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Control predictivo no lineal basado en modelos de Volterra. Aplicación a una planta piloto

Abstract

El presente artículo muestra la aplicación de una estrategia de control predictivo no lineal basado en modelos (Nonlinear Model Predictive Control, NMPC) a una planta piloto en la que se controla la temperatura de un reactor. El controlador está basado en un modelo diagonal de Volterra de segundo orden para considerar efectos no lineales. Para calcular la acción de control se utiliza un método iterativo que requiere pocos recursos computacionales. El comportamiento del proceso y del controlador se presenta mediante resultados experimentales. Finalmente se comparan los resultados experimentales del NMPC con los resultados de un controlador predictivo lineal (MPC).

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Control predictivo no lineal basado en modelos de Volterra. Aplicación a una planta piloto

Author: Gruber, Jorn Klaas; Bordons Alba, Carlos
Publisher: Universidad Politécnica de Valencia
Year: 2007
DOI: 10.1016/S1697-7912(07)70223-6
Source: https://idus.us.es/bitstreams/30adb281-0046-4fb1-9742-71ff1b6d97b3/download
CONTROL PREDICTIVO NO LINEAL BASADO
EN MODELOS DE VOLTERRA. APLICACIÓN
A UNA PLANTA PILOTO.
Jo n K. G ube 1,Ca los Bo dons
Dp o. Ingenie ía de Sis emas y Au omá ica,
Escuela Técnica Supe io de Ingenie os,
Uni e sidad de Se illa,
Camino Descub imien os, s/n., 41092 Se illa
Email: jg ube @ca uja.us.es, bo [email p o ec ed]
Resumen: El p esen e a ículo mues a la aplicación de una es a egia de con ol
p edic i o no lineal basado en modelos (Nonlinea Model P edic i e Con ol,
NMPC) a una plan a pilo o en la que se con ola la empe a u a de un eac o .
El con olado es á basado en un modelo diagonal de Vol e a de segundo
o den pa a conside a e ec os no lineales. Pa a calcula la acción de con ol
se u iliza un mé odo i e a i o que equie e pocos ecu sos compu acionales. El
compo amien o del p oceso y del con olado se p esen a median e esul ados
expe imen ales. Finalmen e se compa an los esul ados expe imen ales del NMPC
con los esul ados de un con olado p edic i o lineal (MPC ). Copy igh c
2007
CEA-IFAC
Palab as cla e: con ol p edic i o no lineal, modelos de Vol e a, secuencia
pseudo-alea o ia, iden ificación, plan a pilo o.
1. INTRODUCCIÓN
Los modelos de Vol e a ep esen an la ex ensión
simple y lógica de los modelos de con olución
que han sido aplicados con g an éxi o en con ol
p edic i o lineal basado en modelos (Linea Model
P edic i e Con ol, MPC ). Es os modelos p esen-
an gené icamen e un buen compo amien o y se
puede ap o echa su es uc u a en el diseño de
con olado es. En el caso de un modelo de segundo
o den, el modelo iene la o ma
1Es e abajo ha sido financiado pa cialmen e po el
Minis e io de Educación y Ciencia a a és del p oyec o
de in es igación DPI-2004-07444-C04-01.
y(k)=h0+
∞

