Modelo predictivo de control en fundiciones de alta precisión: un nuevo enfoque para la fase de predicción

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorNieves Acedo, Javier
dc.contributor.authorSantos Grueiro, Igor
dc.contributor.authorGarcía Bringas, Pablo
dc.date.accessioned2026-07-02T10:55:54Z
dc.date.available2026-07-02T10:55:54Z
dc.date.issued2011-08-30
dc.date.updated2026-07-02T10:55:54Z
dc.description.abstractUn Modelo Predictivo de Control (MPC) es un sistema que permite llevar a cabo el control de una planta de producción. Gracias a este tipo de sistemas es posible realizar una producción que se aproxime al "cero defectos". Para poder desempeñar su labor fundamental, este tipo de sistemas se compone de varias fases o etapas. Una de las más importantes es la fase que permite predecir la situación en la que se va a encontrar la planta en un momento dado. La mayoría de los avances realizados en este campo han estado ligados a los MPC lineales, a pesar de que el proceso que se intenta representar no lo sea. Así, en este artículo, se presentan varios experimentos que permiten demostrar que la etapa de predicción, habitualmente representada por una única función matemática, puede ser representada mediante modelos de aprendizaje automático.es
dc.description.abstractA Model Predictive Control (MPC) is a system which allows us to control a production plant. Thanks to this type of system is possible to make a production that comes close to “zero defects”. In order to achieve its main goal, this kind of systems consists of several phases. One of the most important is the phase that predicts the situation in which the plant is going to be in a given time. Currently, the majority of the research in this field are related to linear MPC, although the process, which the model tries to represent, may not be. Thus, this paper presents several experiments that proof that the forecast phase, usually represented by a single mathematical function, can be represented by machine-learning models.en
dc.identifier.citationNieves Acedo, J., Santos Grueiro, I., & García Bringas, P. (2011). Modelo predictivo de control en fundiciones de alta precisión: un nuevo enfoque para la fase de predicción. Revista de metalurgia, 47(4), 341-354. https://doi.org/10.3989/REVMETALM.1059
dc.identifier.doi10.3989/REVMETALM.1059
dc.identifier.issn0034-8570
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14454/6358
dc.language.isospa
dc.publisherCentro de Intercambio Intelectual Germano-Español
dc.rightsCopyright (c) 2011 Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)
dc.subject.otherModelo predictivo de control
dc.subject.otherAprendizaje automático
dc.subject.otherPredicción de defectos
dc.subject.otherMinería de datos
dc.subject.otherOptimización de procesos
dc.subject.otherModel predictive control
dc.subject.otherMachine learning
dc.subject.otherFault prediction
dc.subject.otherData mining
dc.subject.otherProcess optimisation
dc.titleModelo predictivo de control en fundiciones de alta precisión: un nuevo enfoque para la fase de predicciónes
dc.title.alternativeModel predictive control on high precision foundries: a new approach for the prediction phaseen
dc.typejournal article
dcterms.accessRightsopen access
oaire.citation.endPage354
oaire.citation.issue4
oaire.citation.startPage341
oaire.citation.titleRevista de metalurgia
oaire.citation.volume47
oaire.licenseConditionhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
oaire.versionVoR
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
nieves_modelo_2011.pdf
Tamaño:
1.39 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descargar
Colecciones
Artículos