamental y al mismo tiempo limitante de ésta metodología lo constituye la técnica de optimización que se utilice. Simplificando mucho, el MBPC se convierte en un problema de minimización en cada periodo de muestreo, y la complejidad del problema de control se refleja directamente en la función a minimizar en cada instante. Si se incorporan modelos no lineales, restricciones en las variables, e índices de funcionamiento sofisticados, todo ello asociado a los problemas de tiempo real, se va a requerir algoritmos de optimización adecuados que garanticen el mínimo global en un tiempo acotado. En este sentido, la tesis incluye un análisis de las metodologías de Optimización Heurísticas, Simulated Annealing y Algoritmos Genéticos, como candidatas a la resolución de ese tipo de problemas y apartir de ellas realiza una implementación novedosa (denominada ASA) dentro del grupo de los algoritmos de Simulated Annealing que reduce el coste computacional. En los Algoritmos Genéticos, se obtienen las combinaciones de codificación y operadores genéticos más adecuadas para conseguir buenas relaciones de 'calidad de la solución/coste computacional' en la resolución de problemas de minimización complejos (no convexos, con discontinuidades, restricciones, etc.). Todo este análisis previo, permite la adaptación adecuada de estas técnicas heurísticas...... / Blasco Ferragud, FX. (1999). Control predictivo basado en modelos mediante técnicas de optimización heurística. Aplicación a procesos no lineales y multivariables [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/15995

Esta tesis se enfoca principalmente en el control robusto de sistemas no lineales planos. El objetivo principal es determinar una familia de controladores robustos con la finalidad de asegurar el cumplimiento de un conjunto de especificaciones deseadas bajo incertidumbre paramétrica en el proceso. La familia de controladores robustos se determina con un nuevo enfoque de control robusto posibilistico conjuntamente con la teoría de los sistemas planos. Las especificaciones e incertidumbre paramétrica se establecen mediante intervalos. Se aplican la Aritmética Intervalar Modal y el Análisis de Algoritmos de Inversión de Conjuntos Cuantificados para encontrar los conjuntos de soluciones. Se resuelven diferentes problemas de control robusto tales como: Conjuntos de soluciones referidos a las especificaciones alcanzables por una familia de controladores, así como la determinación de la incertidumbre máxima admitida por un controlador nominal. En esta tesis se desarrolla una nueva metodología de análisis de robustez de controladores basados en platitud diferencial, donde el uso de una pre alimentación es requerida. La metodología desarrollada es aplicada a diferentes procesos, específicamente a bioreactores fed-batch, dada la importancia de estos reactores de alta densidad de tanque agitado para la producción industrial eficiente de proteínas y enzimas. / Dehesa Valencia, JC. (2013). INTERVAL ROBUST CONTROL FOR NONLINEAR FLAT SYSTEMS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/27724

Esta tesis aborda el problema del análisis de estabilidad y diseño de control para sistemas no lineales expresados en forma de modelos Takagi-Sugeno de tiempo continuo. El análisis de estabilidad se basa, por lo general, en el método directo de Lyapunov. Existen varios enfoques en la literatura, sobre la base de las funciones cuadráticas de Lyapunov, que se proponen para resolver este problema; los resultados obtenidos usando tales funciones introducen un conservadurismo que puede ser excesivo. Para superar este problema, diversos enfoques basados en funciones de Lyapunov no cuadráticas se han presentado recientemente; estos enfoques se basan en límites muy conservadores o condiciones demasiado restrictivas. La idea desarrollada en este trabajo es el uso de funciones de Lyapunov no cuadráticas y un controlador no PDC con el fin de obtener condiciones de estabilidad y estabilización menos conservadoras. Las principales propuestas son: el uso de límites locales en derivadas parciales en lugar de derivadas temporales de las funciones de pertenencia, el desacoplo del controlador respecto de las variables de decisión de la función de Lyapunov, el uso de funciones de Lyapunov difusas en modelos polinomiales y finalmente, proponer la síntesis de controladores garantizando ciertos límites de la derivada-temporal, conocidos a priori, en una región de modelado en lugar de comprobarlos a posteriori. Estos nuevos enfoques permiten proponer condiciones locales para estabilizar los sistemas continuos difusos T-S incluyendo aquéllos que no admiten una estabilización cuadrática. Varios ejemplos de simulación han sido seleccionados para verificar los resultados obtenidos en esta tesis. / Jaadari, A. (2013). Continuous quasi-LPV Systems: how to leave the quadratic Framework? [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/31379

