Ciencias Exactas y Ciencias de la Salud
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/551039
Pertenecen a esta colección Tesis y Trabajos de grado de las Maestrías correspondientes a las Escuelas de Ingeniería y Ciencias así como a Medicina y Ciencias de la Salud.
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- Secuenciamiento y control óptimo de reactores multiproducto bajo condiciones de incertidumbre en el modelo matemático(Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, 2018-05-15) Lozano Guevara, Azarael Alejandra; Flores Tlacuahuac, Antonio; Santibañez Aguilar, José Ezequiel; Fuentes Cortés, Luis FabiánLas industrias con procesos multiproducto suelen generar productos que no cumplen con los requerimientos del mercado, debido a los cambios que se experimentan entre productos y al suponer que los valores del proceso no contienen errores. A través de la formulación presentada en este trabajo, se pretende mostrar una manera eficiente de resolver problemas de optimización que integren secuenciamiento y control de la producción en presencia de incertidumbre en el modelo matemático, la cual es evaluada con el uso de escenarios propuestos para el rango de valores que puede tomar el parámetro incierto; cada escenario está asociado con un factor de peso fraccional. La función objetivo está en términos económicos, y se busca maximizar el ingreso económico, simultáneamente reduciendo la generación de producto fuera de especificación a través de una buena selección de secuenciamiento entre productos. Se plantea un sistema de ecuaciones MIDO (Mixed-Integer Dynamic Optimization) debido al uso de ecuaciones diferenciales para describir el modelo matemático del reactor, después a través de una técnica de discretización en puntos de colocación dentro de elementos finitos, el sistema se vuelve un MINLP (Mixed-Integer No Lineal Problem), que puede ser resuelto con GAMS. Después se agrega un Control Predictivo de Modelo (MPC) para obtener las variables de control con respuestas de tipo pulso, finalmente se evalúa el sistema al aplicar las acciones de control al modelo en estado determinístico suponiendo los peores escenarios, en este caso, los extremos del rango de valores del parámetro incierto, y obteniendo el error porcentual entre las variables de estado y los valores deseados.
- Advanced control strategies for small wind turbine MPPT and stress reduction(2017-12-05) Garcia Vera, Marco Antonio; Probst Oleszewski, Oliver Matthias; Favela Contreras, Antonio; Vargas Martínez, AdrianaThis thesis demonstrates the functionality of a single-input single-output adaptive predictive control(APC) strategy , focused on power tracking and stress reduction. A modified recursive least squares algorithm was designed to improve the adaptive mechanism and eliminate poor sensitivity malfunctions and a estimator wind up problem. The real implementation of the modification shows a high improvement in the adaptive mechanism’s reliability and the certainty of its estimations. An objective function that combines stress and power was designed and tested. Results indicate that the function achieves an important stress reduction with a slight decrement on power, therefore, validating the design. The performance of the APC and a proportional, integral and derivate (PID) controller following the objetive function under different conditions was analyzed and compared. The system was tested under a constant and a variable wind input with different configurations i.e. a wind series with gust or no presence and with a high or low turbulence with possible wind mean speed values of 6 m/s and 8 m/s.Experimental results show the APC’s tracking error in power, stress and voltage is significantly lower than the one obtained using the PID controller. The variable wind speed ws achieved using a LabVIEW application that sends information to an Arduino Due microcontroller that executes the control algorithms.