Implementación de un sistema de control predictivo para una barra giratoria flexible

Abstract

En este proyecto se aplica un método de control avanzado denominado Control Predictivo por Modelo (MPC, por sus siglas en inglés) a la planta Barra Giratoria Flexible (RFL, por sus siglas en inglés). El objetivo principal es regular y controlar los movimientos rotacionales de la planta en torno a su eje de giro. La planta está sometida a vibraciones inherentes, excitaciones externas y perturbaciones que afectan su comportamiento. Para lograr este objetivo, se inicia con la simulación del sistema utilizando los software MATLAB y Simulink, diseñando el controlador MPC mediante dos métodos de optimización. El primero es el método de Direcciones Alternadas de Multiplicadores de Lagrange (ADMM), y el segundo es el método Active-set, que utiliza el solver Quadprog en MATLAB. Ambos métodos emplean la Formulación Sparse para mejorar la eficiencia computacional. Una vez obtenidos los resultados de la simulación, se comparan con los resultados de un controlador LQR (Linear Quadratic Regulator), diseñado por Quanser, la empresa que fabrica la planta RFL. La comparación tiene como objetivo mejorar los resultados de control para la vibración producida durante los movimientos rotacionales. Para la implementación real del controlador, se utiliza la plataforma dSPACE, que facilita el desarrollo y la conexión con la planta RFL. Los datos del control MPC obtenidos se emplean para entrenar una red neuronal, la cual se utiliza tanto en dSPACE como en Quarc para optimizar el control de la planta.