Esta reduccion puede conducirnos a un resulta 160

Info iconThis preview shows page 1. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: s de entrada a la hora de escoger el planning. Al contrario del primer tipo de optimizacion, es un proceso de optimizacion dinamico, porque usa datos pasados del clima y del estado de las plantas, registradas desde el principio del ciclo de cultivo. La comparacion entre los datos actualizados y los objetivos previstos nos da entonces los elementos de decision para modi car o no la estrategia climatica contenida en el planning inicial. Sec. 6.2. Ejemplo de simulacion 161 6.2.4 Conclusion La gestion optima del clima y de la produccion en invernaderos esta sujeta a los avances en el conocimiento de los fenomenos implicados en los niveles 2 y 3 y las interacciones que existen entre ellos. En el nivel 2, las perspectivas son muy prometedoras debido a los avances en la tecnolog a de los sensores especializados en este campo (variacion de diametro, temperatura en la super cie de las plantas, etc.). En el nivel 3 un conocimiento mas profundo en la siolog a de las plantas es indispensable para el desarrollo de modelos biologicos mas ables. Sin embargo, un modelo heur stico puede ser muy util (i.e. sistema experto), sobre todo para tener en cuenta fenomenos dif ciles de modelar (i.e. ataque de parasitos) o para tener en cuenta las observaciones cualitativas hechas por el productor. La aplicacion practica de este tipo de control puede ser viable si los avances en el modelado de los procesos usados en los niveles 2 y 3 son considerables. 162 Control jerarquico Cap tulo 7 Conclusiones En la presente tesis se presenta una aplicacion practica del control predictivo sobre un invernadero real. Por esta razon se desarrolla un algoritmo de control predictivo MELPC, no lineal, multivariable, basado en la linealizacion en l nea y que no requiere un gran esfuerzo computacional. La investigacion se ha centrado en el comportamiento de este controlador tanto en rendimiento como en aspectos computacionales. Se ha incluido, ademas, el analisis de un amplio rango de problemas relacionados al control de sistemas con restricciones, tales como: estabilidad, factibilidad, optimizacion, implementacion y calculo, e in uencia de las perturbaciones. Este estudio se ha complementado por una comparacion entre los diferentes algoritmos que usan la misma tecnica de linealizacion on-line ELPC, EPSAC y tambien con los algoritmos de control predictivo lineal y no lineal. Tambien se ha expuesto una serie de experimentos en simulaciones para probar el MELPC, controlador elaborado en esta tesis. Los experimentos consisten en aplicar este controlador sobre una amplia gama de sistemas con dinamicas diferentes. Finalmente se ha aplicado este controlador sobre un invernadero real construido en el Institute for Horticultural and Agricul163 164 Conclusiones tural Engineering (ITG) de la Universidad de Hannover (Alemania) para el control de las variables climaticas en tiempo real. Se ha desarrollado un modelo de un invernadero real similar a los sistemas de produccion en la industria agr cola, considerando las variables de estado: temperatura interna, humedad interna y concentracion de CO2 . La validacion de e...
View Full Document

Ask a homework question - tutors are online