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Herramienta computacional para la simulación de sistemas que operan con técnicas de control predictivo

Resumen

El presente trabajo muestra una introducción al control predictivo basado en modelos (MPC), mediante la implementación de una herramienta computacional de simulación desarrollada en Matlab, que nos permite comparar la estrategia de control predictivo frente al control PID para diferentes modelos de procesos. Luego de una breve introducción, se define la técnica de Control Predictivo, mediante la utilización del algoritmo de Control por Matriz Dinámica (DMC), y el algoritmo de Control Predictivo con Modelos en Espacios de Estados (SSMPC). Se presentan las estructuras de los algoritmos para el control con y sin restricciones en las variables del proceso; se describen los modelos de predicción, la ley de control, la función objetivo del controlador y la sintonización de sus parámetros. Se define la técnica de control PID ideal, la metodología de identificación por la curva de reacción basada en el método Smith, criterios de sintonización PID tradicionales como Zieglel-Nichols, CohenŒCoon y criterios de errores integrales; adicionalmente se enuncian las ventajas y desventajas entre las técnicas de control predictivo y control PID. Posteriormente se describe el desarrollo y la utilización de la herramienta computacional como tal; se realizan simulaciones con ejemplos y aplicaciones de diferentes procesos. Para finalizar, se presentan las conclusiones de la aplicación de la herramienta.