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lab-control-avanzado

El objetivo principal de este laboratorio es permitir la implementación de estrategias avanzadas de control adaptable robusto, control predictivo, estimación de estados y detección de fallas en sistemas nolineales y no-gaussianos.

Dentro de los métodos estudiados se destaca el uso de redes neuronales, lógica difusa, pasividad, planitud, backstteping, control fraccionario y algoritmos bayesianos de estimación. El laboratorio está principalmente orientado hacia fines de investigación, aunque también es utilizado en docencia de postgrado.

El equipamiento del laboratorio incluye instrumentos, sensores, una cámara de temperatura modificada, cargadores de baterías de Ion-Litio y cargas DC (Direct Current) programables, todo lo anterior utilizado en el diseño y ejecución de pruebas controladas de carga/descarga de celdas de Ion-Litio a temperaturas controladas en torno a 0°C y 40°C. También se cuenta con un vehículo auto-balanceado tipo “segway” y plataforma motor-generador, para ensayar estrategias de control avanzado.

  • FONDECYT Project 1110070: “Risk-Sensitive Particle Filtering Framework for Failure Prognosis and uncertainty Representation in Nonlinear Systems with High-Impact/Low-Likelihood Events”. PI: Marcos Orchard (U.Ch). Faculty of Mathematics and Physical Sciences. Department of Electrical Engineering. Universidad de Chile (2011-2013).
  • Innova-Chile CORFO Project 11IDL1-10409: “Enfoque Probabilístico Basado en Modelos para la Estimación en Línea del Estado-de-Salud/Estado-de-Carga y Caracterización del Perfil de Uso de Baterías de Ion-Litio” PI: Marcos Orchard (U.Ch.). Faculty of Mathematics and Physical Sciences. Department of Electrical Engineering. Universidad de Chile (2012).
  • “Módulo de estimación en tiempo real y predicción del estado de salud (SOH) y estado de carga (SOC) de baterías de Ion-Litio”. PI: Marcos Orchard (U.Ch.). Centro de Innovación del Litio (Centro de Energía). Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile (03/2012 – 09/2012).
  • FONDECYT Project 11070022: “Sequential Monte Carlo Methods and Feedback Concepts Applied to Fault Diagnosis and Failure Prognosis in Nonlinear, Non-Gaussian Dynamic Systems”. PI: Marcos Orchard (U.Ch). Faculty of Mathematics and Physical Sciences. Department of Electrical Engineering. Universidad de Chile (2007-2009).
  • FONDECYT Project 1120453: “Improvements of adaptive systems performance by using fractional order observers and particle swarm optimization”. PI: Manuel Duarte (U.Ch). Faculty of Mathematics and Physical Sciences. Department of Electrical Engineering. Universidad de Chile (2012-2014).
  • FONDECYT Project 1090208: “Design of Fractional Order Adaptive Controller with Applications”. PI: Manuel Duarte (U.Ch). Faculty of Mathematics and Physical Sciences. Department of Electrical Engineering. Universidad de Chile (2009-2011).
Académicos Responsables
Manuel Duarte

Manuel Duarte

Ph.D. Yale University, USA.

Marcos Orchard

Marcos Orchard

Ph.D. Georgia Institute of Technology, USA.