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Objetivos generales del grupo:

La teoría de control es un campo interdisciplinario de la ingeniería y las matemáticas que estudia el comportamiento de los sistemas dinámicos para (eventualmente) modificarlos según objetivos y criterios preestablecidos. Cronológicamente se divide en teoría control clásico y teoría de control avanzado, versando este último sobre estrategias optimizantes, en el dominio temporal, y con más sustento en las matemáticas.

El Grupo de Control Avanzado y Monitoreo de Procesos de INTEC (CONICET-UNL) se dedica al estudio, desarrollo, aplicación y posterior monitoreo estadístico de diversas técnicas de control avanzado. En este contexto, el principal foco está puesto en la técnica conocida como control predictivo basado en modelos, (MPC), y a partir de allí en el estudio pormenorizado de diversos sistemas dinámicos.

En la medida en que un sistema dinámico hace abstracción de cualquier conjunto de variables que cambian en el tiempo de acuerdo a determinadas reglas, los “procesos” que pueden ser controlados y monitoreados abarcan un gran número de casos, incluyendo procesos industriales de gran porte (refinerías), sistemas mecánicos de mediana escala (brazos de robot, vehículos aéreos no tripulados), sistemas eléctricos (de potencia y distribución), sistemas biológicos o biomédicos (páncreas artificial, suministro de drogas en pacientes con HIV), entre muchos otros.

De este modo, el grupo GCAMP es por definición multidisciplinario en cuanto a las aplicaciones, siendo el denominador común de las diversas disciplinas la teoría matemática (incluyendo a las estadísticas) que dan sustento a las diversas formulaciones de control y monitoreo.

Principales líneas de trabajo:

  1. Formulaciones de MPC
    • MPC económico, robusto, por zonas, distribuido.
    • MPC para re-identificación en lazo cerrado.
    • MPC bajo esquemas impulsivos para suministro de medicamentos. Diabetes.
    • Monitoreo y re-identificación de sistemas.
  2. Teóricas
    • Estabilidad de MPC basados en variables artificiales.
    • Inclusión de conjuntos invariantes e invariantes probabilísticos como target generalizados.
    • Estabilidad de MPC bajo esquemas impulsivos.
  3. De aplicación
    • Páncreas Artificial
    • Refinación de petróleo
    • Vehículos aéreos no tripulados
    • Smart Grid
  4. Vinculación
    • Herramientas para el monitoreo de desempeño de controles predictivos en la industria de refinación de petróleo (en el marco de la vinculación con YPF, Y-TEC).

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