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Control del Nivel de Pulpa en un Circuito de Flotación Utilizando una Estrategia de Control Predictivo

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Control del Nivel de Pulpa en un Circuito de Flotación Utilizando una Estrategia de Control Predictivo

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dc.contributor.author Troncoso, Cristián es_ES
dc.contributor.author Suárez, Alejandro es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-15T11:25:35Z
dc.date.available 2020-05-15T11:25:35Z
dc.date.issued 2017-07-09
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/143391
dc.description.abstract [ES] Este trabajo presenta el diseño y resultados de la implementación de una estrategia de control predictivo para el control del nivel de pulpa de un circuito de flotación primario de una minera ubicada en la tercera región de Chile, el cual está compuesto por cinco bancos de flotación. La estrategia considera una representación de estados que modela el nivel de cada banco (utilizando un modelo de múltiples entradas y una salida), el que es obtenido mediante un procedimiento de identificación de sistemas y utiliza un filtro de Kalman como estimador de estados. Para resolver el problema de optimización que calcula la acción de control a aplicar se utiliza un optimizador basado en algoritmos genéticos. Se presentan los resultados de la estrategia de control propuesta mediante datos experimentales. es_ES
dc.description.abstract [EN] This work presents the design and implementation results of a model predictive control strategy used to control the pulp level of a Rougher flotation circuit in a mine located in the third region of Chile, which is composed by five flotation banks. The strategy considers a state space representation to model the pulp level of each bank (with a multiple input - single output model), which is obtained by a system identification procedure and uses a Kalman filter as a state estimator. To solve the optimization problem that calculates the control law, a genetic algorithm based optimization tool is used. Experimental data is used to show the results of the proposed control strategy. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Model predictive control es_ES
dc.subject System identification and parameter estimation es_ES
dc.subject Kalman filter es_ES
dc.subject Disturbance rejection es_ES
dc.subject Mining es_ES
dc.subject Metalurgy es_ES
dc.subject Metals and materials es_ES
dc.subject Control predictivo basado en modelo es_ES
dc.subject Identificación de sistemas y estimación de parámetros es_ES
dc.subject Filtro de Kalman es_ES
dc.subject Rechazo a perturbaciones es_ES
dc.subject Minería es_ES
dc.subject Metalurgia es_ES
dc.subject Metales y materiales es_ES
dc.title Control del Nivel de Pulpa en un Circuito de Flotación Utilizando una Estrategia de Control Predictivo es_ES
dc.title.alternative Pulp Level Control of a Flotation Circuit Using a Model Predictive Control Strategy es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/j.riai.2017.04.003
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Troncoso, C.; Suárez, A. (2017). Control del Nivel de Pulpa en un Circuito de Flotación Utilizando una Estrategia de Control Predictivo. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 14(3):234-245. https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.04.003 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/j.riai.2017.04.003 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 234 es_ES
dc.description.upvformatpfin 245 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 14 es_ES
dc.description.issue 3 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\9204 es_ES
dc.description.references Desbiens, A., Hodouin, D., Mailloux, M., 1998. Nonlinear predictive control of a rougher flotation unit using local models. Proceedings of the IFAC-MMM Automation Symposium, 297-302. es_ES
dc.description.references Goldberg, D., 1989. Genetic algorithms in search optimization and machine learning. Addison-Wesley, United States of America. es_ES
dc.description.references Goodwin, G., Graebe, S., Salgado, M., 2000. Control system design, 1st Edition. Prentice Hall, United States of America. es_ES
dc.description.references Haupt, R., Haupt, S., 2004. Practical genetic algorithms. John Wiley & Sons, United States of America. es_ES
dc.description.references Hulbert, D., 1995. Multivariable control of pulp levels in flotation circuits. Proceedings 8th International Symposium on Control in Mining, Metals and Minerals, 71-76. es_ES
dc.description.references Kampjärvi, ¨ P., Jämsä-Jounela, S., 2003. ¨ Level control strategies for flotation cells. Minerals Engineering 16 (11), 1061-1068. es_ES
dc.description.references Ljung, L., 1999. System Identification: Theory for the user. Prentice Hall, United States of America. es_ES
dc.description.references Martínez, M., Senent, J., Blasco, X., 1998. Generalized predictive control using genetic algorithms (gagpc). Engineering Applications of Artificial Intelligence 11 (3), 355 - 377. es_ES
dc.description.references Pannocchia, G., 2003. Robust disturbance modeling for model predictive control with application to multivariable ill-conditioned processes. Journal of Process Control 13 (8), 693-701. es_ES
dc.description.references Pérez-Correa, R., González, G., Casali, A., Cipriano, A., Barrera, R., Zavala, E., 1998. Dynamic modelling and advanced multivariable control of conventional flotation circuits. Minerals Engineering 11 (4), 333 - 346. es_ES
dc.description.references Putz, E., Cipriano, A., 2015. Hybrid model predictive control for flotation plants. Minerals Engineering 70, 26 - 35. es_ES
dc.description.references Rojas, D., Cipriano, A., 2011. Model based predictive control of a rougher flotation circuit considering grade estimation in intermediate cells. Dyna 78 (166), 29-37. es_ES
dc.description.references Rossiter, J., 2013. Model-based predictive control: a practical approach. CRC press, United States of America. es_ES
dc.description.references Stenlund, B., Medvedev, A., 2002. Level control of cascade coupled flotation tanks. Control engineering practice 10 (4), 443-448. es_ES
dc.description.references Suárez, A., Gómez, Z., 2011. Sensor virtual entrenado usando el concepto de variables instrumentales y aplicado en la medicion de temperatura en un ' convertidor teniente. Revista Iberoamericana de Automatica ' e Informatica ' Industrial 8 (1), 54-63. es_ES
dc.description.references Tulleken, H., 1990. Generalized binary noise test-signal concept for improved identification-experiment design. Automatica 26 (1), 37-49. es_ES
dc.description.references Zhu, Y., 2001. Multivariable system identification for process control. Elsevier, United States of America. es_ES


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