Principales líneas de investigación
Teoría de Control
Desarrollamos nuevos algoritmos para el control robusto de sistemas dinámicos complejos, particularmente aquellos que exhiben discontinuidades, no-linealidades, restricciones, escasez de medidas, acoplamiento, etc.
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Los algoritmos por modos deslizantes de orden superior (en inglés HOSM) reducen el problema de chattering, inherente a los algoritmos por modo deslizante tradicionales, y a su vez preservan la mayoría de sus características de robustez. Nos orientamos al desarrollo de versiones modificadas de los algoritmos HOSM clásicos como también al desarrollo de nuevas herramientas de diseño de estos algoritmos utilizando escalado temporal y cambio de coordenadas.
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En todo lazo de control existen limitaciones físicas, restricciones estructurales o dinámicas que afectan la performance alcanzable en lazo cerrado. En los sistemas multivariables, los efectos y demandas de esas restricciones del sistema son empeoradas debido a la direccionalidad y las interacciones cruzadas presentes en este tipo de plantas. Desarrollamos soluciones para estos problemas basándonos en el acondicionamiento de referencia por modo deslizante (en inglés SMRC), delimitando señales en el lazo o imponiendo restricciones virtuales al sistema.
Control de sistemas de energías renovables
Desarrollamos nuevos algoritmos para el control de estos sistemas. En particular, trabajamos en la reducción de cargas mecánicas en turbinas eólicas y en la integración de sistemas de energía renovable a la red eléctrica.
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Los sistemas de energías renovables conectados a redes aisladas o microrredes usualmente contienen varias fuentes de energía (eólica, fotovoltáica, etc.) y dispositivos de almacenamiento (electrolizadores, supercapacitores). Esos componentes están acoplados mediante convertidores electrónicos, los cuales tienen un rol fundamental en la integración del sistema a la red. El control por modo deslizante ofrece una opción simple y de alta performance para controlar los convertidores. Investigamos topologías novedosas y estrategias de control para maximizar la producción de electricidad e hidrógeno al tiempo que se minimiza el impacto en la calidad de potencia en la red y se cumplen las restricciones inherentes a la operación de los dispositivos.
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Las turbinas eólicas comerciales se controlan usualmente para capturar tanta energía del viento como sea posible, limitando la eficiencia de la turbina a altas velocidades de viento para evitar sobrecarga del generador. Tipicamente, esto se logra actuando sobre el ángulo de pitch en forma colectiva. Controladores PI de ganancia tabulada son utilizados para comandar los actuadores de pitch. Debido a sus inherentes limitaciones, apenas pueden ser ajustados y optimizados para cumplir satisfactoriamente nuevos objetivos más demandantes tales como control de potencia activa y reducción de las cargas mecánicas. Buscamos diseñar sistemas de control de mejor performance basados en técnicas de control avanzadas tales como control lineal de parámetros variantes, control por modos deslizantes y controles basados en pasividad. Nuevas topologías, máquinas y estructuras de control son también investigadas para mejorar la operación bajo condiciones de falla de la red y para proveer asistencia auxiliar como soporte de estabilidad de la red.
Control de sistemas y procesos biológicos
Algunas de las principales dificultades para el control de procesos biológicos son las no-linealidades y las incertidumbres en el comportamiento dinámico del proceso, como también la falta de mediciones en línea. Desarrollamos observadores de estado robustos y leyes de control con el objetivo de superar los problemas típicos en este tipo de sistemas.
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En estos procesos se utilizan microorganismos modificados geneticamente para producir metabolitos de alto valor agregado (por ej. aminoácidos, vitaminas, aditivos para la industria alimenticia y cosmética, biocombustibles, biofilms, tejidos celulares). La bioingeniería es de gran importancia para el futuro de diversas industrias como también para el cuidado del medio ambiente. Todavía, el estado del arte, caracterizado por incertidumbre y falta de conocimiento en tiempo real del estado del proceso, fuerza a la industria a operar los procesos en un régimen conservativo, subóptimo y no lo suficientemente intensificado, de modo de evitar estados fisiológicos indeseados para el cultivo. Esas prácticas llevan a baja eficiencia, falta de estabilidad en la operación y a un incremento en desperdicios y en el gasto energético. Con el objetivo de superar estas dificultades, existe la necesidad de identificar el estado metabólico deseado y de desarrollar métodos de control, monitoreo y optimización del proceso de manera de llevar al sistema al estado deseado en el transcurso del cultivo. Los miembros de nuestro grupo han estado participando en diferentes proyectos, desde estimación de tasa de crecimiento hasta producción de bioplásticos, microalgas y tejidos celulares. -
La regulación automática y semiautomática de la glucemia en pacientes con Diabetes mellitus Tipo 1 es un problema de control muy desafiante. La principal desventaja de las terapias de lazo abierto y de lazo cerrado es el exceso de insulina provisto después de las comidas, el cual en muchos casos produce severos eventos de hipoglucemia. La variabilidad intra-paciente, retardos y falta de mediciones precisas del nivel de glucosa en sangre imponen fuertes limitaciones a la performance alcanzable. Desarrollamos algoritmos de control para reducir los eventos de hipoglucemia sin incrementar el riesgo de hiperglucemia.
Control de sistemas autónomos
En los últimos años, comenzamos a trabajar en el control y guiado de sistemas autónomos, incluyendo sistemas aéreos, marinos y terrestres. Principalmente hemos explorado la utilización de algoritmos por modo deslizante.
