Departamento de Ingeniería Eléctrica

Laboratorio de Automática

 Laboratorio de Automática

Descripción

El objetivo principal de este laboratorio es permitir la realización de experiencias de modelación, identificación y control de procesos y sistemas dinámicos, tanto en forma local como remota, incluyendo sensores, actuadores y sistemas de comunicación para control y supervisión.

El laboratorio está implementado para fines docentes atendiendo cursos de pre y postgrado. También permite llevar adelante investigación en control automático avanzado.

Equipamiento e instrumentos

  • Sistema de estanques (cónicos y paralelepipédicos) interconectados que permite implementar experiencias de identificación de sistemas no-lineales, control difuso y neuronal. Las experiencias se orientan principalmente al control de nivel de agua en los estanques así como también de temperatura.
  • Sistema motor-generador basado en máquinas de corriente continua (DC, por sus siglas en inglés), que permite implementar experiencias de control lineal clásico.
  • Sistema "Twin-rotor" que permite emular la dinámica de helicópteros, facilitando el desarrollo de experiencias de control adaptativo y detección de anomalías.
  • Sistema PLC (Programmable Logic Controller) es un computador utilizado muy frecuentemente en la industria que otorga un acercamiento a un paradigma de programación habitual en el control de procesos.
  • Sistema levitación magnética permite realizar experiencias de control no-lineal al manipular la levitación de una bola metálica mediante la fluctuación de campos electromagnéticos producidos por un electroimán.
  • Sistema péndulo invertido consta de un carro que porta un péndulo. La acción de control sobre los movimientos del carro permiten invertir el péndulo y mantenerlo en equilibrio. Ideal para estrategias de control difuso.
  • Sistema “3 DOF Crane” es un sistema que emula el embarque y desembarque de carga. Se orienta principalmente a experiencias de control predictivo difuso que busquen optimizar el traslado de la carga lo más rápido posible pero garantizando su integridad al procurar no balancearla.
  • Sistema “Cube” consta de un cubo dotado de un péndulo interno capaz de moverse por la acción de un pequeño motor. El movimiento apropiado del péndulo vuelve factible mantener en equilibrio al cubo en una de sus aristas. Las experiencias con este sistema se orientan a estimación y control en equilibrio inestable.
  • Sistema de control distribuido "Delta-V".

Miembros permanentes

  • Coordinador Staff: 
    David Acuña Ureta
  • Staff: 
    Antonio Bayas Arévalo
    Leonel Gutiérrez Álvarez
    Cristian Jáuregui Salinas
    Michel Soudre Donoso

Académico responsable

  • Dr. Marcos Orchard
    Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica
    Teléfono: +56 229784215
    Correo electrónico: morchard@ing.uchile.cl

Proyectos asociados

  • 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).

Publicaciones

  • Orchard, M., Hevia-Koch, P., Zhang, B., and Tang, L., "Risk Measures for Particle-Filtering-Based State-of-Charge Prognosis in Lithium-Ion Batteries," IEEE Transactions on Industrial Electronics (accepted).
  • Olivares, B., Cerda, M., Orchard, M., and Jorge F. Silva, "Particle-filtering-based Prognosis Framework for Energy Storage Devices with a Statistical Characterization of State-of-Health Regeneration Phenomena," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 62, Issue 2, pp. 364 376, February 2013.
  • Orchard, M., Cerda, M., Olivares, B., and Silva, J., "Sequential Monte Carlo Methods for Discharge Time Prognosis in Lithium-Ion Batteries," International Journal of Prognostics and Health Management, Vol. 3, Issue 2 (010), pp. 1-12, 2012.
  • Chen, C., Brown, D., Sconyers, C., Zhang, B., Vachtsevanos, G., and Orchard, M., "An integrated architecture for fault diagnosis and failure prognosis of complex engineering systems," Expert Systems with Applications, vol. 39, Issue 10, pp. 9031 9040, August 2012.
  • Chen, C., Vachtsevanos, G., Orchard, M., "Machine Remaining Useful Life Prediction: an Integrated Adaptive Neuro-Fuzzy and High-Order Particle Filtering Approach," Mechanical Systems and Signal Processing, vol. 28, pp. 597-607, April 2012.
  • Tobar, F. and Orchard, M., "Study of Financial Systems Volatility Using Suboptimal Estimation Algorithms," Studies in Informatics and Control, vol. 21, Issue 1, pp. 59 66, March 2012.
  • Chen, C., Vachtsevanos, G., Orchard, M., "Machine Condition Prediction Based on Adaptive Neuro-Fuzzy and High-Order Particle Filtering," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 9, pp. 4353-4364, September 2011.
  • Mascaró, M., Cabello, F., Parra, S.I., Vallejos, P., Guerrero, P., Ehrenfeld, A., Acuña, A., Ruiz del Solar, J., and Orchard, M., "Instrumentación, Actuación e Implementación de Control Difuso de Bajo Nivel en Vehículo Terrestre Autónomo de Escala Real," Anales del Instituto de Ingenieros de Chile, Vol. 123, no. 2, pp.53-61, Aug. 2011.
  • Zhang, B., Sconyers, C., Byington, C., Patrick, R., Orchard, M., and Vachtsevanos, G., "A Probabilistic Fault Detection Approach: Application to Bearing Fault Detection," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 5, pp. 2011-2018, May 2011.
  • Orchard, M., Tang, L., Saha, B., Goebel, K., and Vachtsevanos, G., "Risk-Sensitive Particle-Filtering-based Prognosis Framework for Estimation of Remaining Useful Life in Energy Storage Devices," Studies in Informatics and Control, vol. 19, Issue 3, pp. 209-218, September 2010.
  • Zhang, B., Khawaja, T., Patrick, R., Vachtsevanos, G., Orchard, M., and Saxena, A., "A Novel Blind Deconvolution De-Noising Scheme in Failure Prognosis," Transactions of the Institute of Measurement and Control, vol. 32, Issue 1, pp. 3-30, February 2010.
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