Curso Control Estabilizante y Control Avanzado en Procesos Mineros

Curso

Online

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Metodología

    Online

  • Inicio

    Fechas disponibles

La metodología consta de los siguientes componentes:

Sesiones de clases grabadas publicadas en el Aula Virtual de BS Grupo y accesibles en linea 24 horas 7 días a la semana o descargables en un dispositivo móvil ya sea tablet o smartphone.
Auto-evaluaciones semanales.
Interacción de los alumnos con el docente a través del foro virtual de preguntas.
Desarrollo de un trabajo de aplicación práctica a ser revisado por el expositor/tutor del curso.
Aplicación de una evaluación final.
Interacción de los alumnos con el docente mediante una sesión web (webinar) quincenal en vivo, donde los alumnos podrán plantear sus dudas a los expositores y/o tutores.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Información relevante sobre el curso

Dominio de herramientas computacionales básicas, modelamiento, uso de Matlab, Simulink y fundamentos de control regulatorio. Es necesario que los participantes tengan instalado el siguiente software: Factory Talk View Machine Edition.

Los participantes que completen exitosamente el curso, recibirán la siguiente certificación:

Este curso otorga un Certificado emitido por BS Grupo

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Opiniones

Materias

  • Control de procesos
  • Control en minería

Temario

  • La Pirámide del Control de Procesos.
    • Niveles del control de procesos.
    • Desafíos para el control en minería.
    • Necesidad del control estabilizante y avanzado.
    Control Regulatorio Estabilizante.
    • Control prealimentado.
    • Predictor de Smith.
    • Control en cascada.
    • Control multivariable.
    • Control de ganancia programada.
    Control Fuzzy.
    • Introducción.
    • Lógica Tradicional versus Lógica Fuzzy.
    • Funciones de membrecía y el universo del discurso.
    • El controlador lógico difuso (CLD).
    • Diseño y aplicaciones.
    Control Predictivo Basado en Modelo.
    • Introducción.
    • Formulación.
    • Características y ventajas frente a otros controladores.
    • Uso de Toolbox MPC del Matlab.
    • Aplicaciones del MPC.

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