El objetivo de este proyecto es integrar algunas técnicas de IA (como las basadas en redes neuronales, la computación evolutiva y el aprendizaje por refuerzo), con algoritmos de control avanzado (como el control predictivo), para desarrollar una arquitectura de control capaz de integrarse fácilmente en los equipos de control industrial que habitualmente se utilizan en el control de procesos.
El diseño, desarrollo y validación de esta nueva arquitectura de control predictivo inteligente, con capacidad de aprendizaje y generación de modelos robustos y capaz de controlar en tiempo real procesos industriales de dinámicas complejas, podría implementarse en equipos de control industrial utilizados en el sector de procesos químicos, mecánicos o energéticos, entre otros.

Aplicabilidad industrial

De hecho, entre los objetivos tecnológicos específicos del proyecto se encuentra la validación de los algoritmos de control desarrollados en un sistema de control de pilas de combustible, un proceso de laminación de aluminio, un sistema de control de un puente grúa o un proceso de control de ph.

Equipamiento para validar resultados

El Grupo CPOH del Instituto de automática e informática industrial cuenta en su laboratorio con un banco de ensayos para pilas de combustible, resultado de proyectos anteriores, que utilizarán como plataforma de pruebas finales de la arquitectura desarrollada, ya no en simulación, sino con una aplicación más finalista y realista del control de sistemas de energía basados en pilas de hidrógeno.

Con el objetivo de validar los algoritmos, también se utilizarán equipos industriales de control con gran capacidad de cómputo con los que cuenta el CPOH cedidos por diversas firmas al laboratorio de la UPV.

Noticias relacionadas

• Investigadores del ai2 trabajan en una nueva generación de controladores predictivos para procesos industriales