Control Predictivo por Modelo
Diagrama de temas
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Control Predictivo por Modelo
(Model predictive control)
Profesor visitante: Dr. Santiago Paternain, Ph. D. University of Pennsylvania
El Control Predictivo por Modelo (MPC) es un moderno paradigma para el diseño de controladores lineales y
no lineales. Comenzó en los años 80 en la industria de procesos, donde en general se presentan dinámicas
lentas. Involucra el diseño en tiempo real de una acción de control que contemple las restricciones
existentes. Esta decisión de control surge como la solución de un problema de optimización, que se vuelve a
resolver en cada intervalo de tiempo, lo que permite ganar en robustez y eficiencia. La mejora continua de la
capacidad de cálculo permite que hoy día pueda aplicarse una amplia gama de problemas, incluyendo
sistemas muy rápidos, como las redes eléctricas o los robots no tripulados.
El curso presentará los fundamentos del MPC, las principales propiedades, alcances y limitaciones, los
algoritmos de resolución y las aplicaciones. Se desarrollará de manera concentrada en una semana (cinco
clases de 3 horas). Se evaluará mediante entrega de ejercicios resueltos y un pequeño proyecto final.
Curso de Posgrado 2019
Fechas y Horarios
Fechas: 18, 19, 20, 21, y 22 de Noviembre de 2019
Horario: 9:00 a 12:00 hs
Salón: 703 (salón rojo)
Temario
1: Introducción al control predictivo por modelo (MPC) y el problema del regulador cuadrático lineal (LQR)
2: Control óptimo en tiempo finito con restricciones
3: Factibilidad, estabilidad, invariancia
4: Alcanzabilidad y conjuntos invariantes
5: MPC explícito
Forma de evaluación:
Resolución de ejercicos pautados (se deberán entregar el 100% de los ejercicios propuestos).
Bibliografía:
“Predictive Control for Linear and Hybrid Systems”, F. Borrelli, A. Bemporad and M. Morari, Cambridge University Press, 2017 (ISBN-10: 1107652871).
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Fecha límite de la entrega: viernes 29 de noviembre, 12:00 horas
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