i=1
aiu(k−i)
+
∞

i=1
∞

j=i
bi,j u(k−i)u(k−j)(1)
que co esponde al modelo lineal de con olución
con la no linealidad como é mino adicional y
adi i o, siendo y(k)la salida y u(k)la en ada
del sis ema en el ins an e ac ual. Los pa áme os
h0,aiybi,j ep esen an el offse , los pa áme os
lineales y los pa áme os de segundo o den, es-
pec i amen e.
El con ol p edic i o no lineal basado en modelos
(Nonlinea Model P edic i e Con ol, NMPC )es
un campo jo en en el que oda ía exis en pocas
e e encias de aplicaciones indus iales (Camacho
y Bo dons 2004). Pe o la capacidad de conside a
h p:// iai.isa.up .es
ISSN: 1697-7912. Vol. 4, Núm. 3, Julio 2007, pp. 34-45
dinámicas más complejas y no lineales con ie e al
NMPC en una opción p ome edo a en el momen o
de con ola p ocesos eales. Aunque los p ocesos
indus iales mues an en gene al un compo a-
mien o no lineal, la mayo ía de los con olado es
p edic i os es án basados en modelos lineales.
En los p ocesos ue emen e no lineales la apli-
cación de MPC lineal puede se poco e ec i a y
equie e el empleo de con olado es no lineales. La
p incipal en aja de NMPC ep esen a la posibi-
lidad de conside a la dinámica no lineal. F en e a
es a g an en aja exis en ambién incon enien es
como: la dificul ad en la ob ención de un modelo
no lineal a pa i de da os expe imen ales y el
p oblema del cálculo de la acción de con ol.
Es e a ículo p esen a la aplicación de un con ol
p edic i o no lineal a un p oceso de labo a o io.
El modelo dinámico es á basado en un modelo
diagonal de Vol e a y el cálculo de la acción de
con ol se ealiza median e un mé odo i e a i o
basado en (Mane e al. 1996, Doyle e al. 2002).
El a ículo es á dis ibuido de la siguien e mane a:
en el apa ado 2 se explica el p oceso u ilizado y el
p oblema que esul a del mismo, en el apa ado 3
se p esen a la iden ificación del modelo de Vol e a
y en el 4 se mues a la ley de con ol p edic i o
no lineal. En el apa ado 5 se p esen an los e-
sul ados de la aplicación del con olado no lineal
al p oceso eal y los esul ados de un con olado
p edic i o lineal como compa ación. Finalmen e,
en el apa ado 6 se p esen an las conclusiones de i-
adas de la aplicación de es e ipo de con olado .
2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Pa a la aplicación de un con ol no lineal se
ha elegido un p oceso eal ep esen ado po una
plan a pilo o. El p oceso analizado ha sido es u-
diado an e io men e po a ios au o es (Hugo e
al. 1988, Szei e e al. 1995, Cueli 2005).
2.1 P oceso de labo a o io
El p oceso de labo a o io, ep esen ado po una
plan a pilo o, puede simula eacciones químicas
exo é micas a base de cambios en la empe a u a.
La plan a pilo o ( e la figu a 1) es á si uada en la
Escuela Supe io de Ingenie os de la Uni e sidad
de Se illa y ha sido u ilizada como plan a de
e e encia pa a p opósi os de con ol po a ios
au o es (Ramí ez e al. 1999).
Los elemen os p incipales de la plan a pilo o son
el eac o , el in e cambiado de calo , la camisa
de e ige ación y la ál ula de eci culación pa a
manipula el flujo en la camisa de e ige ación
( e la figu a 2).
Figu a 1. Plan a pilo o u ilizada pa a aplica el
