Resumen
El proyecto tiene como objetivo principal, diseñar, desarrollar y validar una novedosa arquitectura de control predictivo multivariable y
multiobjetivo basada en técnicas de inteligencia computacional, con capacidad de aprendizaje y generación de modelos robustos, capaz
de controlar en tiempo real procesos industriales de dinámicas complejas, . En el proyecto se diseñarán, por un parte, algoritmos y
procedimientos basados en computación evolutiva multiobjetivo y redes neuronales y por otra, técnicas de machine learning (aprendizade
por refuerzo basado en modelos) para el desarrollo de una arquitectura de control predictivo multivariable, capaz de hacer frente a
procesos con dinámicas complejas. El proyecto está estructurado en dos fases, la primera integra y adapta desarrollos de ambos grupos
de investigación para desplegar la arquitectura de control sobre procesos SISO para terminar con una fase de validación y análisis de los
resultados. En una segunda fase, más ambiciosa, se desarrolla la propuesta para sistemas MIMO donde se diseñan y analizan las
dinámicas de los modelos no lineales con redes neuronales, se plantea el optimizador multiobjetivo para el control multivariable y se
diseña e integra la estrategia de aprendizaje por refuerzo basado en modelos a dos niveles (como método de auto-tuning del controlador
multivariable, y como el propio algoritmo de control). Como reto tecnológico en el proyecto se plantea la implementación de la arquitectura
de control propuesta en hardware de control industrial como PLCs o PACs. La propuesta se validará utilizando una plataforma Hardware
in the Loop (HIL) con aplicaciones relacionadas con el sector de la energía (control de pilas de combustible) y del sector metalúrgico
(control de un proceso de laminación). Esta propuesta se presenta como un proyecto coordinado entre el grupo de Control Predictivo y
Optimización Heurística de la Universitat Politècnica de València (UPV-CPOH) y el grupo de de investigación de Control Inteligente de la
Universidad del País Vasco (UPV/EHU-CIGI).
