Integrar-se en equips multidisciplinars d' R+D+I Anàlisis i modelat de sistemes dinàmics Formular un problema complet de control, des de la definició d'especificacions fins el dissenny i avaluació de l'estratègia de control. Simular sistemes dinàmics
1. INTRODUCCIÓ 1.1. Dinàmiques difícils dels sistemes complexos 1.2. Tècniques avançades de control vs tècniques clàssiques de control 2. CARACTERITZACIÓ DE LA DINÀMICA DE PROCÉS 2.1. Modelat matemàtic 2.2. Identificació paramètrica 2.3. Estimació d'estats mitjançant observador i filtre de Kalman 3. ANÀLISI DEL COMPORTAMENT DE SISTEMA 3.1. Error estacionari 3.2. Estabilitat 3.3. Robustesa 3.4. Altres especificacions 4. TÈCNIQUES AVANÇADES DE CONTROL BASADES EN MODEL 4.1. Control òptim 4.2. Control robust 4.3. Control predictiu 4.4. Control basat en teoria de Lyapunov 4.5. Altres tècniques del control avançat 5. ESTUDI DE CASOS D'APLICACIÓ
Dorf, Richard C., Bishop, Robert H., Dormido Canto, Sebastián, Dormido Canto, Raquel (cop. 2005). Sistemas de control moderno (10ª ed.). Madrid [etc.]: Prentice Hall. Aström, Karl J., (1995). Modern control systems. Piscataway: Institute of Electrical and ElectronicsEngineers. Ljung, Lennart (1999). System identification : theory for the user (Second edition). Upper Saddle River, N.J.: Prentice-Hall. Lewis, Frank L. (1992). Applied optimal control & estimation : digital design & implementation. Englewood Cliffs: Prentice Hall: Texas Instruments. Zhou, Kemin, Doyle, John C. (cop. 1998). . London: Prentice Hall International. Fernández Camacho, Eduardo, Bordons Alba, Carlos (cop. 2004). Model predictive control (2nd ed.). London [etc.]: Springer. Harvey, Andrew C. (1990). Forecasting, structural time series models and the Kalman filter. Cambridge [etc.]: Cambridge University Press.
Avaluació continuada a través dels treballs de laboratori i bibliogràfics. Notal final = 30% (treballs durant el curs) + 70% (un treball final)