MODELOS DE HAMMERSTEIN Y WIENER PARA EL CONTROL PREDICTIVO DE SISTEMAS NO LINEALES USANDO ALGORITMOS GENETICOS

MODELOS DE HAMMERSTEIN Y WIENER PARA EL CONTROL
PREDICTIVO DE SISTEMAS NO LINEALES USANDO
ALGORITMOS GENETICOS
Hammerstein and Wiener Models for the Predictive Control of Non Linear
Systems using Genetic Algoritms
Ing. Abdel Aguado Fernández, Dr. Alberto Aguado Behar
Empresa de Ingeniería y Proyectos de la Electricidad, Cuba, email: aaft@inel.une.cu
Instituto de Cibernética, Matemática yFísica, Cuba, email: aguado@icmf.inf.cu

RESUMEN
Se propone una solución al problema del control predictivo de sistemas no lineales basada en el uso de modelos de Hammerstein o Wiener como predictores y el de
un algoritmo genético especialmente diseñado para el
trabajo en tiempo real, como optimizador. Este enfoque
puede ser utilizado ventajosamente en el caso del control de sistemasfuertemente no lineales, cuando los
predictores lineales utilizados generalmente no brindan
un comportamiento totalmente satisfactorio. Se parte de
la conocida estructura NARX, que establece la representación separada del sistema en dos bloques, uno
que describe la característica estática no lineal del sistema y el otro la dinámica lineal. En el trabajo se utiliza
un algoritmo genético comooptimizador en tiempo real,
el cual muestra de nuevo sus virtudes de flexibilidad y
precisión en los ejemplos de simulación realizados hasta el momento. En el trabajo se presenta como caso de
estudio, un modelo experimental, no lineal, de una unidad caldera-turbina, que sirve para ilustrar las ventajas
del enfoque utilizado.
Palabras Clave: Control predictivo, algoritmos genéticos, modelos deHammerstien y Wiener

ABSTRACT
In this report it is presented a solution to the model
based predictive control of nonlinear systems using
Hammerstein or Wiener models as the predictor and a
specially designed for real time use genetic algorithm as
the optimizer. This approach can be used advantageously in the control of strongly nonlinear systems,
when linear predictors do not behave in a totallysatisfactory way. In the paper it is used the well known
NARX structure, which consists of two blocks, the first
representing the non linear static characteristic of the
system and the other the lineal dynamics. A specially

designed real time genetic algorithm is used in this approach, which shows again its well known flexibility and
precision characteristic in the simulation studies madeuntil now. In the paper it is presented, as a case study,
an experimental, non linear model of a boiler-turbine
unit, which serves to illustrate the advantages of this
approach.
KeyWords: Predictive control, genetic algorithms,
Hammerstein and Wiener models.

1. INTRODUCCIÓN
En el estudio de cualquier sistema real siempre se llega
a la conclusión de que éste se caracteriza por unarespuesta no lineal cuando se explora todo su rango de
operación. No obstante, para simplificar su estudio, se
asume generalmente un comportamiento lineal para
cierta vecindad de un punto de operación dado, comprobándose, que esta linealidad se ve deteriorada a
medida que nos alejamos del punto de equilibrio alrededor del cual se ha linealizado el sistema.
Aunque esta aproximación es suficiente en lamayoría
de los casos prácticos, existen sistemas esencialmente
no lineales, en los que los que ningún modelo lineal
conduce a un esquema de control satisfactorio; se impone entonces utilizar una descripción que incluya la no
linealidad del sistema.
En este trabajo hemos decidido el uso de modelos
de Hammerstein y Weiner dada las ventajas que nos
brindan de poder identificar loscomportamientos lineal y
no lineal del sistema a controlar por separado y así poder obtener modelos a partir de datos experimentales
de entrada y de salida sin necesidad de conocer las
leyes internas que gobiernan su comportamiento. Estos
sistemas no lineales pueden ser representados por la
interconexión de sistemas lineales dinámicos y no linea-

ISBN: 978-959-7213-01-7

Aguado Fernández, Abdel...