Control predictivo

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CONTROL PREDICTIVO PARA UNA PLANTA MULTIVARIABLE

* Anteproyecto de Trabajo de Grado

MARIO ANDRES ZUÑIGA
PEDRO LEON RIVERA WILCHES

* Director: Ing. Jaime Oscar Díaz



UNIVERSIDAD DEL CAUCA
FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES
DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA, INSTRUMENTACIÓN Y CONTROL
POPAYÁN
2011

TABLA DE CONTENIDO

1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 3
2ESTADO DEL ARTE 6
3 APORTES 9
4 OBJETIVOS 10
4.1 GENERAL 10
4.2 ESPECÍFICOS 10
5 ACTIVIDADES Y CRONOGRAMA 11
5.1 METODOLOGÍA 11
5.2 ACTIVIDADES 11
5.3 CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES 13
6 RECURSOS, PRESUPUESTO Y FUENTES DE FINANCIACIÓN 15
7 CONDICIONES DE ENTREGA 15
8 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 16
9 ACTA DE PROPIEDAD INTELECTUAL 19

LISTA DE TABLAS

TABLA 1. CRONOGRAMA DEACTIVIDADES 13
TABLA 2. PRESUPUESTO 14

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

El Control Predictivo Basado en Modelo (CPBM), conocido también como Model Based Predictive Control (MBPC) o simplemente Model Predictive Control (MPC), es una estrategia de control basado en modelo. Usa de forma explícita un modelo matemático del proceso a controlar (modelo de predicción), el cual se utiliza para predecir laevolución de las entradas y salidas a lo largo de un horizonte temporal. El cálculo de las variables manipuladas se realiza empleando un algoritmo de optimización que minimiza en algún sentido, el error de la salida y el esfuerzo de control [1].

Una de las propiedades más atractivas del MPC es su formulación abierta, que permite la incorporación de distintos tipos de modelos de predicción, seanlineales o no lineales, monovariables o multivariables, y la consideración de restricciones sobre las señales del sistema [2]. Esto hace que sea una estrategia utilizada en muy diversas áreas del control, como se pone de manifiesto en los diversos trabajos encontrados en la literatura. Es importante destacar que el control predictivo se ha desarrollado en el mundo de la industria, y ha sido lacomunidad académica la que se ha esforzado en dar un soporte teórico a los resultados prácticos obtenidos.

Es un hecho bien conocido que una gran parte de los problemas de control a nivel de piso [3], se pueden resolver mediante simples reguladores PID. Sin embargo, existe una serie de lazos de control económicamente muy significativos que debido a la dificultad del proceso controlado y a lacalidad del control exigida, requieren técnicas de control más avanzadas. Actualmente, estas aplicaciones tienden a ser más comunes debido a una serie de factores: exigencias crecientes de calidad, ahorro de energía, seguridad, flexibilidad en la producción, necesidad de integrar decisiones económicas y sistemas de control, diseño integrado de plantas y sistemas de control, etc. Según la informaciónencontrada en la referencia [4] los principales problemas de control en la industria siguen unas tendencias como se muestran en la Figura1(a), para los años 1983, 1989 y 1995. En la Figura1(b), también según [4], se muestra una comparación del grado de satisfacción de las diferentes técnicas en la industria, para los años 1989 y 1995. Como se observa, el control predictivo ofrece un grado desatisfacción alto siendo en 1995 el de mayor valor.


(a) (b)
Figura1: A: Tendencias de los principales problemas de control en la industria. B: Grado de satisfacción de las principales técnicas en la industria para los años 1989 y 1995. Fuente [4].

Durante la década de 1960 el control avanzado se entiende como un algoritmo o estrategia de control diferente a los populares PID. Con eldesarrollo de las tecnologías y herramientas computacionales, se abrió camino a poderosos algoritmos con gran exigencia computacional y muy buenos resultados. Más que como el uso de computadoras con múltiples procesadores o el uso de algoritmos de control sofisticados, el control avanzado se considera como una técnica que se basa en elementos de muchas disciplinas que van desde la Ingeniería de...
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