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    Control de Posición e Inercial de Plataforma de Dos Grados de Libertad

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    ResumenEste artículo presenta una aplicación de control para la estabilización inercial de una plataforma de dos grados de libertad (2-GDL). El objetivo de la aplicación es, en primer lugar, controlar las posiciones angulares de la plataforma en ausencia de perturbaciones inerciales y en segundo lugar, controlar las velocidades de la plataforma medidas respecto a ejes inerciales independientemente de las perturbaciones a las que se ve sometida. Con respecto al primer objetivo, se propone una estrategia de control de conmutación con el fin de reducir los efectos del rozamiento que es la principal causa del comportamiento no deseado. Respecto al segundo objetivo, se propone un control con estructura en cascada para conseguir las especificaciones deseadas. Se presentan resultados de simulación y experimentales sobre una plataforma que ponen de manifiesto la bondad de los controladores

    Agrupaciones de modelos locales con descripción externa. Aplicación a una planta de frío solar

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    En este artículo se presenta y analiza un método de creación de modelos formados por agrupaciones de submodelos locales lineales. La principal novedad es que la ponderación empleada con los submodelos no es la habitual, basada en el estado o parte del mismo sino que se toman exclusivamente señales instantáneas de entrada y salida del sistema. Esta elección simplifica algunos aspectos de la creación del modelo, manteniendo intacta la capacidad de representación, siendo ´esta comparada con otras técnicas. La simplificación aludida es importante pues acerca el método a la práctica industrial del control de procesos. La técnica de identificación resultante se ilustra mediante dos casos prácticos: un sistema simulado propuesto por Narendra y el sistema de captación de una planta real de producción de frío a partir de energía solar. En ambos casos se muestran los errores de generalización para la predicción a un paso y para la simulación usando gran cantidad de situaciones. Los resultados indican que es factible el uso del método propuesto como técnica simplificada aplicable en la industria.Comisión de la Comunidad Europea Proyecto de investigación HYCON FP6-51136

    An optimal control L-2-gain disturbance rejection design for networked control systems

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    This paper proposes an optimal control solution for the L2-gain disturbance rejection problem for networked control systems. The problem, usually referred as mixed H2/H∞, aims at designing a linear stabilizing controller minimizing a given cost function subject to a L2-gain disturbance rejec tion constraint. The problem is formulated assuming network induced time-varying delays and/or packet losses. An LMI-based minimization problem is derived based on a Lyapunov-Krasovskii approach, considering a polytopic covering of the time-delay range. Simulation results are provided to verify the performance of the methodology

    Delay-dependent robust stability analysis for systems with interval delays

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    This paper is concerned with the stability analysis for uncertain systems with interval time-varying delays. An appropriate class of Lyapunov-Krasovskii functionals is proposed and, splitting the known bounds of the delay interval in two subintervals, a new delay-dependent criterion is derived. In addition, we resort to the use of a polytope to introduce a novel treatment of the time-varying delays. A number of different examples are given to demonstrate the reduced conservatism of this method

    Charge demand and renewable generation forecasting with Deep Learning: application to electric vehicle station optimization Abs

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    [Resumen] Los vehículos eléctricos se están popularizando y son claves para el transporte del futuro debido a su contribución en la reducción de las emisiones de carbono. Uno de los desafíos que plantea la electrificación de la movilidad es el soporte que tendrá que dar la infraestructura actual de red eláctrica a estos vehículos. Un aspecto crucial para resolución de este problema pasa por una gestión y planificación inteligentes del proceso de carga. El uso de técnicas basadas en datos y de aprendizaje automático (Machine Learning) para entender y predecir el comportamiento de carga de vehículos eléctricos y de generación renovable (fotovoltaica) pueden servir para mejorar estos algoritmos de planificación. En este artículo se propone un caso de estudio para evaluar el impacto de las técnicas mencionadas en los algoritmos de planificación dinámica de la demanda de carga. Este algoritmo hace uso de predicciones de la demanda y de la producción fotovoltaica generadas por modelos de redes neuronales. Estos modelos secuenciales han sido entrenados con datos obtenidos de una base de datos pública en el caso de la demanda y de una planta fotovoltaica real en el caso de la producción. En predicción de la demanda, el modelo que ha obtenido mejores resultados ha sido el modelo con redes LSTM con una ventana temporal de 4 días, obteniendo un MAE de 4.41 kW y un RMSE de 4.10 kW sobre los datos de testeo. En la predicción de la generación, el mejor modelo ha resultado ser el modelo de redes CNN+LSTM con una ventana temporal de 1 día, obteniendo un MAE de 55.60 kW y un RMSE de 104.61 kW sobre los datos de testeo.[Abstract] Electric vehicles are becoming increasingly popular and are key to the transport of the future due to their contribution to reducing carbon emissions. One of the key challenges, however, is how the grid infrastructure could provide support to all the electric vehicle charging stations that comes with large-scale EV deployment. The solution to this lies in the utilization of smart scheduling algorithms to manage the growing public charging demand. The use of data-driven techniques and Machine Learning to learn the behaviour of electric vehicle charging and photovoltaic generation can be used to improve these scheduling algorithms. Therefore, in this article, a case study simulator and a smart scheduling algorithm to manage charging demand are proposed. This algorithm makes use of demand and photovoltaic production forecasting generated by neural network models. These sequential models have been trained with data obtained from a public database in the case of demand and from a real PV plant in the case of production. In demand forecasting, the model that obtained the best results was the model with LSTM networks with window size of 4 days, obtaining an MAE of 4.41 kW and an RMSE of 4.10 kW on the test data. In generation forecasting, the best model was the CNN+LSTM networks model with a window size of 1 day, obtaining an MAE of 55.60 kW and an RMSE of 104.61 kW on the test data.Ministerio de Ciencia e Innovación; TED2021-131604B-I00Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2020-115561RB-C3

