Resumen

El artículo trata de un método de control de optimización en línea para procesos dinámicos denominado Control Predictivo de Modelos (CPM). Se trata de un método de control popular en la industria y frecuentemente tratado también en áreas académicas. Los controladores predictivos estándar no suelen garantizar la estabilidad, especialmente en el caso de horizontes cortos y gran penalización por error de control. El estado terminal es una forma de asegurar la estabilidad o al menos incrementar la robustez del controlador. En este artículo, la desviación del estado terminal predicho respecto al estado terminal deseado se considera un término de la función de coste. El efecto sobre la estabilidad y la calidad del control se demuestra en los experimentos simulados. El campo de aplicación de los métodos de optimización en línea es muy amplio e incluye diversos problemas de logística y transporte. Si no puede despreciarse la dinámica de los procesos controlados, el problema de optimización debe resolverse no sólo para el estado estacionario, sino también para el comportamiento transitorio, por ejemplo, mediante MPC.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Robótica Regulación automática Diagnóstico de fallos
• Subjects: Aerodynamics Robotics Automatic regulation Fault diagnosis
• Palabras claves:estabilidad, estado terminal, penalización de grandes errores de control, método de control de optimización en línea, control predictivo de modelos, métodos de optimización en línea, método de control popular, controladores predictivos estándar, mpc, artículo
• Keywords:stability, terminal state, large control error penalization, online optimization control method, model predictive control, online optimization methods, popular control method, standard predictive controllers, mpc, paper