Robust Control of Identified Models with Mixed Parametric and Non-Parametric Uncertainties

A straightforward framework for identification oriented robust controller design is presented. The model set, directly identified from data, is based on model error modeling and model validation techniques. The set of all robustly stabilizing controllers, that additionally guarantee robust performance, is characterized by a system of second order cones, which can be efficiently solved using interior point algorithms. We illustrate the proposed method and the choice of the parameters with an example. Moreover, the interplay between identification and controller design can be analyzed in this framework

Robust Control of Identified Models with Mixed Parametric and Non-Parametric Uncertainties (Revised version)

A framework for identification oriented robust controller design is developed. The model is identified from open-loop i/o-data and contains parametric uncertainties as well as an additive and norm-bounded error. The set of all robustly stabilizing controllers, that additionally guarantee robust performance is characterized by a system of second order cones, which can be efficiently solved by interior point algorithms

Mantenimiento Predictivo: Historia, una guía de implementación y enfoques actuales

Debido al aumento del número de sensores utilizados en las plantas de producción, la posibilidad de obtener datos de estas ha incrementado considerablemente. Esto conlleva la posibilidad de detectar fallos antes de que estos ocurran y futuras paradas que afecten a las plantas de producción. Las tecnologías de mantenimiento predictivo permiten predecir eventos futuros, convirtiéndolas en herramientas para afrontar los retos que surjan en los mercados competitivos. Esta tesis está dividida en cinco partes. La primera, describe el mantenimiento a lo largo de la historia, mientras que la segunda está enfocada en el mantenimiento predictivo. El tercer punto es una guía de implementación de un programa de mantenimiento predictivo para cualquier organización interesada en el tema. Finalmente, las dos últimas partes hacen referencia a los enfoques más comunes en inteligencia artificial donde se explican técnicas importantes como “Artificial Neural Networks” y “Machine Learning”, describiendo algunos ejemplos donde fueron usadas para realizar mantenimiento predictivo.Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de MercadosHochschule Albstadt-SigmaringenGrado en Ingeniería en Organización Industria