NMPC.
In e cambiado de calo
8
Fj,e
Fj,s
F ,e
F ,s
Figu a 2. Diag ama de la plan a pilo o con los
cua o elemen os: eac o , in e cambiado de
calo , camisa de e ige ación y ál ula de
eci culación.
La educción de la empe a u a del con enido
del eac o se ealiza median e una camisa de
e ige ación. La disipación de calo p o ocado
po la camisa de e ige ación puede se egulada
median e la ál ula 8que manipula el flujo en
la camisa. La elación expe imen al en e el flujo
Fjque ci cula po la camisa de e ige ación y
la ape u a de la ál ula 8se puede e en la
figu a 3. El líquido de e ige ación, agua, en a
en la camisa con una empe a u a cons an e.
Con el flujo de alimen ación F ,e se suminis a
el eac i o de la eacción al eac o con el fin
de man ene la eacción ac i a. An es de en a
al eac o , el flujo de alimen ación pasa po el
in e cambiado de calo pa a educi la di e encia
de empe a u a en e el flujo de alimen ación y el
con enido del eac o . Pa a man ene el olumen
del con enido del eac o cons an e se u iliza el
flujo salien e F ,s. Po consiguien e, como el flujo
en an e y el flujo salien e ienen el mismo caudal
y casi la misma empe a u a, los dos flujos jun os
apenas p o ocan cambios en la ene gía in e na del
eac o .
J. K. G ube , C. Bo dons 35
Fjl
s
8[%]
020
40 60 80 100
0
0.06
0.12
0.18
Figu a 3. Relación en e el flujo Fjci culando po
la camisa de e ige ación y la ape u a de la
ál ula 8.
El calo de la eacción, que es unción de la concen-
ación del eac i o, puede se emulado empleando
pa a al e ec o la esis encia eléc ica según la
ley que ige es a eacción. Es e p ocedimien o de
simulación de eacciones ha sido empleado po
di e sos au o es, como (San os e al. 2001). Pa a
in o mación más de allada sob e el p oceso e las
publicaciones (Cueli 2005, Cueli y Bo dons 2006).
2.2 Modelo ma emá ico
Aunque no es necesa io dispone de un modelo
ma emá ico pa a el diseño del con olado basado
en modelos de Vol e a, se p esen a en es a sección
el modelo del p oceso pa a pone de manifies o las
ca ac e ís icas no lineales del mismo. El modelo
ma emá ico ambién jus ifica la o ma de emula
el calo gene ado en la eacción química median e
la esis encia.
En el modelo, ep esen ando un p oceso de efino
y an e io men e u ilizado en (Lee e al. 2000),
se ha conside ado que el flujo de alimen ación y
el flujo salien e del eac o son equi alen es, así
que F =F ,e =F ,s. Como consecuencia de
es a suposición el olumen VylamasaMson
cons an es. Los cambios de la empe a u a en el
eac o de la plan a pilo o ienen definidos como:
dT
d =−Fj
V(Tj,e −Tj,s)
+(−ΔH)·V
MCp
k0e−E/(RT)C2
A(2)
donde el p ime é mino co esponde a la disipa-
ción de calo po la camisa de e ige ación y el
segundo é mino deno a la ene gía gene ada po
la eacción química exo é mica. Las a iables Fj,
Tj,e yTj,s ep esen an el flujo que ci cula po la
camisa de eci culación así como la empe a u a
del agua en ando y saliendo de la camisa, es-
pec i amen e. CAes la concen ación del eac i o
en el eac o . Como el flujo de alimen ación pasa
po el in e cambiado de calo y en a en el eac-
o casi con la misma empe a u a que iene el
con enido del eac o , se ha supues o que el flujo
