2024 Resumen industrial
Optimization of 3-D flight trajectory of variable trim kites for airborne wind energy production
arXiv:2403.00382
Predictive-Control.com
Ingeniería de Control Predictivo Basado en Modelo
Control basado en optimización en tiempo real para sistemas restringidos, no lineales y multivariable.
16 patrones de diseño · 5 dominios de aplicación · consultoría mundial
Reservar llamada gratuitaEl MPC es una estrategia de control avanzada que utiliza un modelo interno del sistema para resolver repetidamente un problema de optimización sobre un horizonte de predicción finito. En cada paso de tiempo se calcula la secuencia óptima de entradas futuras, pero solo se aplica la primera acción y el horizonte avanza. Este principio de "horizonte receding" anticipa el comportamiento futuro, respeta restricciones duras y maneja objetivos en competencia simultáneamente.
Los límites físicos se incorporan directamente en la optimización — sin saturación ad-hoc.
El MPC maneja sistemas MIMO de forma nativa. Las interacciones se capturan y equilibran automáticamente.
Cuando se conocen referencias o perturbaciones futuras, el MPC las explota proactivamente.
El NMPC extiende el marco a dinámicas no lineales; el MPC de enteros mixtos gestiona lógica híbrida.
La estimación de estado alimenta al MPC con estados no medidos.
soft-sensor.comEl MPC Económico minimiza directamente costos operativos, consumo energético o pérdidas de rendimiento.
A lo largo de años de proyectos industriales y de investigación se han destilado 16 patrones de diseño recurrentes. Cada uno aborda un desafío MPC específico — desde electrónica de potencia en escalas de µs hasta control de locomoción de cuerpo completo — con enunciado del problema, formulación, notas de implementación y referencias. Todos los patrones están publicados íntegramente en noga.es.
Direct cost minimization — no intermediate setpoint. Control decisions are business decisions.
Leer patrón → Pattern 02Physics-based NMPC for continuous and batch processes: energy, quality, and throughput in one controller.
Leer patrón → Pattern 03Deterministic optimization on DSP, microcontrollers, and FPGAs with hard real-time guarantees.
Leer patrón → Pattern 04MPC for power electronics at microsecond timescales, replacing hysteresis and PWM strategies.
Leer patrón → Pattern 05One model-based design replaces parameter-dense calibration tables and generalizes across conditions.
Leer patrón → Pattern 06Nonlinear MPC for agile flight, disturbance rejection, and multi-vehicle swarm coordination.
Leer patrón → Pattern 07Layered MPC for ground vehicles: trajectory planning + model-based tracking with collision avoidance.
Leer patrón → Pattern 08Sub-millimeter trajectory tracking through constrained dynamic optimization of manipulator motion.
Leer patrón → Pattern 09Treats contact as a variable to optimize — not a disturbance to reject — for safe physical collaboration.
Leer patrón → Pattern 10Constraints-first MPC: friction cones, torque limits, and foot placement resolved in real time.
Leer patrón → Pattern 11Decouples path progress from tracking error — more speed from the same hardware, tighter contour accuracy.
Leer patrón → Pattern 12Two-stage pattern: optimal plans computed offline, executed by real-time MPC online.
Leer patrón → Pattern 13Robust MPC that accounts for perception noise and localization error — guarantees safety under uncertainty.
Leer patrón → Pattern 14Physics backbone + learned residual closes the model-reality gap at runtime without reidentification.
Leer patrón → Pattern 15Why estimator quality and latency directly determine closed-loop performance — and how to co-design both.
Leer patrón → Pattern 16Systematic solution for coupled, actuator-saturated multi-output systems in marine and underwater vehicles.
Leer patrón →"…we were always extremely satisfied with Mr. Noga."
"…very good analytical thinking skills and … very quick comprehension."
"He always found effective solutions for difficult problems …"
"recommend, without any reservation …"
"work independently and with initiative"
Nota: Los nombres de las empresas sirven para contextualizar posiciones anteriores y no representan avales de clientes.
Una llamada gratuita de 30 minutos para entender su sistema, restricciones y objetivos. Evaluamos la aplicabilidad del MPC — sin preparación previa.
Reservar llamada gratuitaUna propuesta escrita en una semana: estructura MPC, enfoque de estimación de estado, stack de software y hoja de ruta con estimación de esfuerzo.
Identificación de modelos, diseño del controlador, generación de código, pruebas hardware-in-the-loop y puesta en marcha — software funcional en su plataforma.
Investigación revisada por pares que respalda los métodos MPC y estimación de estado aplicados en consultoría.
arXiv:2403.00382
IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society
5th IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), Seville. IFAC-PapersOnLine, 48(23), pp. 440-445
PhD Thesis, University of Valladolid
53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), pp. 3530-3535
18th International Conference on Process Control, Tatranská Lomnica, Slovakia
18th IFAC World Congress, pp. 3647-3652
19th IEEE International Conference on Control Applications (CCA), Yokohama, Japan, pp. 1654-1659
Technical Report, CERN
MSc Thesis (Joint: Univ. Valladolid, ENSIEG Grenoble, Univ. Karlsruhe, Politechnika Gdańska)
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Reservar en CalendlyEl Dr. Rafal Noga es ingeniero de sistemas de control especializado en MPC, sensores blandos y optimización en tiempo real. Doctorado (CERN). Soluciones MPC desde 2007 en robótica, aeroespacial, automoción e industria de procesos.
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