Las herramientas de inteligencia artificial (algoritmos evolutivos, algoritmos de lógica difusa, etc.) son de gran utilidad para resolver los problemas más complejos que se plantean en las áreas identificación, modelado y control de procesos y pueden dar respuesta a cuestiones del tipo:
¿Cómo sintonizar de forma óptima un controlador predictivo multivariable?
¿Cómo ajustar los parámetros de un PID atendiendo a múltiples criterios (estabilidad, robustez, prestaciones, implementación…)?
¿Cómo buscar el peor caso en una simulación para demostrar que nuestro sistema de control es seguro?
¿Cómo conocer algunos parámetros de nuestro modelo basado en primeros principios utilizando datos de planta?
¿Cómo ajustar óptimamente los parámetros de un sensor inferencial?
¿Es posible usar un optimizador evolutivo para controlar un proceso en tiempo real?
En esta línea de investigación el grupo CPOH trata de demostrar la viabilidad y posible aplicación de estas herramientas a la resolución problemas en el área de la ingeniería de sistemas y la automática. Tanto en el ámbito del control de procesos (control avanzado, optimización de consignas, etc.) como en otras áreas de la ingeniería relacionadas con el modelado e identificación de sistemas, los algoritmos y técnicas utilizadas permiten obtener soluciones más robustas, manejables y de menor coste que las alcanzadas mediante técnicas convencionales. La variedad y heterogeneidad de los problemas que se trata de resolver implica el uso de las más modernas metodologías basadas en Algoritmos Evolutivos haciendo uso de técnicas de computación paralela para su implementación cuando el coste computacional del problema resulta elevado.