Diseño de un criterio de sintonización de controladores óptimo-robustos aplicado a un sistema no lineal

Abstract

Esta tesis presenta un nuevo criterio de análisis y síntesis de controladores lineales óptimo-robustos aplicado a sistemas con dinámica no-lineal. Se propone un método de análisis multicriterio que fundamenta la síntesis bajo el paradigma de control óptimo multiobjetivo MOOD, empleando la metodología generar primero escoger después GFCL (Generate First Choose Later, por sus siglas en inglés). Sintonizando un controlador PI en un sistema SISO con no-linealidad en el actuador. El documento se encuentra dividido en seis partes. La primera corresponde a los Fundamentos generales, donde se cubre el marco conceptual requerido para el modelado de sistemas, teoría de control robusto y control óptimo. La segunda parte, Sistemas de aplicación, introduce los sistemas de aplicación. El biorreactor de Cholette y un secador de alimentos del tipo batcheo (secador de charolas). La tercera parte, Diseño de un criterio de desempeño multiobjetivo, presenta el diseño de los índices de desempeño/robustez, que componen la nueva métrica en el dominio del tiempo para el criterio de análisis/síntesis MOOD. La cuarta parte, Contribución al planteamiento multiobjetivo de análisis y síntesis, contiene la metodología de análisis multicriterio; la cual presenta un nueva estrategia de asignación de preferencias y ponderaciones en la etapa de selección, mediante el método PROMETHEE (Preference Ranking Organization Methods fo r Enrichement Evaluations). Este método direcciona un procedimiento de síntesis que aporta persistencia, completitud y simplicidad bajo el concepto de diseño multiobjetivo con la herramienta de visualización GAIA (Graphical Analysis fo r Interactive Aid). La quinta parte Conclusiones y expectativas, se dedica a estimar los alcances y limitaciones del presente criterio, dentro de las técnicas de diseño de controladores lineales en sistemas no-lineales con múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO, por sus siglas en inglés) bajo el paradigma de un planteamiento de optimización multiobjetivo (MOOP, por sus siglas en inglés). Los anexos se encuentran en la parte VI.