Durante las últimas décadas, la implementación de los sistemas de control industrial ha evolucionado de la tecnología analógica a la digital. El énfasis en el uso de esta última ha dado lugar a avances en los sistemas de control disponibles en el mercado en términos de memoria, velocidad de cálculo, integración en red, inteligencia distribuida y otros, que posibilitan la optimización en el control de procesos industriales. Las técnicas de control industrial asociadas a la electrónica digital incluyen básicamente sistemas expertos basados en reglas, que tratan de emular el control manual realizado por un operador experto, sistemas de
control predictivo sin adaptación, sistemas de control adaptativo predictivo y sistemas de control
adaptativo optimizado.

La asignatura se encuadra dentro del Máster en Ingeniería Industrial de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la UNED y, particularmente, como asignatura optativa de dicho Máster. En relación con los títulos oficiales y condiciones de acceso y admisión a este máster en investigación, esta materia viene a completar y ampliar los conocimientos ya adquiridos por los alumnos en las disciplinas referentes a la Ingeniería de Control en relación con la aplicación práctica de los mismos a procesos industriales.

En el contexto de control predictivo sin adaptación, donde el modelo predictivo debe de obtenerse previamente a la aplicación de control, varias alternativas han sido propuestas y están siendo actualmente aplicadas en la industria petroquímica preferentemente. Sin embargo, el rendimiento del control predictivo basado en un modelo con parámetros fijos puede deteriorarse cuando los parámetros del proceso varían y se produce un error de modelización, como puede observarse en la práctica. De hecho el principio de control predictivo se formuló originalmente en el contexto del control adaptativo predictivo que aparece de forma natural como una solución teóricamente capaz de aproximarse mejor a la inherente naturaleza cambiante de los procesos.

Como extensión de los conceptos del control adaptativo predictivo introducidos en 1976 se desarrollaron una serie de técnicas de control adaptativo caracterizadas por: (1) un modelo predictivo del proceso cuyos parámetros se ajustan en tiempo real por medio de un mecanismo de adaptación de forma que el error de predicción converge hacia cero, y (2) dicho modelo predictivo se utiliza en cada instante de control para deducir una futura trayectoria deseada de la salida del proceso minimizando un índice elegido de acuerdo con un cierto criterio de rendimiento. De esta forma, la teoría de los sistemas adaptativos se complementa con la de control óptimo para derivar la clase de control adaptativo optimizado.

Una versión reciente de control adaptativo optimizado, denominada control adaptativo predictivo experto ADEX, aboga por utilizar el conocimiento del que se dispone del proceso en el controlador, de forma que el rendimiento del mismo no tenga que depender únicamente de su mecanismo de adaptación cuando las condiciones de operación del proceso varían. De esta forma, considera la integración del control adaptativo predictivo con los principios básicos del control experto, definiendo dominios de operación para cada uno de ellos en una estructura de control integrada. La evolución de las variables del proceso determina si control adaptativo optimizado o control experto debe aplicarse al proceso, de acuerdo con el correspondiente dominio de operación.

El objetivo último de la asignatura es el estudio y aplicación de sistemas de control adaptativo optimizado en los que controladores adaptativos optimizados se insertan en estrategias de control capaces de optimizar el rendimiento global del proceso. Estos sistemas representan un estadio de evolución avanzado de las técnicas de control industrial.

La asignatura trata en profundidad los conceptos descritos en los párrafos anteriores, dando a conocer a los estudiantes la evolución histórica en el control de procesos industriales, explicando los distintos avances, nuevos conceptos y técnicas que se han ido desarrollando. 
La asignatura da a conocer al estudiante las metodologías de control avanzado que han alcanzado el estadio de la aplicación industrial y constituyen actualmente la vanguardia tecnológica en este dominio. Pone especial énfasis en la aplicación práctica de estos conocimientos de forma que el alumno se capacite y adquiera el criterio para su uso.

La asignatura se encuadra dentro del Máster en Ingeniería Industrial de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la UNED y, particularmente, como asignatura de la especialidad de Electrónica y Automática. En relación con los títulos oficiales y condiciones de acceso y admisión a este máster, esta materia viene a completar y ampliar los conocimientos ya adquiridos por los alumnos en las disciplinas referentes a la Ingeniería de Control en relación con la aplicación práctica de los mismos a procesos industriales.

La asignatura no tiene prerrequisitos específicos, si bien para su adecuado seguimiento y
aprovechamiento se precisan los conocimientos previos básicos de control de procesos que se
adquieren normalmente en las asignaturas de automática a nivel de grado universitario. Adicionalmente, se requieren algunos conocimientos básicos de programación para la realización de la mayoría de ejercicios propuestos.

El proceso de tutorización y seguimiento de los aprendizajes es continuo a partir de la comunicación de alumnos y profesores a través de los foros API y de los ejercicios en programación planificados a lo largo del curso. Además, los alumnos podrán en todo momento contactar con los profesores vía correo electrónico o telefónicamente durante el horario de guardia.

Martes lectivos de 9:00 a 13:00 horas (Blanca Quintana) y Martes lectivos de 10:00 a 14:00 horas (Félix García)

• Prof. Félix García Loro: fgarcialoro@ieec.uned.es - Tlf: 91 398 87 29.
• Prof. Blanca Quintana Galera: bquintana@ieec.uned.es - Tlf: 91 398 82 10.

