Tecnicas de Control

¿Cuáles son los tres escenarios para ADEX?. E1: Caso real sin diferencia de estructuras (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, Existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real con diferencias de estructuras (cambia proceso y modelo con ordenes diferentes). E3: Caso real con parámetros variables con el tiempo (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables). E1: Caso real con parámetros variables con el tiempo (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, Existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real con diferencias de estructuras (cambia proceso y modelo con ordenes diferentes). E3: Caso real sin diferencia de estructuras (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables). E1: Caso real con diferencias de estructuras (modelo de ecuaciones lineales con parámetros constantes, proceso y modelo son del mismo orden, Existen ruidos de medida y perturbaciones no medibles). E2: Caso real sin diferencia de estructuras (cambia proceso y modelo con ordenes diferentes). E3: Caso real con parámetros variables con el tiempo (además tiene ecuaciones lineales con parámetros variables).

¿Cuáles son las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las graficas anexas?. Caso 1 Sistema estable con respuesta sobreamortiguada ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo esta dentro de zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema inestable con respuesta exponencial creciente ante escalón porque el polo esta fuera de la zona estable. Caso 1 Sistema inestable con respuesta exponencial creciente ante escalón porque el polo esta fuera de la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema estable con respuesta sobreamortiguada ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo esta dentro de zona estable. Caso 1 es un sistema estable con respuesta exponencial creciente ante escalón con tiempo de establecimiento de 35 s porque su polo esta dentro de zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema inestable con respuesta sobreamortiguada ante escalón porque el polo esta fuera de la zona estable.

Explique las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las graficas anexas. Caso 1 Sistema estable con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema limite de estabilidad con respuesta oscilante mantenida ante escalón porque sus polos están en limite de zona estable (sobre radio unidad). Caso 1 Sistema estable con respuesta oscilante mantenida y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en la zona estable de radio unidad. Caso 2: Sistema limite de estabilidad con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes ante escalón porque sus polos están en limite de zona estable (sobre radio unidad). Caso 1 Sistema estable con respuesta subamortiguada de oscilaciones decrecientes y tiempo de establecimiento de 25s porque sus polos están en limite de zona estable (sobre radio unidad). Caso 2: Sistema limite de estabilidad con respuesta oscilante mantenida ante escalón porque sus polos están en la zona estable de radio unidad.

Haga un análisis de las diferencias principales en estabilidad y comportamiento dinámico de los sistemas de las graficas anexas. Caso 1: Sistema estable con respuesta subamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona estable de radio unidad cerca de limite. Caso 2: Sistema inverso inestable con respuesta oscilante decreciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad. Caso 1: Sistema inestable con respuesta subamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona interna de radio unidad cercana al centro. Caso 2: Sistema inverso estable con respuesta oscilante decreciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad. Caso 1: Sistema estable con respuesta sobreamortiguada de una oscilación decreciente de gran sobrepaso y ts de 13s porque sus raíces están en la zona estable de radio unidad lejos del limite. Caso 2: Sistema inverso inestable con respuesta oscilante creciente pero gran sobrepaso inverso porque tiene polo en zona estable y cero fuera del radio unidad.

¿Cuáles son las funciones de las cuatro partes numeradas del programa de control predictivo básico mostrado?. 1. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 2. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 3. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor. 4. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control. 1. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor. 2. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control 3. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 4. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 1. Inicializa las variables de entrada, salida y control. 2. Carga parámetros del proceso, bloque de control y bloque conductor 3. Carga entrada de pulso de dos escalones unitarios (normal e inverso). 4. Lazo iterativo de cálculo de salida del proceso, salida deseada en bloque conductor y señal de control.

¿Cuáles son las cuatro señales de las gráficas y su función en el control predictivo básico?. ysp: señal de entrada o setpoint del lazo, yd: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, ucontrol: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control, y: salida de proceso que responde igual que yd gracias a la acción del bloque de control predictivo básico. ysp: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, yd: señal de entrada o setpoint del lazo, ucontrol: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control, y: salida de proceso que responde igual que yd gracias a la acción del bloque de control predictivo básico. ysp: señal de entrada o setpoint del lazo, yd: señal deseada calculada por el bloque conductor para respuesta deseada, ucontrol: salida de proceso que responde igual que yd gracias a la acción del bloque de control predictivo básico, y: acción de control calculada por algoritmo predictivo básico en bloque de control.