    4,5-Dibromo-2,7-di-tert-butyl-9,9-dimethyl-9H-thioxanthene

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    In the title compound, C23H28Br2S, the thioxanthene unit is twisted, showing a dihedral angle of 29.3 (5)° between the benzene rings. When projected along [001], the packing shows two types of channels. The crystal studied was a racemic twin

    Optimización global estática de sistemas de refrigeración

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    [Resumen] En este trabajo se detallan algunos aspectos clave en la optimización de la operación de sistemas de refrigeración por compresión de vapor. Se analiza un ciclo básico de una etapa de compresión y un recinto a refrigerar. Se plantea la optimización global según criterios de máxima eficiencia energética, considerando restricciones tanto tecnológicas como de operación, y se analizan los resultados para ciertos rangos de potencia frigorífica, que muestran el amplio margen de mejora que existe respecto al procedimiento tradicional de selección de referencias óptimas para el control.Los autores quieren expresar su agradecimiento al Ministerio de Ciencia e Innovación por la financiación de este trabajo, a través de los proyectos DPI2015-70973-R y DPI2013-44135-Rhttps://doi.org/10.17979/spudc.978849749808

    Networked Predictive Control of Systems with Data Dropouts

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    This paper presents a practical algorithm to design networked control systems able to cope with high data dropout rates. The algorithm is intended for application in packet based networks protocols (Ethernet-like) where data packets typically content large data fields. The key concept is using such packets to transmit not only the current control signal, but predictions on a finite horizon without significantly increasing traffic load. Thus, predictive control is used together with buffered actuators and a state estimator to compensate for eventual packet dropouts. Additionally, some ideas are proposed to decrease traffic load, limiting packet size and media access frequency. Simulation results on the control of a three-tank system are given to illustrate the effectiveness of the method

    Sex-specific behavioral and neurogenic responses to cocaine in mice lacking and blocking dopamine D1 or dopamine D2 receptors

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    Adult neurogenesis in rodents is modulated by dopaminergic signaling and inhibited by cocaine. However, the sex-specific role of dopamine D1 and D2 receptors (D1R, D2R) in the deleterious effect of cocaine on adult neurogenesis has not been described yet. Here, we explored sex differences in (a) cell proliferation (5′-bromo-2′-deoxyuridine [BrdU]), (b) neural precursor (nestin), (c) neuronal phenotype (BrdU/β3-tubulin), and (d) neuronal maturity (NeuN) in the subventricular zone (SVZ) of the lateral ventricles and striatum of mice with genetic deletion (D1, D2) or pharmacological blockage (SCH23390: 0.1 mg/kg/day/5 days; Raclopride: 0.3 mg/kg/day/5 days) of D1R and D2R, and treated (10 mg/kg/day/5 days) and then challenged (5 mg/kg, 48 hr later) with cocaine. Results indicated that hyperactivity responses to cocaine were absent in D1 mice and reduced in SCH23390-treated mice. Activity responses to cocaine were reduced in D2 males, but absent in D2 females and increased in Raclopride-treated females. D1R deletion blocked the deleterious effect of cocaine on SVZ cell proliferation in males. Cocaine-exposed D1 males also had reduced neuronal phenotype of SVZ newborn cells and increased striatal neuronal maturity. D2 mice had lower proliferative and neural precursor responses. Cocaine in D2 females or coadministered with Raclopride in wild-type females improved SVZ cell proliferation, an effect that positively correlated with plasma brain-derived neurotrophic factor (BDNF) concentrations. In conclusion, the sex-specific D1R and D2R signaling on SVZ cell proliferation, neural progenitor and neuronal maturity is differentially perturbed by cocaine, and BDNF may be required to link D2R to neuroplasticity in cocaine addiction in females.Consejería de Salud, Junta de Andalucía, Grant/Award Number: C1-0049-2019; Instituto de Salud Carlos III, Grant/Award Numbers: CP19/00068, CPII17/00024, CPII19/00022, CPII19/00031, PI19/01577, PI19/00886, PI17/02026, RD16/0017/0001; Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad, Grant/Award Numbers: PND2017/043, PND2018/033, PND2018/044, PND2019/04
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