Competencias Básicas:

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales:

CG1 - Iniciativa y motivación

CG2 - Planificación y organización

CG3 - Manejo adecuado del tiempo

CG4 - Análisis y síntesis

CG5 - Aplicación de los conocimientos a la práctica

CG6 - Resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos

CG7 - Pensamiento creativo

CG8 - Razonamiento crítico

CG9 - Toma de decisiones

CG10 - Seguimiento, monitorización y evaluación del trabajo propio o de otros

CG11 - Aplicación de medidas de mejora

CG12 - Innovación

CG13 - Comunicación y expresión escrita

CG14 - Comunicación y expresión oral

CG15 - Comunicación y expresión en otras lenguas

CG16 - Comunicación y expresión matemática, científica y tecnológica

CG17 - Competencia en el uso de las TIC

CG18 - Competencia en la búsqueda de la información relevante

CG19 - Competencia en la gestión y organización de la información

CG20 - Competencia en la recolección de datos, el manejo de bases de datos y su presentación

CG21 - Habilidad para coordinarse con el trabajo de otros

CG22 - Habilidad para negociar de forma eficaz

CG23 - Habilidad para la mediación y resolución de conflictos

CG24 - Habilidad para coordinar grupos de trabajo

CG25 - Liderazgo

CG26 - Conocimiento y práctica de las reglas del trabajo académico

CG27 - Compromiso ético y ética profesional

CG28 - Conocimiento, respeto y fomento de los valores fundamentales de las sociedades democráticas

CG29 - Tener conocimientos adecuados de los aspectos científicos y tecnológicos de: métodos matemáticos, analíticos y numéricos en la ingeniería, ingeniería eléctrica, ingeniería energética, ingeniería química, ingeniería mecánica, mecánica de medios continuos, mecánica de fluidos, electrónica industrial, automática, fabricación, materiales, métodos cuantitativos de gestión, informática industrial, urbanismo, infraestructuras, etc.

CG36 - Conocimiento, comprensión y capacidad para aplicar la legislación necesaria en el ejercicio de la profesión de Ingeniero Industrial.

Competencias Específicas:

CE7 - Capacidad para diseñar sistemas electrónicos y de instrumentación industrial.

CE8 - Capacidad para diseñar y proyectar sistemas de producción automatizados y control avanzado de procesos.

CE16 - Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica.

CE20 - Conocimiento y capacidades para el proyectar y diseñar instalaciones eléctricas y de fluidos, iluminación, climatización y ventilación, ahorro y eficiencia energética, acústica, comunicaciones, domótica y edificios inteligentes e instalaciones de Seguridad.

CE22 - Conocimientos y capacidades para realizar verificación y control de instalaciones, procesos y productos.

CE23 - Conocimientos y capacidades para realizar certificaciones, auditorías, verificaciones, ensayos e informes.

Diseño e implementación de sistemas de control adaptativos para procesos industriales con el objetivo de optimizar su funcionamiento.

La metodología con la que se ha diseñado el curso, y que se seguirá durante su desarrollo, es la específica de la educación a distancia del modelo de la UNED. El enfoque didáctico está basado en el aprendizaje participativo e interactivo (API) y en la denominada “Ecuación para el Aprendizaje Tecnológico”. De acuerdo con esta última, el alumno será formado en primer lugar en el conocimiento conceptual e intuitivo de la tecnología; posteriormente, en la materialización metodológica de dichos conceptos y finalmente, en su aplicación y experimentación práctica, lo que le permitirá alcanzar un conocimiento profundo de la misma.

Este conocimiento será adquirido adecuadamente a lo largo de los diversos temas del curso, en los que el alumno realizará ejercicios teóricos y prácticos mediante programación, que servirán como pruebas de autoevaluación (estudio continuado a lo largo del curso); al mismo tiempo que participa en los foros API, donde podrá exponer vía Internet sus dudas sobre los temas de cada unidad didáctica o bien responder a las dudas de sus compañeros, en un diálogo creativo que contará siempre con la tutela del profesor. 

La atención al alumno será permanente a través de los foros API, a los que el alumno podrá dirigirse en todo momento, para exponer, como ya se ha indicado, sus dudas o cuestiones e interaccionar con sus compañeros y profesores. Asimismo, el alumno podrá contactar con el profesor vía correo electrónico o teléfono.

Los 5 ECTS correspondientes a esta asignatura se distribuyen como sigue: Interacción con el docente (tutoría virtual o presencial, en su caso): 1,5 ECTS; trabajo autónomo personal del alumno (teórico y práctico): 3,5 ECTS.

La bibliografía básica se complementará con un conjunto de documentos y enlaces de Internet y se pondrá a disposición de los alumnos en el curso virtual de la plataforma aLF.

La plataforma aLF de e-Learning de la UNED proporciona la interfaz adecuada de interacción entre el alumno y los profesores. aLF permite gestionar y compartir documentos, crear y participar en comunidades temáticas así como realizar proyectos online. Se ofrecerán las herramientas necesarias para que, tanto el equipo docente como los estudiantes, encuentren la manera de compaginar tanto el trabajo individual como el aprendizaje cooperativo.