Resumen

El control predictivo basado en modelos (model predictive control) es la familia de controladores que hace un uso explícito del modelo para obtener la señal de control. La razón de su popularidad en la industria y la academia es su capacidad de operar sin intervención de expertos por largos periodos. Existen diversos métodos de diseño de control que se fundamentan en los conceptos del control predictivo basado en modelos.

En este artículo se presenta una revisión de los métodos más comúnmente empleados que han sido incorporados en un control predictivo basado en modelos industrial. Se describen estrategias tales como el control por matriz dinámica (dynamic matrix control, DMC), el control funcional predictivo (predictive functional control, PFC), el control algorítmico de modelo (model algorithmic control, MAC), el control auto-adaptativo de predicción extendida (extended predictive self-adaptive control, EPSAC), el control adaptativo de horizonte extendido (extended horizon adaptive control, EHAC) y el control predictivo generalizado (generalized predictive control, GPC), incluyendo su historia, su idea básica, propiedades y formulación del controlador.

• Materias:Control automático Modelos matemáticos Procesos industriales
• Subjects:Automatic control Mathematical models Industrial processes
• Palabras claves:Simulación, Control de procesos, Control predictivo basado en modelos, Optimización, modelos, Estabilidad, Control por matriz dinámica, Control funcional predictivo, Control algorítmico de modelo
• Keywords:Simulation, Process control, Model-based predictive control, Optimization, models, Stability, Dynamic matrix control, Predictive functional control, Algorithmic model control