La tarea de formular los objetivos y restricciones en

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Unformatted text preview: facil. El exito de la aplicacion de los metodos de optimizacion depende principalmente de la correcta formulacion del propio problema de optimizacion. La buena eleccion de los objetivos, restricciones y el grado de sus violaciones son las claves para una exitosa implementacion del control predictivo basado en 11 12 Control avanzado modelos. Los algoritmos de control predictivo son muy versatiles y robustos en las aplicaciones de control de procesos. Se pueden aplicar a una gran variedad de sistemas: de fase no m nima, inestables, con retardo y multivariables. Los controladores predictivos necesitan un modelo del proceso a controlar, para predecir el comportamiento de este ultimo. 2.1 Control Predictivo Basado en Modelos: CPBM El Control Predictivo Basado en Modelos (CPBM) es una tecnolog a que fue desarrollada inicialmente para las plantas de energ a y la industria petrolera. Poco a poco fue ganando terreno en casi todas las industrias, qu micas, alimentarias, automovil, aeroespacial y metalurgica. (Qin and Badgwell, 1996). El exito del Control predictivo se puede atribuir a tres razones principales. La primera es la incorporacion de los modelos en el proceso de control, lo que permite al controlador operar directamente con las caracter sticas signi cantes del proceso a controlar. La segunda razon es la "vision" del control predictivo hacia el futuro, a lo largo de un horizonte de prediccion, caracter stica que le permite anticipar y eliminar todos los efectos de las perturbaciones. La ultima razon es la consideracion de las entradas del proceso, restricciones de estado y de salidas directamente en el calculo de la se~al de control optima. n El control predictivo usa un modelo dinamico del proceso para predecir su comportamiento futuro. Las variables controladas predichas son usadas en un proceso de optimizacion, para minimizar una funcion de coste, con el Sec. 2.1. Control Predictivo Basado en Modelos: CPBM 13 n de calcular las secuencias de control futuras. Generalmente la funcion de coste depende del error cuadratico entre la referencia y la variable controlada en un horizonte de control. Esta operacion se repite en cada instante de muestreo. El control predictivo presenta una serie de ventajas, se puede aplicar a una gran variedad de procesos, introduce compensaciones feedforward de una manera natural para eliminar las perturbaciones, tiene compensaciones para retardos, tiene un tratamiento completo de las restricciones, y por ultimo se puede extender al caso multivariable de una manera simple. 2.1.1 Una breve historia El desarrollo del control predictivo basado en modelos (CPBM ) fue ligado a los trabajos hechos sobre la existencia de soluciones a los problemas de control optimo, dentro de ellos citamos los que fueron propuestos por Lee y Markus (1967) y Fleming y Rishel (1975): La caracterizacion de las soluciones optimas (necesarias y su cientes condiciones de optimalidad). La estabilidad de Lyapunov de los sistemas controlados por una tecnica de control optimo. Los algoritmos para el calculo d...
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