Control predictivo no lineal utilizando muestreo a múltiples tasas

Resumen: Se desarrolla en este documento una estrategia de control predictivo no lineal (NLPC) basada en un modelo del proceso con parámetros agrupados y no lineales. Se utiliza un enfoque de optimización restringida para estimar variables de estado no medidas y perturbaciones de carga. El desajuste adicional del modelo/proceso se maneja mediante un término de salida aditivo que es equivalente al enfoque de Control del Modelo Interno. Al igual que los métodos de control predictivo lineales, se determina una secuencia óptima de movimientos de control futuros para minimizar una función objetivo basada en una trayectoria de salida deseada, sujeta a restricciones de variables manipuladas (absolutas y de velocidad). El tiempo muerto se incluye explícitamente en la formulación del modelo, otorgando a NLPC la misma característica de compensación de tiempo muerto que las técnicas de modelado predictivo lineales. La naturaleza de muestreo a múltiples tasas de la mayoría de los procesos químicos también se utiliza para mejorar las estimaciones de perturbaciones del proceso. Se utilizan mediciones de composición poco frecuentes junto con mediciones de temperatura frecuentes para mejorar el control "inferencial" de la composición en un reactor de tanque agitado de flujo continuo (CSTR).