Control predictivo de procesos batch
- Autores: Ana Isabel González Santos
- Directores de la Tesis: J. M. Zamarreño (dir. tes.), César de Prada Moraga (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Valladolid ( España ) en 2000
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Ramón Perán González (presid.), María Teresa Alvarez Alvarez-Monteserín (secret.), Sebastián Dormido Bencomo (voc.), Miguel Andrés Martínez Iranzo (voc.), Carlos Bordóns Alba (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Este trabajo se desarrolla en el marco de las extensiones de las estrategias de Control Predictivo basado en modelos, (CPBM), a sistemas no lineales y específicamente a los procesos por lotes o más comunmente aceptados por su denominación inglesa, como procesos batch.
Los problemas de control en los procesos batch han sido usualmente presentados como un problema de seguimiento de trayectorias de referencia variantes en el tiempo sobre un intervalo de tiempo finito. Sin embargo, durante un lote o batch, las variables oscilan sobre amplios rangos, no operan en estados estacionarios y las dinámicas experimentan cambios significativos debido a alta nolinealidad de estos procesos, lo cual hace dificil encontrar un modelo adecuado para describirlo.
Por todo lo anterior, un sitema de control basado en modelo de manera convencional puede conducir a errores significativos y justifica el interés de desarrollar controladors predictivos no lineales en los cuales se emplea un modelo no lineal como modelo interno para las predicciones y la optimización.
Sin embargo, actualmente son pocas las aplicaciones de estas técnicas a los procedos batch y se requiere estudiar los procesos de modelado, estimación de estados y la resolución de problemas de optimización dinámica.
El objetivo general de este trabajo es el estudio y la aplicación de las técnicas de control predictivo basado en modelos (CPBM) a los procesos batch. Utilizando dos procesos tipo: un fermentador batch y un reactor fed-batch, se diseña e implementa un controlador denominado CPPBATCH considerando diferentes funciones objetivo y modelos internos así como que algunos estados no son accesibles y por consiguiente es necesario la estimación no lineal de estados.