de alimen ación ni suminis a ni ex ae calo del
eac o .
Tabla 1. Pa áme os del modelo y
a iables cons an es
Pa áme o Valo Unidad
k01.2650 ·1017 l
mol·s
Cp4.18 kJ
K·kg
ΔH−105.57 kJ
mol
E/R 13550 K
Va iable Valo Unidad
V25 l
M25 kg
CA,e 1.2mol
l
F 0.05 l
s
Tj,e 291.15 K
La concen ación CAdel eac i o en el eac o de
la plan a se calcula como:
dCA
d =F
V(CA,e −CA)−k0e−E/(RT)C2
A(3)
donde CA,e ep esen a la concen ación del eac-
i o en el flujo de alimen ación. Los pa áme os
del modelo y las a iables con alo es cons an es
es án mos ados en la abla 1.
Como la empe a u a del fluido de e ige ación
es a iable y no co esponde a la empe a u a
en el eac o , se ha u ilizado la siguien e ap oxi-
mación, ob enida expe imen almen e, del modelo
ma emá ico pa a calcula el in e cambio de calo :
Fj·(Tj,s −Tj,e)=T−α
β(1 −e−γFj)(4)
con los pa áme os α= 292.19 K,β=14.94 s/ly
γ=13.18 s/l.
La mayo pa e de la no linealidad del modelo
ma emá ico es es á ica, pe o debido a los é mi-
nos exponenciales y cuad á icos en las ecuaciones
di e enciales de la empe a u a (2) y de la concen-
ación (3) el modelo posee ambién una dinámica
no lineal. La figu a 4 mues a la no linealidad
es á ica del modelo (2)-(4) a la que hay que añadi
la elación no lineal en e el flujo de e ige ación
Fjylaape u adela ál ula 8, según se mos ó
en la figu a 3.
3. IDENTIFICACIÓN DEL SISTEMA
La iden ificación de pa áme os de modelos cons a
en la mayo ía de los casos de cinco pa es: elección
de la es uc u a del modelo, elección de señales
de en ada adecuadas, ensayos con aplicación de
las señales elegidas pa a consegui da os de ipo
en ada–salida, la p opia iden ificación de los pa-
áme os del modelo y la alidación del modelo
iden ificado.
36 Con ol P edic i o No Lineal Basado en Modelos de Vol e a. Aplicación a una Plan a Pilo o
T[K]
CAmol
l
Fjl
s
Fjl
s
0.02
0.02
0.05
0.05
0.08
0.08
0.11
0.11
0.14
0.14
0.17
0.17
0
0.2
0.4
0.6
300
325
350
375
Figu a 4. Tempe a u a Ty concen ación CAdel
eac o en égimen es aciona io en unción del
flujo de e ige ación Fjcalculados median e
el modelo ma emá ico.
3.1 Es uc u a del modelo
A pesa del hecho de que los sis emas ísicos e o-
lucionan en gene al en iempo con inuo, la ma-
yo ía de esquemas de con ol basados en modelos
u ilizan o denado es pa a ecoge las medidas de
los senso es en el ins an e de iempo disc e o k.
Po es as azones exis e la necesidad de desc ibi
sis emas con inuos median e modelos en iempo
disc e o de la o ma:
y(k+1)= (y(k),y(k−1), ...,
u(k),u(k−1), ...)(5)
Finalmen e, pa a ep esen a la dinámica no lineal
del p oceso median e un modelo disc e o en la
o ma de la ecuación (5), se ha elegido un modelo
de Vol e a de segundo o den fini o, uncando las
sumas infini as de la exp esión (1). Pa a sis emas
con ol ido (Boyd y Chua 1985) es ablecen que
pueden se ap oximados po modelos de Vol e a
fini os. En el caso de un sis ema es able, los
pa áme os lineales ai ienden a 0pa a i→∞y
los de segundo o den bi,j a0pa a i→∞yj→∞.
En onces se u iliza un o den de uncamien o de
N1yN2con ai≈0∀i>N
1ybi,j ≈0∀i>
N2,j>N
2, espec i amen e. De es a mane a el
modelo puede se definido como:
y(k)=h0+
N1

