ALGEBRA LINEAL AVANZADA

Objetivos:

Proveer las herramientas matemáticas necesarias para abordar exitosamente las tareas de análisis, modelado y síntesis de sistemas de control avanzados. Se hará especial énfasis en la aplicación de métodos numéricos. 

Contenidos minimos: 

Espacio vectorial (y espacio dual) de dimensión finita con producto interno sobre el cuerpo de los números complejos.  Representación (matricial y polinómica) del álgebra de operadores lineales sobre espacios vectoriales de dimensión finita. Subespacios invariantes de operadores lineales, autovalores y autovectores. Métodos numéricos aplicados al cálculo matricial. Introducción a cuaterniones, cuaterniones duales. 

Métodos Matemáticos para Control

Objetivos:

Proveer las herramientas necesarias para plantear exitosamente las tareas de análisis, modelado y síntesis de sistemas de control avanzados, con especial énfasis en la aplicación de métodos numéricos. 

Contenidos minimos: 

Espacios de dimensión infinita con producto interno: espacios de Hilbert, espacio dual, proyecciones ortogonales y operadores adjuntos. Métodos de aproximación por series de conjuntos ortogonales densos en espacios de Hilbert: series de Fourier/Taylor/Laurent y polinomios ortogonales de Legendre/ Hermite  Laguerre/Chebyshev/Jacobi. Métodos con Transformadas y Operadores continuas entre espacios de Hilbert: operadores integrables, convolución, Fourier, Laplace y Zeta. Estudio de funciones especiales: Bessel, Legendre, Beta, Gamma, Hipergeométrica, Green. Métodos analíticos y numéricos para resolver ecuaciones diferenciales y en diferencias. 

Procesamiento de Señales Sistemas

e Imágenes 

Objetivos:

Proveer los procedimientos y las herramientas para el análisis y la síntesis de sistemas de adquisición y procesamiento de datos en tiempo discreto. Son tópicos principales: el muestreo y la reconstrucción de señales en tiempo discreto; y los conceptos de transformación entre tiempo discreto y continuo y los de espacio de estado. Alcanzar los lineamientos necesarios para el procesamiento de imágenes. 

Contenidos minimos: 

Señales y Sistemas en tiempo discreto Análisis de Fourier en tiempo discreto Sistemas lineales de tiempo discreto Análisis y diseño usando métodos de espacio de estado Convolución en tiempo discreto Síntesis de filtros FIR, IIR  Análisis de imágenes, Segmentación, análisis e interpretación Formación, transformación y realce de imágenes. 

Estadística Aplicada

Objetivos:

Presentar los aspectos de la teoría de estadísticas necesarias para la comprensión de procesos estocásticos aplicados a la ingeniería de control en técnicas no determinísticas. 

Contenidos minimos: 

Variables aleatorias, procesos estocásticos Ecuaciones diferenciales estocásticas Sistemas estocásticos Series de tiempo Estacionariedad y ergodicidad. Histograma - Periodograma. Modelos estocásticos 

Control Lineal

Objetivos:

Proporcionar una visión sistemática del control lineal, profundizando los contenidos relacionados con diseño de controladores y de observadores de estado. Introducir, además los conceptos de control robusto. Conseguir conocimientos y manejo de técnicas de control de sistemas en tiempo discreto. 

Contenidos minimos: 

Controladores: análisis y diseño. Observadores de estado: completos y reducidos. Criterios de optimización de controladores. Propuesta de Lyapunov. Principios de Control robusto: introducción al comportamiento robusto de controladores. Realización de sistemas de control en tiempo discreto. Diseño de controladores digitales. Aplicación en sistemas MIMO. 

Control Avanzado

Objetivos:

Presentar al cursante los aspectos de la teoría y el diseño aplicados a sistemas adaptativos aplicados al control. Desarrollar las capacidades necesarias para el diseño de sistemas de control destinados a procesos no lineales, con énfasis en el análisis de su estabilidad.  Desarrollar las capacidades necesarias para el análisis y diseño de sistemas de control sobre sistemas no determinísticos relacionados a sistemas de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO), para el análisis, modelación y síntesis. 

Contenidos minimos: 

Controladores Varianza mínima, LQR Control adaptativo por modelo de referencia Reguladores de auto sintonía Controladores de ganancia tabulada Introducción al control predictivo Estabilidad, robustez, restricciones en control predictivo. Ecuaciones diferenciales no lineales. Análisis aproximado. Teorema de Lyapunov. Estabilidad de la relación entrada - salida. Linealización por retroalimentación Diseño de sistemas. Realizabilidad. Estimación óptima de estado en sistemas estocásticos Definición de estabilidad en el entorno estadístico. Filtros, modelo de Kalman - Bucy. Implementación. Criterios de controlabilidad. 

Control Inteligente 

Objetivos:

Introducir al cursante a las técnicas de control por medio de funciones de lógica borrosa, para el análisis y síntesis de controladores por medio de reglas. Controladores neuronales. Algoritmos genéticos, machine learning. 

