Control Predictivo Mín-Máx de una Planta Piloto

Abstract

[ES] Este trabajo muestra la aplicación de una estrategia de control predictivo mín-máx basado en modelos (Min-Max Model Predictive Control, MMMPC) a una planta piloto en la que se controla la temperatura de un reactor. Para calcular la acción de control se utiliza una aproximación del peor caso, que permite calcular una solución muy cercana a la del problema mín-máx con un coste computacional mucho menor. Por tanto, es un algoritmo cuya complejidad hace factible una implementación en tiempo real para valores típicos de los horizontes de predicción y control. El comportamiento del proceso y del controlador se ilustran mediante resultados experimentales.

[EN] This work shows the application of a min-max model predictive control (MMMPC) strategy to a pilot plant in order to control the temperature of a reactor. An approximation of the worst case cost is used to compute the control action. This approximation allows us to compute a solution very close to that of the original min-max problem, but with a much lower computational burden. Due to its reduced complexity, it is easy to implement this strategy in real time for typical values of the prediction and control horizons. The behaviour of the process and the controller is illustrated by means of experimental results.