Temas Subtemas
Estudio de los reguladores

Acciones de regulación
Configuración de los reguladores
Técnicas de implementación de reguladores
Diseño de reguladores por el método de las raizes
Diseño de reguladores en el dominio de la frecuencia
Técnicas de ajuste de reguladores Técnicas de ajuste de reguladores
Métdos de Ziegler & Nichols
Método del Balance Harmónico
Métodos de respuesta a la frecuencia
Teoría moderna de control: Representación de estado y aolicaciones de utilidad práctica en ingenieria marítima. Teoría moderna de control: Representación de estado.
Modelización por el método de la forma generalizada o primera forma canónica
Modelización por el método de la segunda forma canónica o forma de Jordan
Modelización por el método de variables de fase
Modelización por el método de variables físicas
Técnicas de simulación de procesos Manejo de herramientas de simulación
Matlab, Simulink
Solución de las ecuaciones de estado por el método de las transformadas.
Aplicaciomnes prácticas
Diseño de sistemas de control en el espacio de estados
 Discretización del espacio de estados continuo
Diseño del control por realimenración de variables de estado
Asignación de polos
Observadores
Reconstrucción del estado mediante observadores
Observador de Luenberger, Filtro de Kalman
Control LQG
Control por modelo de referencia
Control por realimentación polinomial de la salida (RST)
Control en sistemas con retardo de transporte
Control por modelo interno (IMC)
Control con predictor de Smith
Control predictivo basado en modelo: GPC, DMC
Control difuso o Borroso.
Aplicaciones a la compensación de sistemas de control.
Prácticas con FuzzyCon de Siemens sobre Step7 o WinCC
Practicas con el toolbox fuzzy de de matlab
Diseño de control óptimo
Planteamientos del problema de optimización
Indices de calidad
Criterio del area de control
Criterio del tiempo y area de control
Criterios de combinaciones cuadráticas de área de error y tiempo
Minimización de funciones de coste
Método variacional de Euler-Lagrange. Obtención de la matriz de Riccati
Método variacional por aplicación del princicpio del máximo o de Pontryagin
Pprogramación Dinámica
Identificación de sistemas Métodos directos de estimación de parámetros:
Método de la entrada en escalón.
Función de transferencia experimental aproximada.
Estimación en tiempo real: Método de mínimos cuadrados
Nociones sobre aprendizaje mediante redes de neuronas
Aplicación mediante NeuroSys de Siemens
Control adaptativo Estrategias de adaptación:
Adaptación por administración de ganancia (Gain Scheduling)
Adaptación mediante técnicas de auto-ajuste: Balance harmónico
Adaptación por estimación de parámetros y modelo de referencia
Adaptación por aprendizaje basado métodos neuronales.
Prácticas con NeuroSys de Siemens sobre Step 7 o WinC
Estructuras de control multivariable: Control en adelanto
Cascada
Control selectivo (override)
Control de gama partida (split range)
Control de relación
Control por realimentación cascada y adelanto
Aplicaciones a la ingenieria marítima