i=1
aiu(k−i)
+
N2

i=1
N2

j=i
bi,j u(k−i)u(k−j)(6)
O a posibilidad pa a iden ifica la dinámica del
p oceso se ía el uso de un modelo con espues a
infini a al impulso (Infini e Impulse Response,
IIR). El uso de es e ipo de modelo esul a ía
en un con ol más complejo po lo que se ha
enunciadoaes e ipodemodelopa anope de
sencillez en el momen o de con ola el p oceso.
3.2 Señal de en ada
Pa a la iden ificación de los pa áme os del mo-
delo diagonal de Vol e a hay que u iliza da os
de ipo en ada–salida adecuados. La ob ención
de es os da os equie e la elección de una señal
de en ada que exci a suficien emen e el sis ema.
Los da os adqui idos deben pe mi i la pos e io
iden ificación de la dinámica compleja del sis ema.
En muchas iden ificaciones de sis emas se u iliza
como señal de en ada el uido blanco de Gauss
(Nowak y Van Veen 1994). Es a señal es in e esan-
e en eo ía po con ene odas las ecuencias con
la misma po encia y posee una au oco elación
de ce o (Pa ke e al. 2001). Pe o la aplicación
de la misma puede daña el p oceso po el mo-
imien o cons an e de la ál ula. Debido a es e
p oblema hay que encon a una señal de en ada
más adecuada que no p o oca daños en el sis ema
pe o pe mi a la iden ificación de los pa áme os
del modelo.
Pa a la iden ificación de sis emas lineales se usa
ecuen emen e una secuencia bina ia pseudo-
alea o ia (Pseudo Random Bina y Sequence,
PRBS). Desa o unadamen e, las PRBS ienen
una g an deficiencia en el momen o de iden ifica
sis emas no lineales debido a la exci ación insufi-
cien e del sis ema (Nowak y Van Veen 1994).
Po los p oblemas con el uido blanco de Gauss y
la PRBS se ha elegido finalmen e como señal de
en ada una secuencia mul ini el pseudo-alea o ia
(Pseudo Random Mul ile el Sequence,PRMS).
Las PRMS ienen, en con as e a las PRBS,no
solamen e dos ni eles, sino a ios. La ampliación
del núme o de di e en es ni eles en la señal de
en ada pe mi e una mejo exci ación del sis ema.
Las PRMS con N+1 ni eles pueden exci a
suficien emen e sis emas de Vol e a de o den N
(Nowak y Van Veen 1994). Pa a el o den N=2
del modelo de Vol e a que se u iliza en es e
a ículo se usa una PRMS con es ni eles u(k)=
{u−,u
0,u
+}( e la figu a 5).
Pa a los es ni eles se han elegido los alo es
u−=40%,u0=60%yu+=80%que esul an
en flujos de e ige ación de Fj(u−)=0.03 l/s,
Fj(u0)=0.06 l/syFj(u+)=0.12 l/s. Examinan-
do los esul ados del modelo ma emá ico p esen-
ados en la figu a 4 se puede obse a pa a los
alo es del flujo de e ige ación una ue e no
linealidad en la empe a u a en égimen es acio-
na io.
J. K. G ube , C. Bo dons 37
u(k)
u+
u0
u−
k
Figu a 5. Secuencia (PRMS) de en ada pa a la
iden ificación de modelos de Vol e a has a
segundo o den.
T[K]
310
320
330
340
350
8[%]
40
50
60
70
80
[h]
[h]
0
0
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
7
7
Figu a 6. Resul ados del ensayo de la plan a pilo o
con la en ada calculada median e el mé odo
de PRMS con es ni eles de la ape u a de la
ál ula de eci culación 8={40,60,80}%.
3.3 Ensayo
Con el obje i o de consegui da os pa a la iden-
ificación de pa áme os del modelo de Vol e a
de segundo o den se han ealizado a ios ensayos
de la plan a pilo o emulando la eacción química.
Du an e los ensayos se ha aplicado una PRMS en
la ál ula con pe íodos a iables, pe o bas an e
la gos pa a obse a la eacción de la plan a pilo o
a cambios en la en ada ( e la figu a 6).
3.4 Iden ificación de pa áme os
Finalmen e, con los da os en ada–salida ob eni-
dos en los ensayos, se ha ealizado la iden ifica-
ción de los pa áme os del modelo de Vol e a de
segundo o den median e el mé odo de mínimos
cuad ados.
An es de iden ifica los pa áme os, se ha no ma-
lizado la en ada de la siguien e mane a:
˜u(k)=u(k)−u0
Δu(7)
con u0=60yΔu=20así que la en ada
no malizada iene los ni eles ˜u={−1,0,1}.
ak[−]
0.2
0
−0.2
−0.4
−0.6
−0.8
k[−]
020
40 60 80 100
bj,k [−]
0
0.1
0.2
0.3
j[−]
0510 15 20
k[−]
0
5
10
15
20
Figu a 7. Pa áme os iden ificados del modelo no
lineal con N1= 100 yN2=20.
En p ime luga se ha iden ificado un modelo de
Vol e a comple o con N1= 100,N2=20yun
iempo de mues o de m=40s, dando luga a
los pa áme os que se mues an en la figu a 7. Se
puede e en la g áfica que el o den de unca-
mien o de N2=20no pe mi e suficien emen e la
iden ificación de la dinámica no lineal sino co a
pa edelamisma.Comolamayo pa edela
dinámica no lineal se encuen a en la diagonal
p incipal (j=k) se ha decidido de u iliza un mo-
delo diagonal de Vol e a de segundo o den. Con
los pa áme os no diagonales de segundo o den
bi,j =0∀i=jel modelo se puede ep esen a de
la siguien e mane a:
y(k)=h0+
N1

