Resumen

Se ha diseñado un estimador de estado y varios sistemas de control basados en modelos para un reactor piloto real de digestión anaerobia (DA) alimentado con estiércol lácteo. El modelo utilizado es un modelo de Hill modificado, que es un modelo de proceso de DA dinámico relativamente sencillo. El estimador de estado es un filtro de Kalman no acentuado (UKF) que utiliza únicamente la medición del flujo de gas metano para actualizar sus estados. El modelo y las estimaciones de estado se utilizan en distintos sistemas de control. Uno de los sistemas de control pretende controlar el flujo de gas metano hasta un punto de consigna. Las simulaciones indican que el rendimiento del seguimiento de la consigna de un sistema de control predictivo es considerablemente mejor en comparación con el control PI, mientras que la compensación de perturbaciones no es mucho mejor. En consecuencia, suponiendo que la consigna sea constante, el controlador PI compite bien con el controlador predictivo. Se presenta una aplicación satisfactoria del control predictivo del reactor real. Asimismo, se diseñan tres sistemas de control diferentes destinados a mantener el reactor en un punto de funcionamiento en el que la concentración de ácidos grasos volátiles (AGV) tenga un valor máximo seguro. Un estudio de simulación indica que la mejor solución de control entre las tres alternativas es el control PI basado en la retroalimentación de los AGV estimados.

• Materias:Robótica Sistemas no lineales Modelo lineal Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects:Robotics Nonlinear systems Linear model Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:diferentes sistemas de control, control pi, sistemas de control, estimador de estado, medición del flujo de gas metano, modelo de proceso adinámico simple, filtro kalman no acentuado, mejor solución de control, flujo de gas metano, sistema de control predictivo
• Keywords:different control systems, pi control, control systems, state estimator, methane gas flow measurement, simple dynamical ad process model, unscented kalman filter, best control solution, methane gas flow, predictive control system