Resumen

Este trabajo estudia la aplicación de la descomposición ortogonal adecuada (POD) para reducir el orden de modelos de reactores distribuidos con difusión axial y radial y la implementación del control predictivo de modelos (MPC) basado en modelos de orden reducido invariantes en el tiempo lineal (LTI) en tiempo discreto. En este trabajo, el objetivo de control es mantener el funcionamiento del reactor en una condición de operación deseada a pesar de las perturbaciones en el flujo de alimentación. Esta condición de funcionamiento se determina mediante un algoritmo de optimización que proporciona los perfiles óptimos de temperatura y concentración para el sistema. Alrededor de estos perfiles óptimos, las ecuaciones diferenciales parciales (EDP) no lineales, que modelan el reactor, se linealizan, y posteriormente las EDP lineales se discretizan en el espacio dando como resultado un modelo lineal de alto orden. Se utilizan las proyecciones POD y Galerkin para derivar el modelo lineal de bajo orden que captura la dinámica dominante de las EDP, que se utilizan posteriormente para el diseño de los controladores. Se construye una formulación MPC sobre la base del modelo lineal de bajo orden. El enfoque propuesto se prueba mediante simulación, y se demuestra que los resultados son buenos con respecto a mantener el funcionamiento del reactor.

• Materias:Control del proceso Robótica Sistemas no lineales Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Robotics Nonlinear systems Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:modelo lineal, orden, reactor, ecuaciones diferenciales parciales no lineales, descomposición ortogonal adecuada, pdes, vaina, modelo, funcionamiento, papel
• Keywords:linear model, order, reactor, nonlinear partial differential equations, proper orthogonal decomposition, pdes, pod, model, operation, paper