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Iterative learning control in the commissioning of industrial presses

Ignacio Trojaola


17/12/2021

  • DIRECTORES: Iker Elorza Pinedo, Eloy Irigoyen Gordo y Andoitz Aranburu
  • UNIVERSIDAD: UPV-EHU 

RESUMEN

Esta tesis presenta soluciones a los problemas de control que existen hoy en día en las prensas industriales, seguida de una discusión de las técnicas de control más adecuadas que se pueden emplear para su solución. Posteriormente, se analiza el Control por Aprendizaje Iterativo, como la técnica de control más adecuada para las prensas industriales, debido a su capacidad para mejorar el rendimiento de un sistema que opera repetidamente.

Se presenta un nuevo diseño de Control por Aprendizaje Iterativo, que hace uso de las características dinámicas del sistema para mejorar el rendimiento y la estabilidad del controlador. Se presentan dos casos de uso para la validación del diseño de control propuesto: el control de fuerza de entrada única, salida única de prensas mecánicas y el control de posición de entrada múltiple, salida múltiple de prensas hidráulicas. Si bien también se explican los métodos de Control por Aprendizaje Iterativo existentes hoy en día, también se aplican dichos métodos a los dos casos de uso mencionados anteriormente. Se ha demostrado que el diseño propuesto en esta tesis supera a los algoritmos existentes en términos de rendimiento de control.

Los algoritmos de Control por Aprendizaje Iterativo propuestos se validan en un banco de pruebas hidráulico, en el que se ha demostrado el rendimiento, la robustez y la estabilidad de los algoritmos.

Si bien los algoritmos de Control por Aprendizaje Iterativo presentados han sido probados en prensas industriales, los métodos de diseño que se abordan en este trabajo se pueden aplicar en muchos otros sistemas industriales, lo que hace que los aportes propuestos en esta tesis sean transferibles a otros problemas reales.
 

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