Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a Control (LIMAC)

El LIMAC tiene como área de investigación a la matemática con el fin de generar herramientas destinadas a los procesos de dinámica lenta, en especial la Agricultura, y también la distribución energética a nivel de media tensión.

Área de Investigación

El Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a Control (LIMAC)  tiene como área de investigación a la matemática con el fin de generar herramientas destinadas a los procesos de dinámica lenta, en especial la Agricultura, y también la distribución energética a nivel de media tensión. Se trabaja para realizar la formación de excelencia de estudiantes de grado y postgrado en áreas de las Ciencias de la Ingeniería y del Control Automático.

Misión

La misión del LIMAC es la de generar métodos, tecnología, información y modelado de sistemas para la producción agroindustrial con el fin de satisfacer las necesidades del sector como disminuir costos operativos, riesgos de producción, riesgos de comercialización y maximizar la calidad del producto.

Servicios

Se ofrece asesoramiento basado en conocimiento para mejorar la rentabilidad a través de métodos científicos con datos macroscópicos y microscópicos a los cuales se aplican algoritmos matemáticos que da soporte a la toma de decisiones. Para ello se realizan tareas de recolección de datos meteorológicos, como por ejemplo mediciones del suelo y de las plantas mediante sistemas automáticos aplicando algoritmos novedosos para predecir y controlar las variables decisivas del proceso productivo. También se realizan adquisiciones de datos relacionados a los consumos energéticos que presentan las líneas de media tensión.

Beneficios

Los beneficios en los cuales se enmarcan la aplicación de estos estudios están destinadas a obtener mayor rentabilidad en la producción. Se logra menos riesgo para producir ya que se diseñan soluciones a medida para predecir las variables que amenazan la ganancia del productor como el granizo, precios de los productos finales a nivel local, regional e internacional, por mencionar algunos.


En el caso del proceso de distribución o generación distribuida, se está trabajando en la toma de decisiones relacionadas a maximizar la vida útil de los transformadores de media tensión, manteniendo el servicio todo lo posible. Las mediciones que se tienen en cuenta son la demanda y la temperatura ambiente del transformador, además del pronóstico de la temperatura para el día. Las decisiones se toman según tiempos de días, semanas o meses.

Docencia

Sistemas de Control II

Lineamientos Generales
La Asignatura Sistemas de Control II es un complemento y continuación de Sistemas de Control I, que la fundamenta.

Trata especialmente del análisis y diseño de sistemas no lineales y de control digital, conformando una asignatura de corte teórico-práctica, donde la teoría es un importante antecedente para la especialidad de control industrial, así como de las asignaturas de Control de procesos y Control avanzado.

Esto hace de esta asignatura dos temáticas: control no lineal estudiado por medio de Liapunov y control digital.
Para cumplimentar el objetivo de esta asignatura es que se ha editado (Universitas y Ceicin) la teoría de cada tema incluyendo ejemplos y problemas, con intención que sea una Guía Autocontenida, donde el alumno debe consultar a textos de Control mencionados en la Bibliografía para ampliar o aclarar conceptos.

Los temas abarcados son amplios y considerando que esta asignatura es cuatrimestral debe sacrificarse la profundidad en pos de una visión general de sistemas no lineales y de control digital, cada uno de estos grandes temas son objeto de estudio permanente.

El material de clases está disponible en el Laboratorio de Enseñanza Virtual.


Control Optimo Avanzado

Lineamientos Generales

La materia Control Optimo Avanzado pertenece al último año (noveno semestre) de la carrera de Ingeniería Electrónica. A través del cursado de la asignatura el alumno desarrollará competencias tales como la de analizar, diseñar y proyectar esquemas de control para resolver problemas reales dentro del ámbito del control automático. La metodología de diseño, se divide en dos partes: el análisis y la síntesis, poniendo más énfasis en la síntesis del problema, es decir en el diseño del sistema de control o solución propuesta. En el diseño del sistema controlador es posible considerar variables relacionadas al problema como el costo, la energía o el tiempo de evolución del proceso. Se incluyen en la currícula de la materia metodologías para proponer criterios de desempeño arbitrarios en el sentido de la estructura funcional. Más aún, están incluidos contenidos referidos a sistemas no lineales y procesos estocásticos, con el fin de generar un conjunto de herramientas de diseño para implementar en las diferentes problemáticas del ámbito productivo y social.

La Bibliografía se basa en el texto Pucheta, J., Sauchelli, V. “Control Óptimo y Sistemas Estocásticos”, Número 13997 e ISBN 978-3-659-03577-7, Editorial Académica Española es una marca comercial de LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&  Co. KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8 66121, Saarbrücken, Germany. www.eae-publishing.com.

