MPC Tuning - Hybrid Method 🎓 Parte 2

En este video, exploramos MPC Tuning, una técnica avanzada para sintonizar controladores predictivos basados en modelo (lineales o no lineales) mediante optimización híbrida en MATLAB. Descubre cómo ajustar horizontes de predicción, control y pesos para maximizar el rendimiento de tu sistema, ¡con ejemplos prácticos y código descargable!

🔍 Qué Aprenderás:

✅ Método MPC Tuning: Combinación de algoritmos GAM (Goal Attainment Method) y VNS (Variable Neighborhood Search).
✅ Implementación en MATLAB usando el Toolbox de MPC.
✅ Análisis de sistemas estables, inestables, de fase no mínima y oscilatorios.
✅ Optimización de parámetros clave: horizontes (P y M), pesos (Q y W) y reducción de costos computacionales.

📥 Recursos Importantes:

📄 Artículo sobre sintonía híbrida del MPC con optimización:
🔗 https://bit.ly/MPC-Tuning-MDPI

💻 Repositorio de GitHub con ejemplos y códigos:
🔗 https://bit.ly/MPC-Tuning

🎥 Lista de reproducción completa de MPC Tuning:
🔗 https://bit.ly/MPC-Tuning-YT

💻 Resumen del Video en el Sitio WEB:
🔗 https://bit.ly/CAE-MPC-Tuning


⏱ MARCAS DE TIEMPO ⏱
00:00 MPC Tuning
01:47 Descarga del Algoritmo
04:07 Entender como afecta la sintonia al proceso
05:00 Variación del horizonte de predicción y control
10:20 Aumenta Horizonte de Predicción
12:06 Aumentar Horizonte de Control
13:21 Horizontes de Predicción y Control Grandes
14:14 Análisis de selección de los horizontes
15:31 Variación de los pesos del MPC
16:57 Funcionamiento del MPCTuning
20:33 Goal Attainment Method - GAM
23:00 Como funciona el GAM en el MPCTuning
24:25 Variable Neighborhood Search - VNS
27:15 Como funciona el VNS en el MPCTuning
29:48 Código del MPCTuning en Matlab

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