Aquest treball presenta l’aplicació i comparació de diverses tècniques de control sobre un sistema tèrmic experimental basat en transistors. Inicialment, es desenvolupa un model físic del sistema a partir de principis de conducció, convecció i radiació tèrmica, que es linealitza per facilitar l’anàlisi i disseny de controladors. Es dissenya un controlador Proporcional-Integrador (PI) ajustat segons criteris clàssics de dinàmica desitjada. No obstant això, la presència d’un retard significatiu en el sistema fa que el PI pugui esdevenir inestable. Per aquest motiu, es desenvolupa i implementa un predictor de Smith, que compensa el retard i millora la resposta. Posteriorment, s’aborda el disseny d’un Control Predictiu Generalitzat (GPC) per al mateix sistema, tant en configuració SISO com en una proposta futura MIMO. S’utilitzen equacions diofàntiques per determinar les prediccions i la llei de control òptima basada en la minimització d’una funció de cost que pondera error i esforç de control. Els resultats mostren una clara millora del GPC respecte al PI, amb menors oscil·lacions i millor estabilitat, especialment en presència de retard. Finalment, s’apunten les limitacions teòriques i pràctiques per abordar el cas multivariable, deixant-lo com a proposta per a futurs treballs.

Este proyecto de fin de grado se centra en el modelado y control de un sistema térmico mediante estrategias de control avanzadas. Se utiliza una planta térmica simplificada basada en transistores y se desarrolla un modelo físico basado en los principios de conducción, convección y radiación. Tras la linealización, se diseña y aplica un controlador Proporcional-Integral (PI). Sin embargo, debido al significativo retardo del sistema, surgen problemas de estabilidad. Para solucionar esto, se implementa un Predictor de Smith para compensar el retardo, lo que resulta en un mejor rendimiento. Además, se desarrolla una estrategia de Control Predictivo Generalizado (GPC). El GPC se basa en modelos CARIMA y ecuaciones diofánticas para predecir resultados futuros y determinar una ley de control óptima que minimiza una función de coste que equilibra el rendimiento del seguimiento y el esfuerzo de control. Los resultados de la simulación destacan el rendimiento superior del GPC sobre el PI, especialmente en sistemas con retardo, logrando una mayor estabilidad y señales de control más fluidas. Se propone una extensión de control multivariable (MIMO) como trabajo futuro debido a limitaciones teóricas.

This final degree project focuses on the modelling and control of a thermal system using advanced control strategies. A simplified thermal plant based on transistors is used, and a physical model is developed through principles of conduction, convection, and radiation. After linearization, a Proportional-Integral (PI) controller is designed and applied. However, due to significant system delay, stability issues arise. To address this, a Smith Predictor is implemented to compensate for the delay, resulting in improved performance. Furthermore, a Generalized Predictive Control (GPC) strategy is developed. The GPC relies on CARIMA models and Diophantine equations to predict future outputs and determine an optimal control law minimizing a cost function that balances tracking performance and control effort. Simulation results highlight the superior performance of GPC over PI, especially in delayed systems, achieving better stability and smoother control signals. A multivariable control extension (MIMO) is proposed as future work due to theoretical limitations.