Explique ¿Cuáles son las afectaciones a la localización de raíces Plano S y Plano Z generadas por la discretización?. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en Plano S (semiplano izquierdo estable) se transforma en un circulo de radio unidad en el Plano Z. Los polos en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los ceros es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en Plano Z (semiplano izquierdo estable) se transforma en un circulo de radio unidad en el Plano S. Los polos en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los ceros es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable. Al discretizar procesos, el análisis de estabilidad en Plano S (semiplano izquierdo estable) se transforma en un circulo de radio unidad en el Plano Z. Los ceros en zona estable coinciden en ambos planos, pero la influencia de los polos es determinante en el plano Z y convierte un inverso estable en inverso inestable.

¿Cuáles son las particularidades de la estrategia extendida de control predictivo?. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con inverso inestable, se crea la extensión de la EB del CP en doble sentido: Se amplía el horizonte de predicción con un mayor número de instantes de muestreo y se satisface el principio del CP en el primer instante del horizonte de predicción igual que EB de CP. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con reverso inestable, se crea la reducción de la EB del CP en sentido negativo: Se reduce el horizonte de predicción con un menor número de instantes de muestreo y se satisface el principio del CP en el segundo instante del horizonte de predicción igual que EB de CP. Para superar la inestabilidad de EB de CP en procesos con inverso inestable, se crea la supervisión de la EB del CP en un solo sentido: Se varía el horizonte de predicción con un aleatorio número de instantes de muestreo donde satisface el principio del CP en todos los instantes del horizonte de predicción igual que EB de CP.

¿Cómo se logra el objetivo final de la estrategia extendida de control predictivo?. En cada nuevo instante k+1, se redefinen, iterativamente hasta λ, una nueva TDP y su secuencia de control, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por los valores iniciales de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y eficiente. En cada anterior instante k-1, se redefinen, aleatoriamente hasta λ, una nueva TDP y su secuencia de operación, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por los valores anteriores de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y segura. En cada segundo instante k+2, se redefinen, estadísticamente hasta λ, una nueva TDP y su secuencia de predicción, para que la trayectoria deseada conductora (TDC) resultante, formada por valores posteriores de cada una de las TDPs, sea capaz de conducir la salida del proceso hacia la consigna de una forma estable y productiva.

¿Cuáles son las características principales de la estrategia extendida de control predictivo?. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha coincidan al final del intervalo de predicción k+ λ. Para ello se impone una señal de control constante en el intervalo de predicción para explorar cual sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha no coincidan al final del intervalo de predicción k+ λ. Para ello se impone una señal de control constante en el intervalo de predicción para explorar cual sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control. La TDP será la trayectoria predicha tal que el valor de la trayectoria de referencia y el valor de la trayectoria predicha coincidan al final del intervalo de predicción k+ λ. Para ello se impone una señal de control variable en el intervalo de predicción para explorar cual sería la evolución de la salida del proceso si no se hiciera cambio posterior alguno en la acción de control.

¿Cuáles son los dos casos básicos para análisis diferenciado de la ejecución del mecanismo de adaptación en CAP?. En el caso ideal, se ejecuta continuamente en cada instante k, ajustando los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En caso real (presencia de ruidos y perturbaciones), no se debe ejecutar continuamente porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medible. En el caso ideal, (presencia de ruidos y perturbaciones), no se debe ejecutar continuamente porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medibles. En caso real se ejecuta continuamente en cada instante k, ajustando los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En el caso ideal, no se debe ejecutar continuamente, ni ajustar los parámetros del modelo, porque su único origen es el error de identificación paramétrica. En caso real (presencia de ruidos y perturbaciones), se ejecuta continuamente en cada instante k, porque ruido y perturbaciones contribuyen al error de estimación de una forma imprevisible y no medible.

¿Cuál es la idea del algoritmo que se debe programar en el caso del mecanismo de adaptación?. 1. Si el error de estimación a priori es del mismo orden, o inferior, que una función del máximo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido mas a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica => PARAR ADAPTACION. 2. Si es mayor, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica => EJECUTAR ADAPTACION. 1. Si el error de estimación a priori es mayor, que una función del mínimo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido mas a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica => PARAR ADAPTACION. 2. Si es del mismo orden, o inferior, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica => EJECUTAR ADAPTACION. 1. Si el error de estimación a posteriori es del mismo orden, o inferior, que una función del máximo nivel que puede alcanzar la señal de perturbación, es posible sea debido mas a la señal de perturbación que al error de identificación paramétrica => EJECUTAR ADAPTACION. 2. Si es mayor, puede asegurarse que es debido al error de identificación paramétrica => PARAR ADAPTACION.

