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Los procesos en los que participa el control multivariable (CM) son muy importantes en la economía actual, ya que la mayoría de las plantas a controlar en la industria son sistemas MIMO. Las técnicas utilizadas para diseñar un CM para sistemas MIMO acoplados, se enfocan en encontrar ciertas ganancias y bloques, que permitan reducir la relación entre las variables controladas, por tal motivo, es importante desacoplar las variables cuando se sabe que existe una interacción entre ellas. Para desarrollar los bloques adecuados, que puedan separar la interacción existente entre las variables de…mehr

Produktbeschreibung
Los procesos en los que participa el control multivariable (CM) son muy importantes en la economía actual, ya que la mayoría de las plantas a controlar en la industria son sistemas MIMO. Las técnicas utilizadas para diseñar un CM para sistemas MIMO acoplados, se enfocan en encontrar ciertas ganancias y bloques, que permitan reducir la relación entre las variables controladas, por tal motivo, es importante desacoplar las variables cuando se sabe que existe una interacción entre ellas. Para desarrollar los bloques adecuados, que puedan separar la interacción existente entre las variables de control, se requiere elaborar modelos muy complicados y de ellos obtener los bloques desacoplantes, sin embargo, comúnmente el desarrollo de los modelos, suele ser costoso y en algunos casos no es posible desarrollar un modelo fidedigno del sistema. Una alternativa basada en la Inteligencia Artificial, que permite la generación autónoma de bloques desacoplantes, es la programación genética, con la que se obtienen mejores resultados que con las técnicas convencionales y no se requiere de un modelo matemático.
Autorenporträt
27-11-1987, México, D.F. Estudios Superiores: Ingeniería Mecatrónica en Universidad Politécnica de Aguascalientes, Estudios de Postgrado: Maestría en Ciencias e Ingeniería con especialidad en Control y Automatización en Universidad Politécnica de Aguascalientes.