Implementación de un sistema de control predictivo generalizado en Raspberry PI para una planta de temperatura y una aplicación Web en la nube para control, monitoreo y registro en tiempo real.

Abstract

En el trabajo de grado se presenta el desarrollo de un sistema de monitoreo y registro real de las respuestas de dos controladores implementados sobre una planta de temperatura. Los controladores diseñados corresponden a estrategias avanzadas como lo son el controlador PI adaptativo y el controlador predictivo GPC ambos implementados en un ordenador de placa reducida, Raspberry PI. En el trabajo se muestra la caracterización de los componentes que estructuran la planta de temperatura y los elementos utilizados para la implementación de los controladores y la conectividad con la plataforma de monitoreo. Para obtener información inicial de la dinámica de la planta de temperatura se hace la identificación del sistema. Los resultados de la identificación permiten la generación de un modelo para la inicialización del vector de parámetros utilizados en la estimación en línea de la dinámica del sistema e implementando el algoritmo RLS con factor de olvido adaptativo. Luego de presentar el método de estimación en línea se presenta el diseño de los algoritmos de control PI adaptativo y control GPC escritos nativamente sobre Python y servido de forma dedicada en una Raspberry PI. Los resultados de los controladores se muestran en la aplicación Web. Esta última comprende el diseño visual, de servicio y de comunicación en tiempo real, así como un enlace entre los algoritmos de control y la aplicación. El trabajo finaliza con la comparación del desempeño de los controladores mediante métricas del error y respuesta temporal. La plataforma Web se presenta como una alternativa de programación sobre software libre resaltando la posibilidad de implementación de sistemas de monitoreo a bajo costo.