El día Jueves 10 de Marzo de 2022 comienzan las clases de la Asignatura Optativa «CONTROL ÓPTIMO AVANZADO», ése día se establecen los horarios definitivos del dictado.

La modalidad es virtual. El material didáctico está en el Laboratorio de Enseñanza Virtual.


Análisis y Control de Sistemas Estocásticos

Lineamientos Generales

La materia Análisis y control de Sistemas Estocásticos pertenece al último año (décimo semestre) de la carrera de Ingeniería Electrónica. A través del cursado de la asignatura el alumno desarrollará competencias tales como la de analizar, diseñar y proyectar esquemas de control para resolver problemas reales dentro del ámbito del control automático. Además, desarrollará el espíritu de análisis científico crítico de la problemática de ingeniería en control automático, lo que fomentará su interés en la formación continua, en inclusive, autodidacta.

La estructura de la asignatura se divide en dos partes: el análisis y la síntesis. Se enfatiza el análisis del problema y su caracterización y modelación del proceso real mediante un proceso estocástico. Se imparte una serie de conceptos básicos y definiciones formales que sirven como herramientas fundamentales para proponer cualquier solución en éste marco y determinar su factibilidad mediante un análisis teórico e intuitivo.

La Bibliografía se basa en el texto Pucheta, J., Sauchelli, V. “Control Óptimo y Sistemas Estocásticos”, Número 13997 e ISBN 978-3-659-03577-7, Editorial Académica Española es una marca comercial de LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH&  Co. KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8 66121, Saarbrücken, Germany.  www.eae-publishing.com.

La Asignatura se dicta en el Box del LIMAC durante el segundo Semestre, los Lunes y Viernes de 18 a 21Hs.


Curso de Posgrado 2023 Introducción al aprendizaje automático: Aplicación a la predicción y control

Docente: Dr. Ing. Julián Pucheta. Plan de dictado: a partir de Agosto, en el horario de 15 a 19 en el Aula de Informática de Electrotecnia.

Valor 3 créditos en el Programa de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería. Res HCD 1025/2018.

Inscripción: enviar email a jpucheta@unc.edu.ar con adjunto del escaneado (o foto digital) de la Factura del pago en el Área Económica financiera de la Facultad, y un escaneado del Título de Grado (o foto).

Lugar de dictado: Aula Virtual y Aula de Informática.


Curso de Posgrado 2022 de CONTROL AUTOMÁTICO

Curso de Doctorado “CONTROL ÓPTIMO DE SISTEMAS DINÁMICOS MODELADOS COMO PROCESOS DETERMINÍSTICOS Y ESTOCÁSTICOS”

Horario:

Segundo Semestre de 2022. Éste año la cursada será Síncrona (a distancia mediante Meet de la UNC). Horario tentativo, Viernes de 18 a 22. Por consultas escribir a jpucheta@unc.edu.ar.

Lugar: Aula Virtual de la FCEFyN-UNC.

Unidad Académica organizadora:

Dr. Ing. Julián Antonio Pucheta, Sub-Director del Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a Control (LIMAC) / Cátedra Sistemas de Control II, Depto. Electrónica, FCEFyN, UNC.

Responsable Académico: Prof. Dr. Ing. Julián Antonio PUCHETA

Temario a Desarrollar

UD 1. Modelación de Sistemas en el Espacio de Estado.

UD 2. Control óptimo de sistemas no lineales.

UD 3. Teoría de probabilidad.

UD 4. Características de Procesos Aleatorios.

UD 5. Diseño de controladores de estado para sistemas estocásticos lineales.

UD 6. Control con estimación de estados.

UD 7. Control óptimo de sistemas estocásticos no lineales.

El curso requiere de conocimientos previos de Álgebra lineal, Probabilidad, Estadística y Cálculo multivariable adquiridos en las Carreras de Grado Universitario y particularmente Ingeniería.

Es un curso autocontenido, que pretende formar al alumno en el área del control automático, tópico es fundamental para la comprensión de muchas de las problemáticas de ingeniería.

La estrategia de planificación didáctica está basada en el libro de texto [1] y se incorpora bibliografía especializada según la unidad didáctica [2] [3] [4] [5].

Se pretende hacer una transposición didáctica del control óptimo, con el nivel técnico de profundidad adecuado para estudiantes de posgrado e investigadores en las áreas afines.

Destinatarios de la actividad

Estudiantes de Maestría y Doctorado en Ciencias de la Ingeniería, Docentes Universitarios y Profesionales activos en el área de control automático.