¿Cuál es la necesidad de cada una de las dos partes del programa EE-CP de la figura?. Parte1. En la inicialización se limpia el workspace y se inicializan los arreglos de 210 valores de las tres variables principales: y - Salida real, yd - Salida deseada y ucontrol - Acción de control. Parte2. Se inicializan los 5 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control extendida. Parte1. En la inicialización se limpia el escritorio de Windows y se inicializan los arreglos de 420 valores de las tres variables principales: y - Salida real, yd - Salida deseada y ucontrol - Acción de control. Parte2. Se inicializan los 5 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control optimizada. Parte1. En la inicialización se limpia el workspace y se inicializan los arreglos de 210 valores de las tres variables principales: y - Salida ideal, yd - Salida mejorada y ucontrol - Acción de operación. Parte2. Se inicializan los 20 valores (para λ=5) de los coeficientes de la ecuación de control deseada.

Explique cuál es la función de cada una de las tres partes del programa EE-CP de la figura. 1.Se carga la señal de entrada como un pulso de dos escalones, se iguala variable yspu a ysp, 2.Se cargan parámetros de la dinámica del proceso y se igualan a los del bloque de control para que la acción de control responda a la dinámica del proceso. 3.Se utilizan parámetros de respuesta suave de 2do orden en bloque conductor. 1.Se carga la señal de salida como un pulso de dos escalones, se iguala variable yspu a ysp, 2. se cargan parámetros estacionarios del proceso y se igualan a los del bloque de control para que la acción de control responda a la dinámica del proceso. 3.Se utilizan parámetros de respuesta suave de 2do orden en bloque conductor. 1.Se carga la señal de entrada como un pulso de dos escalones, se iguala variable yspu a ysp, 2.Se utilizan parámetros de respuesta suave de 2do orden en bloque de control. 3.Se cargan parámetros de la dinámica del proceso y se igualan a los del bloque de conducción para que la acción de control responda a la dinámica del proceso.

Explique la función de cada una de las cuatro partes del programa EE-CP de la figura. 1.Se inicializan los coeficientes de la ecuación de control (e1, e2, g1, g2) con dinámica proceso. 2,3y4. Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la ampliación del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la estabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable. 1.Se inicializan los coeficientes de la ecuación de control (e1, e2, g1, g2) con dinámica deseada. 2,3y4.Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la reducción del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la estabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable. 1.Se inicializan los coeficientes de la ecuación de conducción (e1, e2, g1, g2) con dinámica proceso. 2,3y4. Se realiza su cálculo de forma recursiva desde el segundo al quinto valor para lograr la ampliación del horizonte de predicción a λ=5, lo que garantiza la inestabilidad de la acción, incluso en un proceso inverso inestable.

¿Para qué se usa cada una de las cuatro partes del programa EE-CP de la figura?. 1.Dentro de un bucle for, se calculan las tres ecuaciones del sistema controlado. 2.En cada muestreo, el proceso genera una salida según su estado anterior y del control. 3.El bloque conductor crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4.El bloque de control calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos. 1.Dentro de un bucle for, se calculan las dos ecuaciones del sistema controlado. 2.En cada muestreo, el proceso genera una salida según su estado anterior y del control. 3. El bloque de control crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4.El bloque de conducción calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos. 1.Dentro de un bucle for, se calculan las tres ecuaciones del sistema controlado. 2.En cada muestreo, el control genera una salida según su estado anterior y de conducción. 3.El bloque conductor crea una trayectoria deseada extendida a λ=5 según esa salida y la referencia de entrada. 4.El bloque del proceso calcula la acción de control extendida a λ=5 mediante los coeficientes recursivos.

