Investigaci贸n del grupo GIPI propone la optimizaci贸n de controles de procesos industriales
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La integraci贸n de hardware con software libre para implementar algoritmos avanzados de control, es la propuesta que plantea el proyecto investigativo denominado: 芦Estrategias de Control Predictivo para Procesos Industriales禄 elaborado por los investigadores de la sede Guayaquil Pablo Parra y Nino Vega.
La investigaci贸n, desarrollada desde el 2016 y presentada en el Congreso Internacional IEEE Chilecon 2017 (indexaci贸n en base de datos Scopus), propone una plataforma embebida de bajo costo para programar algoritmos de control avanzado en procesos industriales, permitiendo una mayor accesibilidad a herramientas tecnol贸gicas que beneficien a este sector reduciendo el tiempo de trabajo y costos generados por la utilizaci贸n de grandes maquinarias. 芦Este prototipo permitir谩 implementar circuitos controladores avanzados de forma abreviada o con cierto grado de facilidad禄, manifest贸 Parra.
Para esta investigaci贸n se utilizaron sistemas operativos de c贸digo abierto como LINUX, y software libre como SCILAB, que permitieron la programaci贸n de m煤ltiples controladores para diferentes tipos de procesos facilitando el desarrollo de sistematizaciones complejas. 芦Hemos utilizado tarjetas comerciales para ver su capacidad de respuesta, demostrando su correcto funcionamiento en el 谩rea industrial禄, finaliza.
Para los catedr谩ticos pertenecientes al Grupo de Investigaci贸n de Procesos Industriales (GIPI), estas actividades facultan potenciar y motivar el crecimiento acad茅mico de los estudiantes de La Salesiana, por ello es necesario que los alumnos sean parte de estos procesos investigativos dentro y fuera de las aulas de clases.
Conoce el articulo cient铆fico producto de esta investigaci贸n: 芦Temperature Nonlinear Model Predictive Controller (NMPC) for a Dryer Plant of Cocoa Beans禄 (Controlador predictivo del modelo no lineal de temperatura (NMPC) para una planta secadora de granos de cacao)