i=1
aiu(k−i)+
N2

i=1
biu(k−i)2(8)
y pe mi e un aumen o de N2sin un inc emen o
excesi o del núme o de pa áme os.
Con el modelo diagonal de Vol e a de segundo
o den se ha ealizado una iden ificación con N1=
100 yN2=40 esul ando en los pa áme os
que mues a la figu a 8. En es e caso se puede
obse a que los úl imos pa áme os de segundo
o den ienden a ce o y, como consecuencia, el
o den de uncamien o de N2=40pe mi e una
iden ificación adecuada de la dinámica no lineal.
El offse del modelo iene un alo de h0=
321.07 K.
Pa a la alidación del modelo diagonal iden ifica-
do se ha u ilizado da os de un segundo ensayo con
una PRMS como señal de en ada, con los mismos
ni eles de la ál ula de 8={40,60,80}%pe o
con pe íodos más co os. La figu a 9 mues a en
la g áfica supe io la iden ificación y en la g áfica
38 Con ol P edic i o No Lineal Basado en Modelos de Vol e a. Aplicación a una Plan a Pilo o

ak[−]
0.2
0.2
0
0
−0.2
−0.2
−0.4
−0.6
−0.8
bk[−]
−0.1
0.1
0.3
k[−]
k[−]
0
0
10 20
20
30 40
40 60 80 100
Figu a 8. Pa áme os iden ificados del modelo
diagonal con N1= 100 yN2=40.
T,Tid [K]T,T d [K]
310
310
315
320
320
325
330
330
335
340
350
[h]
[h]
0
0
1
1
2
2
3
3
4
4
5
5
6
6
7
7
Figu a 9. Compa ación de los da os expe imen a-
les (—) y del modelo (---). A iba: esul ados
de la iden ificación, abajo: esul ados de la
alidación.
Tabla 2. Compa ación de e o es
cuad á icos medios
E o Iden ificación Validación
ECM 0.49972 0.55807
in e io la alidación del modelo. La abla 2 e-
coge los e o es cuad á icos medios (ECM )dela
iden ificación y de la alidación del modelo.
La figu a 10 compa a el modelo de Vol e a,el
modelo ma emá ico de p ime os p incipios y a-
lo es expe imen ales de la plan a pilo o en égimen
es aciona io.
Pa a e i a p oblemas en la pos e io implemen-
ación del con olado p edic i o se no malizan la
salida del sis ema y la e e encia, de al mane a
que desapa ece el offse del modelo:
˜y(k)=y(k)−h0(9)
˜ (k)= (k)−h0(10)
T[K]
8[%]
20 40 60 80 100
290
320
350
380
Figu a 10. Tempe a u a en égimen es aciona io
delmodelodeVol e a (—), del modelo de
p ime os p incipios (---) y de la plan a eal
(◦)en uncióndelaape u adela ál ula 8.
4. LEY DE CONTROL
Pa a p edeci el u u o compo amien o del p o-
ceso se u iliza el modelo no lineal de Vol e a
que se puede conside a como una ex ensión na-
u al de los modelos usados en los con olado es
p edic i os más ex endidos en la indus ia, como
el Dynamic Ma ix Con ol (DMC ) (Cu le y
Ramake 1980). Pa a el modelo de segundo o den
los u u os alo es de la salida se pueden exp esa
como (Doyle e al. 2002):
˜y =G˜u+c+ (11)
con
c=H˜upas +d+g(12)
donde las ma ices GyHcon ienen los pa áme-
os lineales pa a conside a los é minos lineales
del u u o y del pasado, espec i amen e. El ec o
˜u con iene los u u os alo es de la acción de
con ol y, análogamen e, el ec o ˜upas ep esen a
los pasados alo es de la acción de con ol. El
ec o d=[d(k+1),d(k+1), ..., d(k+1)]
T
con iene la di e encia en e la salida del p oceso y
la salida del modelo en el ins an e k. Los é minos
de segundo o den de ipo u u o– u u o y u u o–
pasado se incluyen median e el ec o , el ec o
g ep esen a los elemen os de segundo o den de
ipo pasado–pasado. La definición de las ma ices
GyHasí como los ec o es ygse explican en
de alle en el Apéndice A.
Pa a conside a los inc emen os de la acción de
con ol en la unción de cos e de la ley de con ol
se ans o ma la ecuación (11) de al mane a que
dependa de los inc emen os de la acción de con ol
˜y =˜y(˜u)−→ ˜y =˜y(Δ˜u). Con la ans o mación
( e el Apéndice B), el cálculo de los u u os
alo es de la salida queda como:
˜y =G∗Δ˜u+c∗+ (13)
con
c∗=H∗˜upas +d+g(14)
Con la ans o mación del sis ema no lineal se pue-
de inclui la ponde ación de la acción de con ol
en la unción de cos e que en onces iene definida
como:
J. K. G ube , C. Bo dons 39
J=
P

i=1
(˜y(k+i)−˜ (k+i))2
+
M−1

i=0
λΔ˜u(k+i)2(15)
donde λ ep esen a el pa áme o de ponde ación
de la acción de con ol.
Con la an e io ep esen ación del modelo no line-
al y la unción de cos e se ha elegido un en oque
i e a i o pa a calcula la acción de con ol. Es e
en oque, es á basado en el abajo de (Mane e
al. 1996, Doyle e al. 2002), al que se le ha añadido
la conside ación de la acción de con ol en la
unción de cos e es el siguien e:
Paso 1: hace i=1yΔ˜u(0)(k)=0
Paso 2: esol e las ecuaciones sin es iccio-
nes
a=(˜ −c∗− )TG∗T(16)
Δ˜u=G∗TG∗+λI−1a(17)
Paso 3: comp oba si el p ime elemen o de
la Δ˜ucalculada cumple la ole ancia δen la
condición
Δ˜u(i)(k)−Δ˜u(i−1)(k)<δ (18)
Paso 4: si la an e io condición se cumple,
hace Δ˜u(k)=Δ˜u(i)(k)y la nue a acción de
con ol en el ins an e k, con ˜us (k)=˜u(k−
1) + Δ˜u(k)y la sa u ación ísica se á:
˜u(k)=⎧
⎨
⎩
˜umin si ˜us (k)<˜umin
˜us (k)eno ocaso
˜umax si ˜us (k)>˜umax
(19)
Si la an e io condición no se cumple, ecal-
cula usando
˜u =⎡
⎢
⎢
⎣
˜u(k−1)
˜u(k−1)
...
˜u(k−1)
⎤
⎥
⎥
⎦+
⎡
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
Δ˜u(i)(k)
1