Fecha de realización

Segundo Semestre de 2022. Cronograma tentativo:

Cronograma tentativo:

  • 8 y 9 de Agosto. UD 1. Modelación y control de Sistemas en el Espacio de Estado.
  • 22 y 23 de Agosto. UD 2. Control óptimo de sistemas lineales y no lineales.
  • 5 y 6 de Setiembre. UD 3. Teoría de probabilidad.
  • 19 y 20 de Setiembre. UD 4. Características de Procesos Aleatorios.
  • 3 y 4 de Octubre. UD 5. Diseño de controladores de estado para sistemas estocásticos lineales.
  • 17 y 18 de Octubre. UD 6. Control con estimación de estados.
  • 7 y 8 de Noviembre. UD 6. Control con estimación Kalman de estados.
  • 21 y 22 de Noviembre . UD 7. Control óptimo de sistemas estocásticos no lineales.

El lugar de Dictado es en la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, Sede Ciudad Universitaria, Universidad Nacional de Córdoba.

ARANCEL: AR$1000,00 (Mil pesos AR, 50% de descuento para alumnos del Programa Doctorado en Ciencias de la Ingeniería).

Duración y programa de actividad diaria

Duración: 60 hs

Actividad áulica: 10 hs/semana

Actividad extra-áulica: 14 hs/semana

Actividad total: 24 hs/semana

Asignación horaria áulica total del curso: 60 horas

Asignación horaria total del curso: 240 horas.

Metodología a utilizar en el dictado

PROGRAMA DE PRÁCTICAS

El curso incluye como actividades prácticas, la resolución por parte del alumno y a modo de tareas, de problemas propuestos por el docente. Los problemas contemplarán el modelizado, el diseño del algoritmo y la simulación en computadora.

Estos problemas se resolverán parcialmente en el aula. A tal efecto se dedicará el 50% del tiempo de asignación áulica del curso a clases prácticas guiadas. Las prácticas serán completadas por el alumno como tarea extraáulica. Cada tema del programa de la asignatura tiene asociado una práctica de problemas.

Bibliografía y material didáctico que se proveerá a los asistentes

Información pertinente en formato digital incluidas las filminas del aula.

Bibliografía General

Básica:

[1]. Pucheta, J., Sauchelli, V. “Control Óptimo y Sistemas Estocásticos”, Nº 13997, ISBN 978-3-659-03577-7, Editorial Académica Española, marca comercial de LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG Heinrich-Böcking-Str. 6-8 66121, Saarbrücken, Germany.  www.eae-publishing.com.

Recomendada:

[2]. Bertsekas D. and J. Tsitsiklis, 1996. “Neuro-dynamic programming”. Athena Scientific.

[3]. Øksendal, B. 2000. Stochastic Differential Equations An Introduction with Applications. Fifth Edition, Corrected Printing. Springer-Verlag HeidelbergNew York.

[4]. Durrett, R. 2004. “Probability: Theory and Examples (Probability: Theory & Examples)”. Duxbury Press; 3 edition.

[5]. Ogata, K., 1997. “Modern Control Engineering”. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.

Evaluación final, metodología y profesores propuestos para realizarla

Evaluación:

Examen escrito integrador de los temas dictados. La calificación final (0-10) se basa en un 40% sobre las prácticas, y un 60% sobre el Examen.

El curso se aprueba con un mínimo de 4 (cuatro) puntos en la escala 0-10.

Tribunal: Dr. Ing. Julián Antonio PUCHETA, Dr. Ing. Orlando MICOLINI, Dr. Gustavo WOLFMANN, Dr. Marcelo SMREKAR (Suplente)

INSCRIPCIÓN:

  • Pago de Arancel en el Área Económica Financiera de la FCEFyN-UNC.
    • MONTO DE ARANCEL: $ 3000,00 (tres mil pesos argentinos), se exceptuará del pago del 50 % del arancel a los alumnos de Doctorado en Ciencias de la Ingeniería. (FCEFyN, UNC).
  • Envío al email jpucheta@unc.edu.ar con el asunto INSCRIPCIÓN al CURSO de Control Automático, escaneado o foto de la Factura del pago en el Área Económica financiera de la Facultad, y del Título de Grado.

Unidad ejecutora de recursos: LIMAC-FCEFyN-UNC

Dr. Ing. Julián Antonio PUCHETA.

Extensión

Curso Primer Semestre de 2022

Curso ofrecido desde la Cátedra de Sistemas de Control II, titulado «Herramientas de cálculo y simulación de procesos dinámicos«. El dictado es virtual, a través del Laboratorio de Enseñanza Virtual de la FCEFyN, de carácter Extensionista. La Resolución de la FCEFyN-UNC es la 844-2018. Los detalles del Curso.

El arancel para la Inscripción 2022 es de $2500,00 (quinientos pesos argentinos).

Se prevé finalizar el dictado a mediados de 2022.