Control Predictivo Aplicado a un Buque Marino

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Oscar Gonzales

Gustavo Scaglia



Resumen

Resumen: En el presente artículo se muestra el análisis, diseño e implementación en software de un ControladorPredictivo Basado en Modelo (MPC), en un buque marino. La meta principal de este trabajo residió en hacer que elsistema a controlar, cumpla con el seguimiento de trayectorias predefinidas. Pese a que el buque marino presenta unadinámica no lineal, se adaptó la ley de control a estas características a través de un procedimiento de linealizaciónpor series de Taylor. Se contempló como objetivos de control, el error de seguimiento y el incremento de la acciónde control, los cuales tuvieron incidencia directa en la minimización del índice de rendimiento del proceso.  Además,las restricciones de las acciones de control también se establecieron en el MPC, logrando resultados satisfactorios enel seguimiento de trayectorias de distinta naturaleza. Los resultados se obtuvieron a partir de simulaciones realizadasen un programa computacional, donde se desarrollan los archivos del modelo de la planta y el controlador.

 

Abstract: In this article is developed the analysis, design and software implementation of a Model Predictive Control(MPC) in a marine vessel. The main goal of this work was to control the system around predefined paths. Althoughthe marine vessel has a non-linear dynamic, the control law was adapted to these features through a procedure ofTaylor series linearization. The controller´s objectives were the tracking path error and the incremental control law,which had direct impact in the minimization of the performance index of the process. In addition, constraints oncontrol actions were established in the MPC, achieving satisfactory results in the trajectory tracking on paths ofdifferent nature. The results were obtained from simulations in a computer program, where scripts contain the plantmodel and the controller.


Descargas

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Detalles del artículo

Biografías de los autores/as

Oscar Gonzales, Escuela Politécnica Nacional

Oscar Gonzales: Sus estudios superiores los realizó en la Escuela Politécnica Nacional de Quito, Ecuador, obteniendo el título deIngeniero en Electrónica y Control. Se ha desempeñado como Técnico Docente y Profesor Ocasional 2 en la Escuela Politécnica Nacional desde el 2014. También, se encuentra finalizando sus estudios en la Maestría de Automatización y Control Electrónic oIndustrial de la Escuela Politécnica Nacional. Sus áreas de interés son: sistemas de control avanzado, robótica yautomatización industrial.

Gustavo Scaglia, Universidad Nacional de San Juan

Gustavo Scaglia: Sus estudios superiores los realizó en la Universidad Nacional de San Juan, Argentina, donde obtuvo el título de Ingeniero Electrónico. En la misma institución, obtuvo el título de Maestría en Ingeniería de Sistemas de Control y el título de Doctorado en Ingenieríade Sistemas de Control. Actualmente, sedesempeña como docente investigador en el Instituto de Ingeniería Química de la Universidad de San Juan. Ha realizado varias publicaciones indexadas y capítulos de libro como: Aplicaciones de ControlRobusto en Robótica y Temas de Automática Industrial (RedInteramericana de Informática Industrial). Sus áreas de interés son:control H infinito, control robusto y control predictivo.

Citas

Borhaug, E., Pavlov, A., Panteley, E., & Pettersen, K. Y. (2011). Straight line path following for formations of underactuated marine surface vessels. Control Systems Technology, IEEE Transactions on, 19(3), 493-506.

http://dx.doi.org/10.1109/TCST.2010.2050889

Camacho, E. F., & Alba, C. B. (2013). Model predictive control. Springer Science & Business Media.

De Oliveira, V. M., & Lages, W. F. (2006, May). Linear predictive control of a brachiation robot. In Electrical and Computer Engineering, 2006. CCECE'06. Canadian Conference on (pp. 1518-1521). IEEE.

http://dx.doi.org/10.1109/CCECE.2006.277836

Gonzales, O., Rosero, J., & Rosales, A. (2014). Control Predictivo Aplicado a un Robot Móvil. Revista Politécnica, 34(1). Obtenido de: base de datos de la Revista Politécnica.

Kouvaritakis, B., & Cannon, M. (2001). Non-linear Predictive Control: theory and practice (No. 61). Iet.

Lefeber, E., Pettersen, K. Y., & Nijmeijer, H. (2003). Tracking control of an

underactuated ship. IEEE transactions on control systems technology,

(1), 52-61. http://dx.doi.org/10.1109/CDC.1998.762046

Moe, S. (2013). Path Following of Underactuated Marine Vessels in the

Presence of Ocean Currents. Obtenido de:

http://brage.bibsys.no/xmlui/bitstream/handle/11250/261024/1/649659_FULLTEXT01.pdf. (Diciembre,2015)

Rosales Acosta, A. (2009). Dynamic nonlinear model based predictive control for mobile robots. Repositorio Digital de la Escuela Politécnica

Nacional. Obtenido de: base de datos del repositorio digital de la Escuela Politécnica Nacional, Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.

Rossiter, J. A. (2013). Model-based predictive control: a practical approach. CRC press.

Serrano, M. E., Scaglia, G. J. E., Godoy, S. A., Mut, V., & Ortiz, O. A. (2014). Trajectory tracking of underactuated surface vessels: A linear algebra approach. Control Systems Technology, IEEE Transactions on, 22(3), 1103-1111. http://dx.doi.org/10.1109/TCST.2013.2271505

Strand, S., & Sagli, J. R. (2003, January). MPC in Statoil-Advantages with in-house technology. In International Symposium on Advanced Control of Chemical Processes (ADCHEM) (pp. 97-103). http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.470.4869&rep=rep1&type=pdf

Wang, L. (2009). Model predictive control system design and implementation using MATLAB®. Springer Science & Business Media.