j=0
Δ˜u(i)(k+j)
...
M−1

j=0
Δ˜u(i)(k+j)
⎤
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
(20)
hace i=i+1y ol e a paso 2.
Como se puede e en el paso 4, en caso de no
cumpli la condición de con e gencia, en cada
i e ación el é mino cuad á ico u u o se calcula
con el ec o de acciones de con ol ˜u calculada
en el paso 2 de la misma i e ación. Con el nue-
o ec o se calcula en la siguien e i e ación
un nue o ec o de inc emen os de la acción de
con ol. Después de cada i e ación se calcula la
di e encia en e el p ime elemen o del ec o de
inc emen os de la ac ual i e ación y de la an e io
i e ación. Se epi e es e p ocedimien o has a que
T[K]
320
323
326
329
332
8[%]
35
45
55
65
75
[min]
[min]
0
0
20
20
40
40
60
60
80
80
100
100
Figu a 11. Cambios en la e e encia del p oceso
simulado median e el modelo de Vol e a.
Compa ación del con olado p opues o (—)
y un con olado basado en SQP (---).
la di e encia cumpla la condición de con e gencia.
Pa a de alles sob e la con e gencia del algo i -
mo e el abajo de (Economou 1986). Como se
conside a el é mino du an e el paso 2 como
cons an e, es e é mino puede segui dependiendo
de los alo es absolu os de la acción de con ol
y no equie e una ans o mación pa a depende
de los inc emen os de la acción de con ol. En el
abajo de (Do ado 2006) se p esen a cómo una
adecuada elección de la ponde ación de la acción
de con ol en la unción de cos e puede ga an iza
la con e gencia hacia el óp imo global. La aplica-
ción pos e io de la sa u ación se puede e i a in-
eg ando las es icciones en el paso 2 y esol e el
p oblema de op imización median e p og amación
cuad á ica (Quad a ic P og amming,QP) (Doyle
e al. 2002).
La nue a acción de con ol u(k)se calcula median-
e deno malización de la acción de con ol ˜u(k)y
se deduce di ec amen e de la ecuación (7):
u(k)=˜u(k)·Δu+u0(21)
5. RESULTADOS EXPERIMENTALES
En p ime luga se han ajus ado los pa áme os
del con olado p opues o simulando la eacción
química median e el modelo de Vol e a.Po me-
dio de las simulaciones se ha fijado la ponde ación
de la acción de con ol a λ=0.8, los o denes de
uncamien o a N1= 100 yN2=20, el ho izon e
de p edicción a P= 100 y el ho izon e de con ol
aM=15. Además se ha u ilizado un con olado
basado en el algo i mo SQP (Sequen ial Nonlinea
P og amming) de P og amación No Lineal con
el fin de e ifica los esul ados del con olado
p opues o. La figu a 11 mues a una compa ación
de los esul ados casi idén icos de los dos con o-
lado es en el caso de cambios en la e e encia.
El p oceso en cues ión es á con olado median e
el sis ema de con ol dis ibuido Sima ic-IT que
40 Con ol P edic i o No Lineal Basado en Modelos de Vol e a. Aplicación a una Plan a Pilo o
u
˜u
∗˜ y
˜y
T
˜ = ∗−h0
1
K s+1
˜y=y−h0
u=˜uΔu+u0Plan a
pilo o
NMPC
Fil o de
p ime o den
No mali-
zación
No mali-
zación
Algo i mo
i e a i o
Deno mali-
zación Sis ema
Figu a 12. Diag ama de bloques de la es uc u a de con ol con el NMPC pa a con ola la empe a u a
de la plan a pilo o.
incluye un Au oma a P og amable denominado
PMC 10. El algo i mo de con ol se ejecu a en
Ma lab e in e cambia in o mación con el sis ema
de con ol dis ibuido a a és de OPC (OLE o
P ocess Con ol).
El algo i mo de con ol p edic i o no lineal ha sido
aplicado a la plan a pilo o usando la es uc u a
de con ol que mues a la figu a 12. En un p ime
paso se fil a la e e encia y se no malizan la
e e encia fil ada ∗y la salida del p oceso y.
Con los alo es no malizados el NMPC calcula
la nue a acción de con ol ˜umedian e el algo i -
mo i e a i o. Finalmen e, se aplica la acción de
con ol deno malizada ua la plan a pilo o. El uso
del fil o de la e e encia pe mi e la elección de
un alo bajo pa a el pa áme o λde la ley de
con ol. De es a mane a, la combinación de fil o
de e e encia y alo bajo de λ esul anenuncom-
po amien o sua e del p oceso en el momen o de
cambia el pun o de ope ación y una eacción más
ag esi a a di e gencias en égimen es aciona io.
Con el con olado p edic i o no lineal se han
ealizado dos se ies de ensayos, una con cambios
en la e e encia y o a con pe u baciones. Pa a
pode compa a los da os ob enidos, se ha aplica-
