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Control predictivo por modelo robusto y descentralizado para acoplamiento virtual de trenes

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dc.contributor.authorVaquero Serrano, Miguel Ángel
dc.contributor.authorFélez Mindán, Jesús
dc.date.accessioned2024-05-21T13:03:13Z
dc.date.available2024-05-21T13:03:13Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn las últimas décadas, la demanda de transporte se ha ido incrementando progresivamente en el ámbito públicoy privado. El ferrocarril, como servicio esencial, debe hacer frente a una doble problemática. Por un lado, debe incrementar su capacidad de transporte para hacer frente a dicha demanda. Por otro lado, es necesario flexibilizar el servicio manteniendo la puntualidad y el confort para satisfacer la demanda real en cada momento. Ambos objetivos pueden resolverse por medio del acoplamiento virtual, como evolución de los actuales sistemas de cantón móvil. En este trabajo se lleva a cabo el diseño y simulación de un sistema de control de velocidad del tren basado en acoplamiento virtual. Para ello, se hace uso de un control predictivo basado en modelo (MPC) de tipo robusto, el cual permite, en base a un modelo dinámico del tren, predecir cómo se va a comportar el sistema en instantes posteriores de tiempo y tomar las decisiones de control adecuadas según un problema de optimización asociado. El hecho de que el controlador sea robusto permite tomar una acción de control que disminuya el impacto de posibles errores y perturbaciones no contemplados en el modelo. Asimismo, este trabajo permite considerar de forma simultánea varios tipos de errores y perturbaciones, en lugar de restringirse a uno solo, y analiza el efecto de errores de posicionamiento de los trenes. En concreto, como parte de los errores y perturbaciones no modelados, se han considerado errores de posicionamiento y disminuciones de capacidad de frenado por pérdida de adherencia de hasta el 10%. En todos los casos, los resultados obtenidos muestran un funcionamiento más seguro del acoplamiento virtual sin afectar significativamente al servicio.es
dc.description.abstractIn recent decades, the demand for transport has been increasing progressively in both the public and private sectors. The railroad, as an essential service, must face a double problem. On the one hand, it must increase its transport capacity to meet this demand. On the other hand, it is necessary to make the service more flexible while maintaining punctuality and comfort to meet the real demand at all times. Both objectives can be solved by means of virtual coupling, as an evolution of moving block systems. In this work, the design and simulation of a train speed control system based on virtual coupling is carried out. For this purpose, a robust model-based predictive control (MPC) is used, which allows, based on a dynamic model of the train, to predict how the system will behave in later instants of time and to make the appropriate control decisions according to an associated optimization problem. The fact that the controller is robust allows taking control actions that reduce the impact of possible errors and disturbances not contemplated in the model. Also, this work allows simultaneous consideration of several types of errors and disturbances, instead of being restricted to only one, and analyzes the effect of train positioning errors. Specifically, as part of the errors and disturbances not modeled, positioning errors and decreases in braking capacity due to loss of adhesion of up to 10% have been considered. In all cases, the results obtained show a safer operation of the virtual coupling without significantly affecting the service.en
dc.description.versionversión publicada
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5944/bicim2022.054
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/19959
dc.language.isoes
dc.publisher['Universidad Nacional de Educación a Distancia (España)', 'Universidad Politécnica de Madrid. Departamento de Ingeniería Mecánica']
dc.relation.centerFacultades y escuelas::E.T.S. de Ingenieros Industriales
dc.relation.congressXV Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica. Madrid, España, 22-24 de noviembre de 2022. CIBIM 2022
dc.relation.departmentMecánica
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.keywordsferrocarriles
dc.subject.keywordsacoplamiento virtual
dc.subject.keywordscontrol óptimo
dc.subject.keywordscontrol predictivo por modelo
dc.titleControl predictivo por modelo robusto y descentralizado para acoplamiento virtual de treneses
dc.typeactas de congresoes
dc.typeconference proceedingsen
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