[EN] This work presents a fault diagnosis method for stochastic discrete event systems without previous model. To achieve this goal, the method identifies the normal behavior from to online input/output system signals. Each signal is discretized through an event generator, so the system is modelled from the language theory. Besides the pure event generation, the method also identifies the time between events, so the normal behaviour language can be modeled with a stochastic, timed, interpreted Petri net which represents only the observed language and avoids the non-determinism. Once the normal behavior has been identified, the diagnostic method compares the identified language with on-line observed language. If there is any deviation, then a fault has been detected. This work presents a diagnoser that is able to use that information to detect the fault and to learn the faulty behavior. The system is modular and it includes tools to locate the fault. The collected information is a good base for an expert to fully diagnose the fault. / [ES] Este trabajo presenta un método de diagnóstico de fallos para sistemas de eventos discretos estocásticos, sin modelo previo. Para lograr el objetivo, el método identifica el comportamiento normal a partir de las señales de entrada / salida (E/S) del sistema obtenidas on-line. Cada señal es discretizada mediante un generador de eventos, así el sistema es modelado bajo la teoría de lenguajes. Además de la generación de eventos, el método también identifica el tiempo entre eventos, de esta manera el lenguaje del comportamiento normal puede ser modelado como una red de Petri, interpretada, temporizada, estocástica; la cual solo representa el lenguaje observado y evita el no-determinismo. Una vez se ha identificado el comportamiento normal, el método de diagnóstico propuesto compara el lenguaje identificado con el lenguaje observado on-line; si hay desviación entre los lenguajes, se ha detectado un fallo. Este trabajo presenta un diagnosticador que es capaz de usar esa información para detectar el fallo y aprender el comportamiento fallido. El sistema es modular y esto incluye herramientas para localizar el fallo. La información recolectada es una buena base para que un experto diagnostique totalmente el fallo. / [CA] Aquest treball presenta un mètode de diagnosi de fallades per a sistemes de esdeveniments discrets estocàstics sense model anterior. Per aconseguir aquest objectiu, el mètode identifica el comportament normal observant les senyals de eixida/entrada en línias. Cada senyal és discretiza amb un generador d'esdeveniment, així doncs, el sistema es modela amb la teoria de llenguatges. A més de la generació d'esdeveniment pura, el mètode també identifica el temps entre esdeveniments, així que el comportament normal es pot modelar amb una Xarxa de Petri estocàstica, temporitzada e intrepretada que representa només el llenguatge observat i evita el no-determinisme. Una vegada que el comportament normal ha estat identificat, el mètode de diagnòstic compara el llenguatge identificat amb el observat en línia. Si hi ha qualsevol desviació llavors una fallada ha estat detectada. El diagnosticador és capaç d'utilitzar aquesta informació per detectar la fallada i per aprendre el seu comportament. El sistema és modular i inclou eines per localitzar la fallada. La informació recollida és una bona base per a que un expert puga plenament diagnosticar la fallada. / Muñoz Añasco, DM. (2015). Identificación y Diagnóstico de Fallos en Sistemas de Eventos Discretos Estocásticos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/53915

[EN] Type 1 diabetes mellitus is a chronic and incurable disease that affects millions of people all around the world. Its main characteristic is the destruction (totally or partially) of the beta cells of the pancreas. These cells are in charge of producing insulin, main hormone implied in the control of blood glucose. Keeping high levels of blood glucose for a long time has negative health effects, causing different kinds of complications. For that reason patients with type 1 diabetes mellitus need to receive insulin in an exogenous way. Since 1921 when insulin was first isolated to be used in humans and first glucose monitoring techniques were developed, many advances have been done in clinical treatment with insulin. Currently 2 main research lines focused on improving the quality of life of diabetic patients are opened. The first one is concentrated on the research of stem cells to replace damaged beta cells and the second one has a more technological orientation. This second line focuses on the development of new insulin analogs to allow emulating with higher fidelity the endogenous pancreas secretion, the development of new noninvasive continuous glucose monitoring systems and insulin pumps capable of administering different insulin profiles and the use of decision-support tools and telemedicine. The most important challenge the scientific community has to overcome is the development of an artificial pancreas, that is, to develop algorithms that allow an automatic control of blood glucose. The main difficulty avoiding a tight glucose control is the high variability found in glucose metabolism. This fact is especially important during meal compensation. This variability, together with the delay in subcutaneous insulin absorption and action causes controller overcorrection that leads to late hypoglycemia (the most important acute complication of insulin treatment). The proposals of this work pay special attention to overcome these difficulties. In that way interval models are used to represent the patient physiology and to be able to take into account parametric uncertainty. This type of strategy has been used in both the open loop proposal for insulin dosage and the closed loop algorithm. Moreover the idea behind the design of this last proposal is to avoid controller overcorrection to minimize hypoglycemia while adding robustness against glucose sensor failures and over/under- estimation of meal carbohydrates. The algorithms proposed have been validated both in simulation and in clinical trials. / [ES] La diabetes mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica e incurable que afecta a millones de personas en todo el mundo. Se caracteriza por una destrucción