Resumen:
El confort térmico, esencial para el bienestar de los ocupantes, impacta positivamente en niveles de estrés y rendimiento. Este análisis se enfoca en técnicas avanzadas de control, como el control PID y modelos más sofisticados como el control predictivo por modelo de orden fraccionario (FOMPC) y el control predictivo por modelo (MPC), para regular la temperatura en edificios. La investigación se motiva por la búsqueda de soluciones que mejoren el confort térmico, reduzcan el consumo de energía y disminuyan las emisiones de gases, contribuyendo así a mitigar el cambio climático.
Expositor:
El Dr. Ricardo Cajo obtuvo su Magister en Automatización y Control Industrial en la ESPOL y un Doctorado en Ingeniería en la Universidad de Gante. Actualmente, ejerce como docente de la carrera de Ingeniería en Electrónica y Automatización, ESPOL. Fue Investigador y Becario de SENESCYT y ESPOL desde el 2017 a 2021. Su trayectoria académica se complementa con una destacada actividad de investigación, reflejada en proyectos, publicaciones científicas en revistas, conferencias y capítulos de libros. Además, ha desempeñado un papel crucial como revisor en revistas de alto impacto como IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, IEEE Systems Journal y IEEE Transactions on Cybernetics, entre otras. Actualmente es coordinador del Grupo de investigación en Automatización y Control Industrial (GIACI). Sus principales áreas de interés incluyen el control de vehículos autónomos como UAV, UGV y USV, así como el control de sistemas de orden fraccional (FOC), sistemas de agentes múltiples y control predictivo basado en modelos. Su experiencia y contribuciones en estos campos lo convierten en un destacado profesional en la ingeniería y la investigación.
