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Estrategias para el control de un reactor cstr con comportamiento dinámico caótico

Resumen

El objeto del trabajo es comparar estrategias de control convencional, con un método de control del caos, sobre un sistema reaccionante químico que exhibe un comportamiento dinámico caótico. En concreto, se utilizó una estrategia de control feedback, una estrategia de control feedforward, un lazo combinado feedforward- feedback, una red neuronal artificial, y un método de control del caos sobre un sistema de dos reacciones consecutivas de primer orden, irreversibles, la primera exotérmica y la segunda endotérmica, que ocurre en un reactor CSTR que exhibe caos, por medio de, la ruta duplicación del periodo. Primero que todo, se realizó el atractor extraño, las series de tiempo, mapa retorno, cálculo de los exponentes de Lyapunov. De los métodos de control del caos, se utilizó el algoritmo proporcional feedback basado en el mapa. En cuanto a, redes neuronales artificiales, se utilizó NLMPC (Nonlinear Model Predictive Controller) usando redes neuronales, que viene implementado en el Neural network toolbox de Matlab. Respecto al control feedback, se hizo el análisis para el control P y el control PI. Se hizo el desarrollo en el dominio del tiempo, y en el domino de Laplace, y, se utilizaron las pruebas de estabilidad de la teoría de control lineal, para encontrar los límites de estabilidad condicional. Se encontró que, el sistema se puede controlar con la estrategia de control feedback y el lazo combinado feedforward-feedback. El algoritmo proporcional feedback basado en el mapa, falla al controlar el sistema a la órbita periódica inestable de periodo-1, y, controla el sistema a la órbita de periodo-5. El control predictivo del modelo basado en redes neuronales, no es capaz de controlar el sistema en todo el rango de tiempo. Los mejores resultados se obtuvieron con el control feedback, de estos, el control P.