total o parcial de las células beta del páncreas. Estas células son las encargadas de producir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sangre. Valores altos de glucosa en la sangre mantenidos en el tiempo afectan negativamente a la salud, provocando complicaciones de diversa índole. Es por eso que los pacientes con diabetes mellitus tipo 1 necesitan recibir insulina de forma exógena. Desde que se consiguiera en 1921 aislar la insulina para poder utilizarla en clínica humana, y se empezaran a desarrollar las primeras técnicas de monitorización de glucemia, se han producido grandes avances en el tratamiento con insulina. Actualmente, las líneas de investigación que se están siguiendo en relación a la mejora de la calidad de vida de los pacientes diabéticos, tienen fundamentalmente 2 vertientes: una primera que se centra en la investigación en células madre para la reposición de las células beta y una segunda vertiente de carácter más tecnológico. Dentro de esta segunda vertiente, están abiertas varias líneas de investigación, entre las que se encuentran el desarrollo de nuevos análogos de insulina que permitan emular más fielmente la secreción endógena del páncreas, el desarrollo de monitores continuos de glucosa no invasivos, bombas de insulina capaces de administrar distintos perfiles de insulina y la inclusión de sistemas de ayuda a la decisión y telemedicina. El mayor reto al que se enfrentan los investigadores es el de conseguir desarrollar un páncreas artificial, es decir, desarrollar algoritmos que permitan disponer de un control automático de la glucosa. La principal barrera que se encuentra para conseguir un control riguroso de la glucosa es la alta variabilidad que presenta su metabolismo. Esto es especialmente significativo durante la compensación de las comidas. Esta variabilidad junto con el retraso en la absorción y actuación de la insulina administrada de forma subcutánea favorece la aparición de hipoglucemias tardías (complicación aguda más importante del tratamiento con insulina) a consecuencia de la sobreactuación del controlador. Las propuestas presentadas en este trabajo hacen especial hincapié en sobrellevar estas dificultades. Así, se utilizan modelos intervalares para representar la fisiología del paciente, y poder tener en cuenta la incertidumbre en sus parámetros. Este tipo de estrategia se ha utilizado tanto en la propuesta de dosificación automática en lazo abierto como en el algoritmo en lazo cerrado. Además la principal idea de diseño de esta última propuesta es evitar la sobreactuación del controlador evitando hipoglucemias y añadiendo robustez ante fallos en el sensor de glucosa y en la estimación de las comidas. Los algoritmos propuestos han sido validados en simulación y en clínica. / [CA] La diabetis mellitus tipus 1 és una malaltia crònica i incurable que afecta milions de persones en tot el món. Es caracteritza per una destrucció total o parcial de les cèl.lules beta del pàncrees. Aquestes cèl.lules són les encarregades de produir la insulina, hormona principal en el control de glucosa en sang. Valors alts de glucosa en la sang mantinguts en el temps afecten negativament la salut, provocant complicacions de diversa índole. És per això que els pacients amb diabetis mellitus tipus 1 necessiten rebre insulina de forma exògena. Des que s'aconseguís en 1921 aïllar la insulina per a poder utilitzar-la en clínica humana, i es començaren a desenrotllar les primeres tècniques de monitorització de glucèmia, s'han produït grans avanços en el tractament amb insulina. Actualment, les línies d'investigació que s'estan seguint en relació a la millora de la qualitat de vida dels pacients diabètics, tenen fonamentalment 2 vessants: un primer que es centra en la investigació de cèl.lules mare per a la reposició de les cèl.lules beta i un segon vessant de caràcter més tecnològic. Dins d' aquest segon vessant, estan obertes diverses línies d'investigació, entre les que es troben el desenrotllament de nous anàlegs d'insulina que permeten emular més fidelment la secreció del pàncrees, el desenrotllament de monitors continus de glucosa no invasius, bombes d'insulina capaces d'administrar distints perfils d'insulina i la inclusió de sistemes d'ajuda a la decisió i telemedicina. El major repte al què s'enfronten els investigadors és el d'aconseguir desenrotllar un pàncrees artificial, és a dir, desenrotllar algoritmes que permeten disposar d'un control automàtic de la glucosa. La principal barrera que es troba per a aconseguir un control rigorós de la glucosa és l'alta variabilitat que presenta el seu metabolisme. Açò és especialment significatiu durant la compensació dels menjars. Aquesta variabilitat junt amb el retard en l'absorció i actuació de la insulina administrada de forma subcutània afavorix l'aparició d'hipoglucèmies tardanes (complicació aguda més important del tractament amb insulina) a conseqüència de la sobreactuació del controlador. Les propostes presentades en aquest treball fan especial insistència en suportar aquestes dificultats. Així, s'utilitzen models intervalares per a representar la fisiologia del pacient, i poder tindre en compte la incertesa en els seus paràmetres. Aquest tipus d'estratègia s'ha utilitzat tant en la proposta de dosificació automàtica en llaç obert com en l' algoritme en llaç tancat. A més, la principal idea de disseny d'aquesta última proposta és evitar la sobreactuació del controlador evitant hipoglucèmies i afegint robustesa. / Revert Tomás, A. (2015). Robust strategies for glucose control in type 1 diabetes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/56001