Esta tesis tiene como objetivo principal diseñar un sistema de control automático para vehículos marinos de superficie mediante el uso de un controlador por rechazo activo de perturbaciones (ADRC) basado en filtros planos lineales para su posterior implementación en un barco dedicado a la medición de variables marítimas, siguiendo una trayectoria planificada de antemano. La tesis incluye el modelamiento del barco basado en leyes físicas y el cual coincide en resultados con el modelo robótico trabajado en la bibliografía, una revisión teórica del controlador basado en filtro plano lineal, el diseño del controlador propiamente y una propuesta de implementación del sistema de control en un barco dedicado a monitoreo de variables marítimas ambientales. El controlador diseñado consta de dos partes; un generador de trayectorias realizables y un controlador de vehículo marino subactuado, ambos basados en filtros planos lineales. La combinación de ambos permite un control práctico (con estabilización no asintótica) del barco con un error en estado estacionario pequeño diferente de cero. Se realizaron pruebas del controlador en un modelo matemático de barco validado, obteniéndose un desempeño similar al de un controlador basado en linealización por realimentación de estados. Como ventaja, el controlador propuesto puede seguir trayectorias arbitrarias, poligonales y que requiere solo dos parámetros conocidos del modelo matemático del barco para funcionar adecuadamente; debido a esto, se reduce la carga computacional y se aligera la labor de identificación que sería necesaria en el caso del controlador basado en linealización por realimentación de estados. / Tesis

El proyecto tuvo como objetivo lograr la automatización de la prueba en cilindros telescópicos. Con la automatización se logra: disminuir el tiempo de prueba, tener un estándar de pruebas que verifiquen la integridad de los cilindros, y desarrollar las pruebas con la mínima intervención del usuario. El proceso de prueba se desarrolla tomando como referencia la norma SAE J1334 “Hydraulic Cylinder Integrity Test” y parámetros internos de la empresa proveedora de los cilindros. No obstante, para efectos de la automatización fue necesario establecer variables cuantificables como indicadores de la calidad del cilindro (fugas internas, fugas externas).Para el diseño del concepto preliminar se consideraron bancos que operen tanto de forma asistida o automática y sistemas que puedan ejecutar la secuencia de operaciones definida. Es necesario el desarrollo de un concepto preliminar pues establece las condiciones limitantes para la automatización y la elección de componentes. El desarrollo de esta tesis está organizado del siguiente modo: Análisis contextual, en este capítulo se describe de forma específica el componente que se desea probar y el sistema al que pertenece; adicionalmente se muestran los procesos desarrollados actualmente en taller asociados al sistema de levante. Estado de la tecnología, en este capítulo se hace un estudio de sistemas similares que desarrollen pruebas en cilindros hidráulicos y las consideraciones que se tomaron en su diseño. Diseño conceptual, se desarrolla la secuencia de operación del sistema, y en base a esta se determina los componentes que se requieren para automatizar la prueba; se evalúan los posibles conceptos y se llega a una solución óptima por medio de un análisis técnico económico. Selección de componentes, una vez alcanzado el concepto definitivo, se determina de forma específica que componentes se van a utilizar, se comprueba que los componentes tengan un rango de acción acorde a las variables del sistema. Programación del controlador, se desarrolla el programa de control del sistema usando el software TIA PORTAL para interactuar con PLC’s de la marca SIEMENS, se muestra la lógica previa a la programación y los diagramas de flujo. Planos y estimación de costos, en este capítulo se presentan los planos eléctricos e hidráulicos del sistema, seguidamente se estima el costo final del proyecto. Conclusiones y recomendaciones, finalmente se concluye el alcance que tuvo la tesis y se plantean recomendaciones sobre el proceso de pruebas planteado.