Contenidos minimos: 

Introducción a la lógica borrosa (fuzzy). Análisis y síntesis de controladores borrosos. Casos de controladores por modelo difuso. Introducción a las redes neuronales Fundamentos y leyes de aprendizaje . Aplicaciones al control de sistemas no lineales Redes neuronales recurrentes o dinámicas Sistemas híbridos neuro-fuzzy, ANFIS Algoritmos genéticos en control Machine learning en control 

Control de Procesos 

Objetivos:

Proveer la nomenclatura utilizada en procesos industriales, comprender el comportamiento no lineal de sistemas complejos, conocer las técnicas para sintonizar los lazos y ajustar los controladores. 

Contenidos minimos: 

Normas ISA - S5, 1-75, 1-84 y nomenclatura utilizada. Estructura de automatismo de fábrica y procesos. Estrategias de control. Controladores P, PI, PID. Controladores digitales. Robustez.  Elementos no lineales. Modos duales - conmutador óptimo.  Controles autoadaptables. Controles anticipativos. Ajuste de controladores.  Sistemas de control de procesos en Industria 4.0. Monitoreo y supervisión de procesos. - Conceptos de tecnología SCADA. 

Comunicaciones en Industria 4.0

Objetivos:

Se propone proveer los principios de comunicaciones utilizados en el marco de la Industria 4.0 para la conectividad de los diferentes instrumentos que participan de un sistema de control

Contenidos minimos: 

Estructura jerárquica de un sistema de comunicaciones Modelo OSI/ISO en comunicaciones Medios físicos, protocolos Buses industriales en la industria 4.0 Protocolos más utilizados, OPC-UA Medios inalámbricos wifi, IoT, IIoT 

Modelado e Identificación

Objetivos:

Se propone incorporar los métodos de identificación que permitan formular modelos matemáticos de procesos por vías analíticas e identificación experimental. 

Contenidos minimos: 

Concepto de la identificación de sistemas, motivación Métodos de identificación y modelos de sistemas Métodos de identificación en dominio temporal y frecuencial Identificación experimental Identificación por medio de programas de asistencia Algoritmos de identificación clásicos y estocásticos. Ayuda con sistemas computacionales Identificación por medios neuronales 

Instrumentación

Objetivos:

Proveer conocimientos sobre medición, detección, acondicionamiento y manipulación de variables de proceso, como así también las diferentes tecnologías disponibles 

Contenidos minimos: 

Introducción al concepto de instrumentación  - Sensores y actuadores proporcionales y on/off . Actuadores servocontrolados - Conceptos de instrumentación virtual. - Ambientes de riesgo de explosión e incendio. - Fusión sensorial - Selección de la instrumentación para una aplicación de control - Tecnología MEM’s 

Gestión de Proyectos 4.0

Objetivos:

Este curso se focaliza en proveer las metodologías para planificar y dirigir las tareas y recursos de un proyecto de ingeniería para un objetivo específico, medible, alcanzable, relevante y temporal de manera que el maestrando pueda diseñar la estrategia que permita coordinar sus propios esfuerzos o el de un equipo de trabajo. 

Contenidos minimos: 

Análisis de viabilidad del proyecto Planificación detallada del trabajo Seguimiento y control del trabajo Metodologías más utilizadas Manejo de Recursos Tecnologías Virtuales Planificación de forma Inteligente Priorización Ejecución del proyecto 

Metodología de la Investigación

Objetivos:

Este curso tiene como propósito introducir a los cursantes en el conocimiento de los principales paradigmas científicos de los diversos diseños de protocolos de investigación y de las estrategias de investigación más adecuadas para abordar la complejidad de la problemática específica de la Maestría. Se orienta a que los cursantes alcancen el dominio y la aplicación de los principios epistemológicos como fundamento de los proyectos de Tesis.

Contenidos minimos 

Introducción al conocimiento científico, bases epistemológicas. - Especialidad y características del conocimiento científico. - La lógica del análisis y de la investigación. - Proceso de investigación - Diseño y organización del trabajo de investigación. Marcos metodológicos. - Comunicación y presentación de resultados de investigación - Preparación y producción de Tesis. 

Herramientas para el desarrollo de la Tesis 

Objetivos:

Este curso se focaliza en apoyar a los alumnos en el emprendimiento del desarrollo de su Tesis de Maestría, brindándole el apoyo necesario para realizar la planificación, diseño, desarrollo de la tarea de investigación, presentación de conclusiones conforme a las normas y convenciones aplicables al área de conocimiento recortada por Maestría

Contenidos minimos: 

Diseño y planificación de la investigación. Selección del tema. Importancia intrínseca y académica de un tema de trabajo. - Elaboración del proyecto de investigación. Tipo, disciplina, identificación y palabras clave. - Formulación del problema. Referencia y estado actual de los conocimientos en el tema. - Investigación bibliográfica, centros de documentación, bases de datos, "current contents", citation index, etc. - Objetivos. Fundamentación. Métodos a utilizar. Aplicación de los resultados. - Redacción científica. Requisitos. Organización lógica. Resumen. Bibliografía y apéndices - Normas y convenciones sobre cuadros, gráficos, citas y notas de pié de página. 

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