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MULTIECS

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MULTIivariable Environmental Control System

The goal of this project is the development of a Multivariable Control System (MCS) by means of extended linearization techniques, based on a control-oriented thermodynamical modelling for the electric air conditioning pack. The f... ver más

30/06/2021

UPC

490K€

Presupuesto del proyecto: 490K€

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 3 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-06-30

JTI-CS2-2016-CFP04-SYS-02-26: Multivariable control approach for...

I+D

Cerrada hace 8 años

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3 Participantes

UPC

213.13K€ | Lider

CONSULTIA IT

314.35K€ | Participante

UROS

277.13K€ | Participante

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Duración del proyecto: 49 meses Fecha Inicio: 2017-05-26
Fecha Fin: 2021-06-30

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Presupuesto del proyecto 490K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The goal of this project is the development of a Multivariable Control System (MCS) by means of extended linearization techniques, based on a control-oriented thermodynamical modelling for the electric air conditioning pack. The focus will be on developing real-time capable low-order models. In a second step, these models will be calibrated using test results from the Topic Manager. The subsequent MCS design will be performed in the Matlab/Simulink environment, in order to guarantee compatibility with the Topic Manager certification standards and processes. After successful simulation of the MCS implementation in Matlab/Simulink, an experimental validation of the MCS is aimed at the Topic Manager’s facilities. The different objectives of the MULTIECS project are itemized as follows: • Derivation of symbolic control-oriented models for the electrical air-conditioning. • Efficient parameter identification of the nonlinear dynamic models to used in the MCS design aiming a small number of necessary test cases. • Development of the multivariable optimal control structure in the Matlab/Simulink taing advantage of the extended linearisation techniques, especially the SDRE design. • Assessment by simulations and experimental validation of the multivariable control system.

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