Navigation and obstacle avoidance are important tasks in the research field of au- tonomous mobile robots. The challenge tackled in this work is the navigation of a 4- wheeled car-type robot to a desired parking position while avoiding obstacles on the way. The taken approach to solve this problem is based on neural fuzzy techniques. Earlier works resulted in a controller to navigate the robot in a clear environment. It is extended by considering additional parameters in the training process. The learning method used in this training is dynamic backpropagation. For the obstacle avoidance problem an additional neuro-fuzzy controller is set up and trained. It influences the results from the navigation controller to avoid collisions with objects blocking the path. The controller is trained with dynamic backpropagation and a reinforcement learning algorithm called deep deterministic policy gradient. / Tesis

This work presents the dynamic modeling of a refrigeration machine evaporator that uses CO2 (R744) as refrigerant fluid, for the cooling down of a liquid water stream, as required for instance by buildings air handling units. The main goal of such a work is to accurately model the transient evolution of the evaporator outlet superheat, which is one of the main parameters to control, due to its importance in refrigeration systems. A high value of superheat temperature reduces the performance of the system, while a low or null value can generate the suction of liquid which damages the compressor. The theory of moving boundaries [19] with grouped parameters has been used for so. This method allows a precise resolution with a low numerical weight. In this method, the evaporator is divided into only two regions: the two phase region and superheated steam region, in which the energy conservation and mass conservation equations are solved. By using only two control volumes, the number of equations to be solved is smaller, thus reducing the calculation time. The ultimate aim of this work is to serve as a mathematical model usable for the design of efficient refrigeration system controllers, which are one of the most practical ways to improve the performance of these machines. The results of a numerical analysis and of a sensitivity analysis, regarding to the influence of the heat convection coefficient of the two phase region, are also presented. For this sensitivity analysis, the maximum and minimum values available in the literature, see reference [7], have been used. According to this study, the convective coefficient ofCO2 varies from 8000 to 12000 W ·m−2 ·K−1. From this sensitivity analysis, it is observed that, despite the previously mentioned uncertainty about the convective coefficient value, the latter is not influential on the rest of the calculations and on parameters such as internal pressure, length of the two-phase lengths or superheat value. This is due to the fact that the thermal resistance of the liquid hot fluid is much higher than the cold fluid in the phase change region, the global heat transfer coefficient is thus more influenced by the hot fluid thermal resistance. A maximum error of 3 percent is finally estimated in the determination of the transient superheat temperature.

In recent years, autonomous driving technologies have become a topic of growing interest due to the promise of safer and more convenient mode of transportation. An essential element in every autonomous driving system is the control algorithm. Classical control schemes, like PID, are not able to manage Multiple Inputs-Multiple Outputs, complex, non-linear systems. A more recent control strategy is Model predictive control (MPC), a modern control method that has shown promising results in systems with complex dynamics. In MPC, a sequence of optimal control inputs are predicted within a short time horizon based on the car dynamics, and soft or hard restriction of the system. In this work, three different nonlinear-MPC (NMPC) controllers were formulated based on a kinematic, and two dynamic models (double-track and single-track). The steering system’s dynamics were additionally identified using experimental data. Each MPC was solved applying direct methods, by transforming the optimal control problem to a Nonlinear programming (NLP) problem using the Multiple shooting scheme with a Runge-Kutta 4 integrator. The NLPs were solved using the state-of-the-art optimization solver IpOpt. Before the real-time implementation, all the NMPC controllers were simulated in different scenarios and multiple configurations. The results allowed to select the most suitable controllers to be implemented in a 1:5 scale robotic car. Finally, two NMPC controllers based on the kinematic, and the single-track dynamic model were implemented in the robotic car. The algorithms were tested in two different scenarios at the maximum possible speed. The obtained results from the tests were very promising, and provide compelling evidence that MPC could be implemented as the core of future autonomous driving algorithms, since it computes the optimal control inputs, taking in consideration the restrictions inherent to the system. / Tesis

