Desarrollo de algoritmos de estimación paramétrica orientados al control de sistemas microfluídicos.

Vicente Martínez, Jorge
Ramírez Laboreo, Édgar (dir.) ; Calderón Gil, Pablo (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2024
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Ingeniería de Sistemas y Automática

Máster Universitario en Ingeniería Industrial

Resumen: El presente trabajo se ha realizado dentro del marco de colaboración entre el Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Zaragoza y el Instituto Tecnológico de Aragón (ITA).El objetivo principal de este trabajo ha sido la aplicación de algoritmos de estimación paramétrica a un sistema microfluídico. Estos sistemas se utilizan en campos como biotecnología o la investigación médica para ensayos con pequeños caudales de fluido a través de canales micrométricos. La versatilidad de estos sistemas implica que se produzcan cambios, como el uso de distintos fluidos, que deben ser detectados y modelados para ofrecer un control preciso de presiones y caudales. Por ello, este trabajo propone la estimación de los parámetros que modelan las partes más importantes del sistema, con el fin de adaptar el controlador predictivo basado en modelo (MPC) ya existente ante cambios durante los ensayos. Este sistema, además del chip microfluídico, cuenta con reguladores de presión, líneas de aire a presión, líneas de fluido, depósitos de fluido y caudalímetros. Para cumplir con los objetivos del trabajo, la identificación se centra en la dinámica de los reguladores de presión y del fluido circulando por los canales. Para los reguladores de presión, cuya dinámica es inicialmente desconocida, se ha propuesto un modelo lineal de caja negra basado en datos experimentales. Posteriormente, se ha analizado la aplicación de distintas técnicas de identificación paramétrica tanto offline como online. Las simulaciones llevadas a cabo con datos reales han permitido evaluar el comportamiento con los distintos métodos y seleccionar el más adecuado. En la dinámica del fluido, la estimación se ha basado en los parámetros físicos del sistema. Se ha demostrado que el sistema es identificable estructuralmente y se ha propuesto un método para ello. En la práctica, el ruido del sistema dificulta la identificación obligando a modificar el método para identificar los parámetros más importantes para el control. Finalmente se ha propuesto un método para mitigar los efectos negativos del ruido del sistema en la identificación, obteniendo unos buenos resultados por simulación. Este método se ha implementado en Python y se ha probado en el sistema real. Los resultados muestran que la estimación paramétrica es capaz de identificar los cambios en el sistema para actualizar el modelo utilizado por el controlador.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Master