NO EXISTEN CAMBIOS
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
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 ésta 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 asociadas a la electrónica digital incluyen sistemas expertos, basados en reglas, que tratan de emular el comportamiento del operador humano así como sistemas de control predictivo con y sin adaptación.
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. Así pues, el control adaptativo predictivo aparece de forma natural como una solución teóricamente capaz de aproximarse mejor a la inherente naturaleza cambiante de los procesos.
La asignatura trata en profundidad los conceptos del control adaptativo, dando a conocer a los estudiantes la evolución histórica en el control de procesos industriales y explicando los distintos avances, nuevos conceptos y técnicas avanzadas de los sistemas adaptativos de control.
La asignatura se encuadra dentro del Máster de Investigación en Tecnologías Industriales de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la UNED y, particularmente, como asignatura obligatoria en el itinerario de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Control. También está considerada como asignatura optativa en los itinerarios de Ingeniería Mecánica y de Ingeniería Energética dentro de este mismo máster. No existe ninguna otra asignatura dentro del Máster dedicada al control avanzado y, por ello, no incurre en superposiciones con otras asignaturas. Cumple plenamente con el perfil profesional del Máster en esta área, dando a conocer al alumno 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 para su uso y adquiera el criterio adecuado para determinar el momento y la forma.
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 del curso virtual y de los ejercicios de 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 10:00 a 14:00 horas
- Prof. Antonio Nevado Reviriego: anevado@ieec.uned.es - Tlf: 91 398 93 89.
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:
CG01 - Desarrollar capacidad de análisis y síntesis de la información científico-técnica
CG02 - Adquirir el conocimiento de los métodos y técnicas de investigación
CG03 - Adquirir destrezas en la búsqueda y gestión bibliográfica y documental
CG04 - Desarrollar capacidad de razonamiento crítico
CG05 - Desarrollar habilidades técnicas, de análisis y síntesis: resolución de problemas, toma de decisiones y comunicación de avances científicos.
CG06 - Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos; habilidades en investigación; y creatividad
Competencias Específicas:
CE3 - Elaborar y tratar modelos matemáticos que representen el comportamiento de los sistemas industriales
CE5 - Adquirir destrezas en la aplicación de técnicas de simulación computacional
CE8 - Tomar conciencia de la importancia de la adquisición del conocimiento científico a la luz de la teoría de la ciencia actual, así como de la diversidad metodológica
- Dar a conocer, desde una perspectiva histórica, el origen y los conceptos básicos de los sistemas de control predictivo, adaptativo predictivo y adaptativo predictivo experto.
- Dar a conocer las condiciones que deben verificar los sistemas previamente considerados para garantizar los criterios de rendimiento y de estabilidad deseados.
- Instruir y capacitar al estudiante en el análisis y diseño de sistemas de control predictivo, tanto utilizando la denominada estrategia básica como la extendida.
- Dar a conocer los resultados más importantes de la Teoría de Estabilidad de los sistemas de control predictivo y adaptativo predictivo.
- Instruir y capacitar al estudiante en la aplicación práctica de estos sistemas a procesos mono y multivariables.
- Dar a conocer la materialización tecnológica que ha permitido la aplicación industrial del control adaptativo predictivo experto.
- Ilustrar la aplicación del control adaptativo predictivo experto en un entorno multivariable, de dinámica no lineal, cambiante con el tiempo y en presencia de ruidos y perturbaciones actuando sobre el proceso.
Tema 1: Introducción al control adaptativo predictivo
Tema 2: Escenarios, notaciones y condiciones de estabilidad
Tema 3: Estrategia básica de control predictivo
Tema 4: Estrategia extendida de control predictivo
Tema 5: Análisis y síntesis del sistema adaptativo en el caso ideal
Tema 6: Análisis y síntesis del sistema adaptativo en el caso real
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 seis temas del curso, en los que el alumno realizará los ejercicios teóricos y prácticos mediante programación propuestos en el texto base, 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.
TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL
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Tipo de examen |
Tipo de examen |
Examen de desarrollo |
Preguntas desarrollo |
Preguntas desarrollo |
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Duración |
Duración |
120 (minutos) |
Material permitido en el examen |
Material permitido en el examen |
Calculadora no programable.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Se tendrá en cuenta principalmente la correcta justificación de las respuestas. En el caso de resultados numéricos, se valorará, tanto la corrección del resultado, como la adecuación del procedimiento empleado para llegar al mismo.
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% del examen sobre la nota final |
% del examen sobre la nota final |
70 |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
Nota mínima del examen para aprobar sin PEC |
5 |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC |
7 |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC |
Nota mínima en el examen para sumar la PEC |
4 |
Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS
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Requiere Presencialidad |
Requiere Presencialidad |
No |
Descripción |
Descripción |
El trabajo final consistirá en la realización de una búsqueda, recopilación y análisis de publicaciones científicas relacionadas con un tema específico relacionado con los contenidos de la asignatura.
El enunciado será publicado a finales del mes de abril.
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
Se valorará la habilidad del alumno para localizar y recopilar la información requerida, así como su capacidad para asimilar, describir y relacionar los conceptos descritos en las publicaciones analizadas.
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Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final |
30 % |
Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
31/05 |
Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
Los trabajos entregados antes del 31 de mayo serán tenidos en cuenta para la convocatoria ordinaria de junio, mientras que los entregados entre el 31 de mayo y el 31 de agosto se tendrán en cuenta para la convocatoria extraordinaria de septiembre. No se evaluarán los trabajos entregados con posterioridad al 31 de agosto.
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PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC)
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¿Hay PEC? |
¿Hay PEC? |
No |
Descripción |
Descripción |
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación de la PEC en la nota final |
Ponderación de la PEC en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES
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¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? |
No |
Descripción |
Descripción |
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Criterios de evaluación |
Criterios de evaluación |
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Ponderación en la nota final |
Ponderación en la nota final |
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Fecha aproximada de entrega |
Fecha aproximada de entrega |
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Comentarios y observaciones |
Comentarios y observaciones |
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¿Cómo se obtiene la nota final?
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La calificación final de la asignatura se determinará de acuerdo con los siguientes criterios:
- El trabajo final tiene carácter obligatorio y representará un 30% de la nota final.
- La prueba presencial es obligatoria y representará un 70% de la nota final, siendo necesario obtener un mínimo de cuatro puntos sobre diez en dicha prueba para aprobar la asignatura en su conjunto.
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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.