¿Cuál es el uso de las gráficas de cada una de las partes del programa EE-CP de la figura?. 1.En el primer subplot se grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 2. El segundo subplot grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 3.El tercer subplot grafica el comportamiento de la acción de control generada. 4.El cuarto subplot grafica la salida del sistema de control. 1.En el primer subplot se grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 2.El segundo subplot grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 3.El tercer subplot grafica el comportamiento de la acción de control generada. 4.El cuarto subplot grafica la salida del sistema de control. 1.En el primer subplot se grafica la señal de entrada al lazo (setpoint o referencia) en forma de pulso. 2.El segundo subplot grafica la trayectoria deseada generada por el bloque conductor. 3.El tercer subplot grafica la salida del sistema de control. 4.El cuarto subplot grafica el comportamiento de la acción de control generada.

¿Qué se conoce como sistema multivariable y como se representa matemáticamente?. Un sistema multivariable (MIMO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo matricial de n entradas y m salidas, mediante una matriz función de transferencia que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S. Un sistema multivariable (SISO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo vectorial de n entradas y m salidas, mediante un vector función de transferencia que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S. Un sistema multivariable (MIMO system) se considera como un conjunto de subsistemas acoplados que se puede representar como un modelo estadístico de n entradas y m salidas, mediante una matriz función de probabilidades que define las relaciones directas y las interacciones entre todas las variables de E/S.

¿Cómo se realiza emparejamiento de variables MIMO por matriz de ganancias relativas RGA?. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S principales, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante experimentos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de todos los términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén mas cercanos a 1 para formar las parejas de control. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S secundarias, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante experimentos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de algunos términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén mas cercanos a 1 para formar las parejas de control. Se estudia la estructura del proceso y variables E/S principales, se calcula RGA a partir de la matriz de FT, mediante cálculos teóricos por pares a lazo abierto y cerrado. Se analizan los valores de todos los términos de RGA y se seleccionan por cada fila y columna los valores entre 0 y 1 que estén alejados de 1 para formar las parejas de control.

¿Cómo se calculan los desacopladores para reducir interacciones en el control MIMO?. Se calculan para evitar o reducir las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican entre el controlador y el proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar. Se calculan para predecir o aumentar las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican entre el controlador y el proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar. Se calculan para evitar o reducir las interacciones entre los lazos seleccionados, adicionando una nueva FT que resulta del cociente de la FT de la interacción y la FT del lazo normal. Se ubican delante del controlador que se conecta directo al proceso con sumadores a la acción normal del lazo desde la otra entrada a contrarrestar.

¿Cómo se realiza la supervisión del control avanzado multivariable en una Smart-Factory?. Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar gran cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA) o prediciendo valores de variables o indicadores utilizando gran cantidad de información, lo cual se logra con Proyección a Estructuras Latentes (PLS). Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar poca cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA) o despreciando valores de variables o indicadores revisando gran cantidad de información, lo cual se logra con Proyección a Estructuras Latentes (PLS). Realizando el Control Estadístico Multivariable de Procesos (MSPC), para manejar gran cantidad de información, ya sea reduciendo el número de variables a monitorear mediante la Proyección a Estructuras Latentes (PLS).o prediciendo valores de variables o indicadores utilizando gran cantidad de información, lo cual se logra con Análisis de Componentes Principales (PCA).

¿Cuáles son las estrategias de sostenibilidad industrial en una SmartFactory?. Arquitecturas de control reconfigurables para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Tecnología orientada a meta que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Metodología de negociación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo. Arquitecturas de control distribuidos para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Tecnología orientada a meta que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Metodología de operación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo. Arquitecturas de control reconfigurables para sistemas flexibles, dinámicos y adaptable en estructura y comportamiento. Re-programación, que generan nuevos procesos de manufactura (objetivo individual) para alcanzar un nuevo objetivo global. Tecnología orientada a meta ante falla o perturbación se vuelve a correr el modelo desde el inicio. Metodología de negociación usa negociación entre máquinas para alcanzar objetivo.

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización aproximada?. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo cerrado del sistema alrededor de valores de referencia deseados, (puntos de operación en los puntos de equilibrio, mediante aproximaciones lineales por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables originales por incrementales) y aplicando asignación de polos por realimentación de variables de estado del sistema. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo abierto del sistema alrededor de valores de referencia deseados, (puntos de operación en los puntos de equilibrio, mediante aproximaciones angulares por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables originales por incrementales) y aplicando asignación de polos por realimentación de variables de estado del sistema. Es una estrategia de control para la regulación del comportamiento en lazo cerrado del sistema alrededor de valores de predicción deseados, (puntos de operación en los puntos de equilibrio, mediante aproximaciones lineales por expansión en serie de Taylor del modelo (reemplaza variables incrementales por las originales) y aplicando asignación de ceros por realimentación de variables de estado del sistema.

