Avances en el control predictivo para controladores lógicos programables

[EN] This article presents a synthesis of the varios initiatives undertaken to implement predictive control (MPC) in programmable logic controllers (PLCs). It is based on an analysis of the accumulated experience, MPC algorithms employed, optimisation methods utilised, process systems considered and the programming standards and commercial brands of PLC devices used. The studies demonstrate the feasibility of implementing classical MPC algorithms in conjunction with optimisation methods in an embedded form. It is particularly noteworthy that optimisation algorithms such as the Hildreth method and simplified qpOASES have been demostrated to be both efficient and codable in accordance with the IEC 61131-3 standard, which is widely utilised in these devices. Furthemore, studies emphasise the necessity to reduce memory and computational calculation requirements, which enables the scaling of these algorithms from hardware-in-the-loop (HiL) simulations and laboratory-scale processes to industrial plants. Trends indicate a shift towards simplifying the utilisation of computational resources in PLCs, enhancing MPC and optimisation algorithms, and integrating these algorithms into modern internet-of-things-based devices (PLCs-IoT)

[ES] Este artículo resume diversas iniciativas para implementar el control predictivo (MPC) en controladores lógicos programables (PLCs), a partir de la experiencia acumulada, algoritmos de MPC utilizados, métodos de optimización, sistemas de proceso considerados y los estándares de programación y marcas comerciales de dispositivos PLCs empleadas. Los estudios demuestran la viabilidad de implementar algoritmos de MPC clásicos junto con métodos de optimización en forma embebida. Destacan, en particular, los algoritmos de optimización como el método de Hildreth y qp OASES simplificado, que han demostrado ser eficientes y codificables según el estándar IEC 61131-3, ampliamente utilizado en estos dispositivos. Además, los estudios resaltan la necesidad de reducir los requerimientos de memoria y cálculos computacionales, y que esto permita escalar estos algoritmos desde simulaciones hardware-in-the-loop (HiL) y procesos a escala de laborarorio hacia plantas industriales. Las tendencias actuales se orientan hacia la simplificación del uso de recursos computacionales en los PLCs, la mejora de los algoritmos de MPC y optimización, y la integración de estos algoritmos en dispositivos modernos basados en internet de las cosas (PLCs-IoT)