Resumen

El control predictivo de modelos (CPM) se ha utilizado con éxito en la industria. La característica básica de estos algoritmos es la formulación de un problema de optimización para calcular la secuencia de movimientos de control que minimizan una función de rendimiento en el horizonte temporal con la mejor información disponible en cada instante, teniendo en cuenta las restricciones de operación y del modelo de planta. Para la aplicación experimental en el control multivariable de la planta piloto (nivel y pH) se utilizaron los algoritmos clásicos Infinite Horizon Model Predictive Control (IHMPC) y Model Predictive Control with Reference System (RSMPC). Las simulaciones y los resultados experimentales indican la aplicabilidad y la limitación de la técnica de control.

• Materias:Automatización Control del proceso Sistemas no lineales Modelo lineal Regulación automática Diagnóstico de fallos
• Subjects:Automation Nonlinear systems Linear model Automatic regulation Fault diagnosis
• Palabras claves:algoritmos clásicos control predictivo de modelos de horizonte infinito, control predictivo de modelos, control predictivo de modelos, restricciones del modelo de la planta, sistema de referencia, funcionamiento de la cuenta, característica básica, mejor información, movimientos de control, técnica de control
• Keywords:classical algorithms infinite horizon model predictive control, model predictive control, model predictive control, plant model constraints, reference system, account operation, basic characteristic, best information, control moves, control technique