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PID2020-116585GB-I00

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APRENDIZAJE, CONTROL OPTIMO Y PLANIFICACION BAJO INCERTIDUMBRE EN APLICACIONES INDUSTRIALES EN MUCHAS APLICACIONES INDUSTRIALES, GENERALMENTE TENEMOS, POR UN LADO, UNA "PROGRAMACION" O "PLANIFICACION" DE ALTO NIVEL (POR EJEMPLO, PLANIFICACION DE PRODUCCION O TRAYECTORIAS), Y POR OTRO LADO TENEMOS UN "CONTROL" DE BAJO NIV... ver más

01/01/2020

UPV

63K€

Presupuesto del proyecto: 63K€

Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 685

Presupuesto del proyecto 63K€

Descripción del proyecto EN MUCHAS APLICACIONES INDUSTRIALES, GENERALMENTE TENEMOS, POR UN LADO, UNA "PROGRAMACION" O "PLANIFICACION" DE ALTO NIVEL (POR EJEMPLO, PLANIFICACION DE PRODUCCION O TRAYECTORIAS), Y POR OTRO LADO TENEMOS UN "CONTROL" DE BAJO NIVEL (EN PARTICULAR, CONTROL OPTIMO). DE HECHO, EL PROBLEMA BASE DE LA MAYORIA DE LA PLANIFICACION Y EL CONTROL OPTIMO ES EL MISMO: SE MINIMIZA UN INDICE DE COSTE (ACUMULATIVO + TERMINAL), Y LAS SOLUCIONES SE IMPLEMENTAN EN BUCLE ABIERTO (SIN REPLANIFICACION/RECALCULO A MEDIDA QUE LLEGAN NUEVOS DATOS) O EN UN HORIZONTE MOVIL (CON OPTIMIZACION EN TIEMPO REAL). ESTE PROYECTO BUSCA MEJORAR LAS APLICACIONES INDUSTRIALES UTILIZANDO ENFOQUES DE CONTROL OPTIMO BASADOS EN MODELOS PARA LA PLANIFICACION / APRENDIZAJE EN CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE Y RETRASO, COMBINANDO CONCEPTOS DE PROGRAMACION DINAMICA APROXIMADA CON HERRAMIENTAS DE CONTROL PREDICTIVO BASADO EN MODELOS NO LINEAL / ESTOCASTICO / ROBUSTO DE ULTIMA GENERACION. EL OBJETIVO ES MEJORAR EL ALCANCE Y LA APLICABILIDAD DE LAS TECNICAS DE PLANIFICACION EN SISTEMAS INDUSTRIALES (PROGRAMACION DE PRODUCCION, TRAYECTORIAS DE ROBOTS,) INCLUYENDO POR UN LADO TANTOS MODELOS FISICOS DE BAJO NIVEL COMO SEA POSIBLE Y, POR OTRO LADO, GUIANDO LA OPTIMIZACION EN TIEMPO REAL ( CONTROL PREDICTIVO NO LINEAL + ESCENARIOS, CON TIEMPO DE CALCULO Y MEMORIA LIMITADOS) CON ESTIMACIONES DE FUNCION DE VALOR DE PROGRAMACION DINAMICA. LA ESTIMACION DE LAS INCERTIDUMBRES A PARTIR DE LOS DATOS DISPONIBLES SERA TAMBIEN NECESARIA PARA EL ENFOQUE. LAS APLICACIONES DE LAS TECNICAS DESARROLLADAS SE PROBARAN EN EL DOMINIO DE LA PROGRAMACION DE PRODUCCION / MANTENIMIENTO, EL CONTROL PREDICTIVO NO LINEAL Y LA PLANIFICACION DE TRAYECTORIAS DE ROBOTS. ONTROL OPTIMO\CONTROL INTELIGENTE\APRENDIZAJE\PLANIFICACION\CONTROL ESTOCASTICO\CONTROL PREDICTIVO

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