La búsqueda de fuentes de energía alternativas a los combustibles fósiles, ha motivado el interés por la investigación en nuevos métodos para la obtención de energía. Como es el caso de la producción de biodiesel a partir de aceites usados mediante la reacción de transesterificación. Bajo este criterio, la presente investigación se centra en el desarrollo de estrategias de control avanzado de la temperatura del reactor de transesterificación, con la finalidad de mejorar la eficiencia de conversión de los aceites en ésteres metílicos. Adicionalmente, se busca que la estrategia de control propuesta permita cumplir con las restricciones impuestas en la variable controlada (temperatura del reactor) y pueda trabajar alrededor del límite de operación (temperatura de ebullición del metanol). Para la obtención del modelo de la planta que permita analizar la dinámica del sistema y demostrar su complejidad, se usó la técnica de modelamiento matemático, a partir de las ecuaciones de balance de masa y energía. Para el control de la planta objeto de estudio, se propone el uso de un controlador de matriz dinámica cuadrática (QDMC) con restricciones suaves en la variable controlada y restricciones duras en la variable de control y las tasas de cambio de la misma. Este esquema permite evitar la no feasibilidad del algoritmo de programación cuadrática (QP) usado para resolver el problema de optimización del QDMC. Como parte final de la presente investigación y con la finalidad de demostrar la mejora mediante el uso de estrategias de control avanzado para la presente planta, se realizó la comparativa del controlador diseñado con un controlador PID convencional. / Tesis

La presente tesis se compone de cuatro capítulos: en el primer capítulo se plantea los objetivos de la esta investigación y se realiza una recopilación de información referente a investigaciones relacionadas con el control y la automatización de reactores químicos CSTR. En el segundo capítulo realiza una introducción teórica sobre el reactor tanque agitado continuo, así mismo se desarrolla el modelo matemático de un reactor químico de este tipo, el cual servirá para la simulación del sistema a controlar. En el tercer capítulo se lleva a cabo el desarrollo de los criterios de diseño y parámetros de sintonización de los diversos controladores implementados para aplicarlos al reactor. En el cuarto capítulo se presentan las simulaciones del sistema sometido a la acción de control de los diversos controladores, para luego elaborar un análisis de la performance de cada uno, y finalmente establecer la superioridad del neurocontrolador dinámico frente a otros controladores. / Tesis

En el presente trabajo se desarrolla un controlador de matriz dinámica (DMC) para el control de presión, en una planta piloto a escala de laboratorio para el transporte de fluidos que emula el comportamiento dinámico de un oleoducto, el cual posibilita aumentar la efectividad del sistema de control, así como reducir las roturas de los ductos, las fugas y los daños al medio ambiente. Se realiza una revisión del estado del arte de los sistemas de control de presión en oleoductos. Se efectúa la descripción de la planta piloto para el transporte de fluidos de la PUCP y la identificación del comportamiento dinámico de la presión en esta planta. Se diseña el controlador DMC en base al modelo matemático derivado, además se generan acciones de control y se realizan simulaciones para evaluar el desempeño del sistema. Se realiza un estudio comparativo para analizar la robustez y eficiencia del controlador DMC desarrollado vs PID. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que el controlador DMC diseñado exhibe un buen desempeño en el control de la presión en la planta objeto de estudio y, por consiguiente, constituye una solución eficiente y confiable para el control preciso de presión en oleoductos industriales reales, lo que posibilitará aumentar la eficiencia y la seguridad en el transporte de combustibles. / In this thesis, a Dynamic Matrix Controller (DMC) is developed for pressure control, in a laboratory-scale pilot plant for the transport of fluids that emulates the dynamic behavior of an oil pipeline, which makes it possible to increase the effectiveness of the control system, as well as reducing pipeline breaks, leaks and environmental damage. A review of the state of the art of pressure control systems in oil pipelines is carried out. The description of the pilot plant for the transport of fluids and the identification of the dynamic behavior of the pressure in this plant is developed. The DMC controller is designed based on the derived mathematical model, control actions are also generated and simulations are carried out to evaluate the performance of the control system. A comparative study is carried out to analyze the robustness and efficiency of the developed DMC vs PID controller. The results of the simulations carried out show that the designed DMC controller exhibits good performance in pressure control of the plant under study, and therefore, it constitutes an efficient and reliable solution for precise pressure control in real industrial oil pipelines, which will make it possible to increase efficiency and safety in oil transportation.

