Paez Valverde Hugo Enrique

DESARROLLO DE ESTRATEGIAS DE CONTROL Y REDES NEURONALES

En este trabajo se muestra la formulación e implementación de algoritmos de control que añadan nuevas características en cuanto a robustez, estabilidad. Todo el trabajo presenta el controlador predictivo generalizado. La razón para escoger este controlador como punto de partida, está en el enorme éxito que ha tenido este algoritmo en la industria.

A pesar de su eficacia para el control de procesos industriales, el algoritmo predictivo generalizado presenta una seria de puntos que desde siempre han parecido como grandes desventajas.

El Control Predictivo Basado en Modelos es una de las estrategias de control de más éxito desarrolladas en los últimos años para abordar problemas de control avanzado de procesos industriales. En realidad, el MBPC no es una estrategia de control Sucesiva o lineal. Sino que agrupa a toda una seria de algoritmos desarrollados bajo una misma idea. El Funcionamiento del Control Predictivo se basa en resolver en cada instante de muestreo de un problema de control optimo de horizonte finito o infinito en lazo abierto y aplicar el comando resultante de esta optimización produce un control realimentado.

La acción de lleva a cabo minimizando una función de coste en la que interviene el error futuro que se ha predicho para el sistema. Para obtener esta predicción es necesario el empleo de un modelo que permita predecir el comportamiento del sistema. La idea que subyace en las estrategias MBPC es la del Horizonte móvil que consiste en en que en cada etapa del proceso el horizonte es desplazado hacia el futuro repitiendo la minimización de la etapa.

Bajo el concepto de horizonte movil han surgido diferentes metodologias de MBPC desde la aparicion del primer algoritmo a finales de los 70. Sin Embargo, la mayoria de ellas difieren entre si solo por el tipo de modelo que emplean para representar el proceso pero comparten la misma filosofia. En este sentido se distinguen estratefias que usan modelos de respuesta impulso, respuesta ecalon, funcion de transferencia o modelo de espacio de estados. El Exito de esta estrategia ha sido debido entre otras cosas a su sencillez y a los buenos resultados que mostro desde un principio en aplicaciones industriales. De hecho los dos primeros trabajos que dieron orihen al MBPC fueron desarrollados en ciertas compañoas independientas. Estos Auntores Fueron los encargados de convencer a la comunidad de empresarios y a los investigadores que este tipo de controladores era viable y ofrecia un potencial importante para aplicaciones industriales.

Las caracteristicas principales de los controladores MBPC se pueden resumir en los siguientes puntos:

• La idea basica de los MBPC es simple, no requiere de unas matematicas complejas y resulta bastante intuitiva
• Permite tratar de forma sistematica y natural las ligaduras a las q se esta monetiendo el proceso
• La extencion de la estrategia de la formulacion SISO a una formulacion multivariable es abordable de forma relativamente simple
• Es una estrategia que puede ser utilizada para controlar diversidad de procesos, desde aquellos que presentan una dinamica relativamente simple hasta procesos de complejidad elevada. Puede tratar procesos con retardo, de frase no. minima o inestables en lazo abierto.
• El controlador resultante del diseño es un controlador lineal que puede ser implementado de forma sencilla
• En campos como la robotica pueden ser muy utiles ya que se dispone de antemano de la trayectoria de referencia deseada para la salida.