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La investigación se centra en la intersección de la teoría de control avanzada, la identificación de sistemas y las metodologías de optimización aplicadas a sistemas de ingeniería complejos. Una parte significativa del trabajo involucra el desarrollo de marcos de optimización multiobjetivo para abordar el modelado no lineal y el ajuste de controladores, específicamente para sistemas de posicionamiento neumático, sistemas de presión de aire y módulos termoeléctricos Peltier. Al aprovechar algoritmos evolutivos, estos estudios proporcionan a los diseñadores información detallada sobre las compensaciones de rendimiento, permitiendo estrategias de control más robustas como PID, Fuzzy-PID y Control Predictivo de Modelo (MPC). Además, la investigación explora la integración del cálculo fraccionario en algoritmos de optimización modernos, examinando su potencial para mejorar la convergencia y el rendimiento dependiente de la memoria en inteligencia artificial y ciencia computacional. Más allá de los avances teóricos, el trabajo enfatiza la creación de plataformas didácticas e interfaces de automatización industrial utilizando herramientas como LabView y MATLAB. Estas iniciativas educativas tienen como objetivo cerrar la brecha entre la ingeniería de control teórica y la implementación práctica, proporcionando a los estudiantes experiencia práctica en el diseño de controladores, evaluación de rendimiento y análisis de sistemas de automatización industrial.

Temas Clave:

• Optimización multiobjetivo y algoritmos evolutivos
• Identificación y modelado de sistemas no lineales
• Estrategias de control avanzado (MPC, Fuzzy, PID)
• Cálculo fraccionario en optimización
• Educación en ingeniería de control y plataformas didácticas
• Automatización industrial y sistemas neumáticos