El principal objetivo del presente trabajo de tesis es diseñar un controlador inteligente, basado en redes neuronales que permita un vuelo autónomo lateralmente estable de una aeronave, para el entrenamiento de los pesos del neurocontrolador se utiliza el algoritmo Dynamic Back Propagation (DBP). El controlador de estabilidad lateral mantiene estable la velocidad de guiñada r y ángulo de resbalamiento β de una aeronave. La velocidad de guiñada está relacionada con mantener el balance de la aeronave en la posición de alas niveladas y el ángulo de resbalamiento tiene que ver con disminuir la presencia de velocidades laterales sobre la aeronave. Para el diseño del neurocontrolador primero se desarrolla un modelo dinámico de la aeronave con seis grados de libertad, basado en leyes físicas, la dinámica del cuerpo rígido y la aerodinámica; como segundo paso, se aproxima la aeronave a un modelo matemático linealizado del movimiento lateral y se utiliza en el desarrollo de las funciones para la actualización de pesos utilizando el algoritmo Dynamic Back Propagation; luego se realiza el entrenamiento de dos neurocontroladores considerando el modelo de la aeronave de seis grados de libertad, el primer neurocontrolador manipula el timón y el segundo los alerones; finalmente se prueba el desempeño de los neurocontroladores para diferentes condiciones de vuelo, incluido perturbaciones debidas al viento, variaciones de la masa de la aeronave, variación de la densidad del aire y variación de parámetros en el modelo de seis grados de libertad. Los resultados de las simulaciones muestran que los neurocontroladores logran estabilidad asintótica aceptable para la velocidad de guiñada r y el ángulo de resbalamiento β para varias condiciones de vuelo y perturbaciones externas, además operan adecuadamente a pesar de errores en el modelado, lo que verifica que se ha logrado entrenar adecuadamente los pesos de los neurocontroladores. Los neurocontroladores han sido entrenados de tal forma que permiten realizar una acción de seguimiento sobre la velocidad de guiñada r, los resultados de las simulaciones muestran que logran realizar un giro coordinado adecuado incluso ante la ocurrencia de perturbaciones externas. / Tesis

Nanopositioning and nanomeasuring machines are playing an increasingly important role in the evolution of modern technologies in various fields. The Institute of Process Measure ment and Sensor Technology at Ilmenau University of Technology has been researching for more tan one decade high precisión machines. In this direction, the general objective of this master tesis is the development of aderivative-free model reference adaptive control (DFMRAC) algorithm for the vertical axisofa nanopositioning and nanomeasuring machine. Firstly, a nonlinear unknown friction term is included in the adaptation process of a standard model reference adaptive control (MRAC) and the DFMRAC. Then, the MRAC and DFMRAC algorithms are developed theoretically, in which the DFMRAC stability análisis requiresa Lyapunov-Krasovskii functional to prove that the error signal and the weightpa- rameters are uniformly ultimately bounded (UUB). Thanks to this characteristic, the DFMRAC algorithm does not have the problema of the weight drifting parameters, as MRAC does. Overall, the new adaptive controllers have significantly better results and fine-tuning in the machine. Regarding the sine reference experimental tests with afixed amplitude of 1mm and a frequency from 0.25 Hz to 2 Hz, a reduction of the máximum error and root mean square error (RMSE) of about 95% is achieved in comparison to a simple PI state-feed back controller and the previously applied MRAC with an adaptation weight matrix of lower order. Referring to the step reference tests, with a step height of 10mm and different transition times (which are related to the máximum reached velocity from 1mm/s to 5mm/s) the máximum error and the RMSE are reduced approximately by 60% and 75%, respectively. Furthermore, the corresponding extensions to the unknown input matrix case are developed for the adaptive proposals, however it does not significantly improve the experimental results. The new controllers out performed the previous ones with DFMRAC being the best one because it does not have the drifting weight parameters problem and it is easier to implement (no need to implement any projection method). Finally, eventhough, the new adaptive algorithms have extended the size of the weight matrix and added nonlinearities to the computer calculations, the execution time is only increased by around 1 μs.