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización extendida?. Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de operación coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales parametrizados por el punto de operación genérico (continuidad de puntos de operación) utilizando una programación automática de las ganancias del compensador (observador y controlador). Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de predicción coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales predictivos por el punto de predicción genérico (continuidad de puntos de predicción) utilizando una programación automática de las estimaciones del compensador (observador y controlador). Propone un controlador de carácter no lineal cuya linealización alrededor del punto de retardo coincide con el controlador lineal diseñado para la familia de modelos lineales retardados por el punto de retardo genérico (continuidad de puntos de retardo) utilizando una programación automática de los retardos del compensador (observador y controlador).

¿En qué consiste el método de control No lineal por linealización exacta?. Propone un controlador de carácter no lineal sin aproximaciones para una clase de sistemas, donde se puede establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1 = h(x) y la entrada u (linealización entrada-estado), donde la acción de control tiene ganancias matriciales de dimensión apropiada, para que el sistema en lazo cerrado sea asintóticamente estable. Propone un controlador de carácter no lineal con aproximaciones para una clase de sistemas, donde se puede establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1 = h(x) y la entrada u (linealización entradaestado), donde la acción de control tiene ganancias ortogonales de dimensión cuadrática, para que el sistema en lazo cerrado sea asintóticamente estable. Propone un controlador de carácter no lineal sin aproximaciones para todos los sistemas, donde se tiene que establecer una relación lineal entre una función de las variables de estado z1 = h(x) y la entrada u (linealización entrada-estado), donde la acción de control tiene ganancias aproximadas de dimensión apropiada, para que el sistema en lazo abierto sea asintóticamente estable.

¿En qué consiste el método de control No lineal por modo deslizante?. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en períodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de puntos en Rn que cumple la restricción: h(x) = 0, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {0, 1}, que permite atraer el sistema al vector de estados deseado, y se elige mediante ensayo y error para definir el algoritmo deslizante de orientación. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en períodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de rectas en Rn que cumple la restricción: h(x) = 1, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {0, 1}, que permite atraer el sistema al vector de estados deseado, y se elige mediante ensayo y error para definir el algoritmo deslizante de orientación. Control aplicable a sistemas de estructura variable (que admiten descripciones matemáticas diferentes en períodos de operación diferentes). Se crea una superficie de deslizamiento, S, representada por el conjunto de puntos en Rn que cumple la restricción: h(x) = 0, siendo h una función escalar suave. Las acciones de control están restringidas por u ∈ {-1, 1}, que permite alejar el sistema del vector de estados indeseado, y se elige mediante algoritmo matemático para definir el algoritmo deslizante de orientación.

¿Cuál sería el uso del Controlador Discreto de Estructura Variable (DVSC) para MIMO en I4.0?. El DVSC aplicado a gestión empresarial tiene grandes ventajas para poder evaluar de forma integrada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de desempeño del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de optimización y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico – económico de I4.0. El DVSC aplicado a gestión local tiene grandes ventajas para poder evaluar de forma separada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de desempeño del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de optimización y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico - económico de I4.0. El DVSC aplicado a gestión empresarial tiene pocas ventajas para poder evaluar de forma integrada múltiples parámetros que influyen en los indicadores de operación del sistema automatizado, previa definición de modelos eficientes (basados en MSPC), selección de funciones de operación y conmutación entre regímenes de operación hasta lograr el óptimo técnico – económico de I4.0.

¿Qué se logra al integrar el control avanzado en la implementación del DT de I4.0 para SMF?. Permite pruebas simuladas online mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de cualquiera de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para garantizar tomas de decisiones inteligentes efectivas para lograr la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0. Permite pruebas simuladas offline mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de uno de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para garantizar tomas de decisiones inteligentes efectivas para lograr la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0. Permite pruebas simuladas online mediante un gemelo digital (DT) con la selección adecuada entre varias variantes de control avanzado de cualquiera de los lazos de control de una celda de manufactura flexible para simplificar tomas de decisiones inteligentes efectivas para reducir la adaptabilidad, flexibilidad, reconfiguración, reprogramación, negociación y orientación a metas de esa Industria 4.0.