Carvajal Barrera, Gonzalo Andrés (Profesor Guía)Agüero Vásquez, Juan Carlos (Profesor Correferente)Silva Jiménez, César Armando (Profesor Correferente)González González, Steev Warren AntonioGonzález González, Steev Warren Antonio2024-10-292024-10-292022-06https://repositorio.usm.cl/handle/123456789/54084El presente documento reporta los principales resultados del trabajo de memoria de título orientado a la exploración de herramientas de optimización convexa para la implementación de algoritmos Control Predictivo por Modelo (Model Predictive Control o MPC) en sistemas embebidos. A partir de un código ya implementado y validado en Matlab para el control de un motor DC, se obtuvo una versión equivalente en C++ que se utilizó como base para evaluar distintos solvers dentro de un lazo cerrado de MPC y, posteriormente, se incluyen optimizaciones. Para comparar y validar las técnicas consideradas, se realizaron distintos experimentos para obtener estimaciones cuantitativas y cualitativas en términos de la solución y tiempos de ejecución obtenidos por cada solver en el lazo MPC de referencia, en relación a una implementación de software ejecutada en un microprocesador embebido. Los resultados experimentales muestran que, al implementar optimizaciones de forma incremental a las primeras versiones funcionales del código base, se pueden reducir considerablemente los tiempos de ejecución de un lazo MPC, mientras se mantiene una equivalencia funcional respecto a Matlab. Esto es fundamental dado que el principal resultado de este trabajo es la documentación de códigos, técnicas y procedimientos prácticos para facilitar la exploración de tecnologías y herramientas emergentes para la implementación de MPC en sistemas con dinámicas rápidas.MPCSISTEMAS EMBEBIDOSCONTROL AUTOMATICOTesis de PregradoB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)191252004UTFSM