do ambién un con olado MPC lineal median e
la misma es uc u a de con ol ( e la figu a 12)
al p oceso. Pa a los ensayos con el NMPC se han
u ilizado los pa áme os N1= 100 yN2=40
(o den de uncamien o), P= 100 (ho izon e de
p edicción), M=15(ho izon e de con ol) y
λ=0.8(ponde ación). El fil o de la e e encia
iene una cons an e de iempo de K = 100 s.
Los mismos pa áme os se han u ilizado pa a el
con olado p edic i o lineal.
P ime o se ha ealizado con el p oceso con olado
po el NMPC un ensayo con a ios cambios en
la e e encia ( e la figu a 13). En la g áfica se
pueden e desde a iba a abajo: la empe a u a
y la e e encia, la concen ación del eac i o, la
ape u a de la ál ula y las i e aciones necesa ias
pa a cumpli la condición de con e gencia. La
empe a u a del p oceso sigue bien la e e encia y
mues a pocas oscilaciones. Solamen e en el mo-
men o de cambio de la e e encia hay g andes di-
T[K]
320
323
326
329
332
CA[mol/l]
0.1
0.15
0.2
8[%]
30
40
50
60
70
80
I e aciones [−]
0
2
4
6
[min]
[min]
[min]
[min]
0
0
0
0
20
20
20
20
40
40
40
40
60
60
60
60
80
80
80
80
100
100
100
100
Figu a 13. Resul ado del ensayo de la plan a pilo o
con cambios en la e e encia con olado po
el NMPC. De a iba a abajo: empe a u a y
e e encia, concen ación del eac i o, acción
de con ol, i e aciones pa a con e gencia.
e gencias en e empe a u a y e e encia, pe o el
con olado no lineal compensa es as di e gencias
en un iempo azonable. Las acciones de con ol
mues an una eacción ápida a las di e gencias
en e la empe a u a y la e e encia y p esen an un
compo amien o sua e que no ha sido limi ado po
la sa u ación. Con espec o a las i e aciones pa a
cumpli la condición de con e gencia se puede e
que el algo i mo necesi aba en e 2 y 6 i e aciones,
que significa un cálculo ápido con los o denado es
ac uales.
La figu a 14 mues a los esul ados del ensayo
con cambios en la e e encia con olado po el
MPC lineal. Como se puede e , la empe a u a
J. K. G ube , C. Bo dons 41
T[K]
320
323
326
329
332
CA[mol/l]
0.1
0.15
0.2
8[%]
30
40
50
60
70
80
[min]
[min]
[min]
0
0
0
20
20
20
40
40
40
60
60
60
80
80
80
100
100
100
Figu a 14. Resul ado del ensayo de la plan a pilo o
con cambios en la e e encia con olado po
el MPC. De a iba a abajo: empe a u a y
e e encia, concen ación del eac i o, acción
de con ol.
mues a oscilaciones después de los cambios en la
e e encia. En égimen es aciona io, empe a u a
y concen ación del eac i o p esen an más osci-
laciones que el p oceso con olado po el NMPC.
Con espec o a la acción de con ol, la ape u a
de la ál ula p esen a oscilaciones conside ables
en égimen es aciona io.
En segundo luga se ha comp obado el compo a-
mien o del p oceso con olado po el NMPC an e
pe u baciones. Como pe u baciones se han elegi-
do el flujo de alimen ación F , e la ecuación (3),
ylaape u adela ál ula 8. La figu a 15 mues a
los esul ados de un ensayo con las pe u baciones
mencionadas. Al p oceso en égimen es aciona io
se ha aplicado en =20min una pe u bación adi-
i a en el flujo de alimen ación de ΔF =0.005 l/s
que co esponde a un 10 % de la gama. Después
de 60 minu os, en =80min, se ha qui ado la
pe u bación pa a aplica en = 140 min una
pe u bación en la ál ula de Δ 8=5%.Comose
puede e en los esul ados, el con olado NMPC
consigue compensa los e o es p o ocados po
las pe u baciones, pe o a da en odos los casos
en e 30 y 40 minu os pa a qui a la di e gen-
cia. Después de la compensación de los e o es,
el p oceso mues a oscilaciones significa i as en
la empe a u a, la concen ación y la acción de
con ol. El núme o de i e aciones necesa ias pa a
calcula la acción de con ol no se ha is o influido
po las pe u baciones.
Pa a pode compa a los esul ados del NMPC,
se ha ealizado un ensayo de la plan a pilo o con
las mismas pe u baciones y el con olado p e-
T[K]
320
321
322
CA[mol/l]
0.18
0.19
0.2
8[%]
55
60
65
70
I e aciones [−]
0
1
2
3
4
[min]
[min]
[min]
[min]
0
0
0
0
50
50
50
50
100
100
100
100
150
150
150
150
200
200
200
200
Figu a 15. Resul ado del ensayo de la plan a pilo o
con pe u baciones con olado po el NMPC.
De a iba a abajo: empe a u a y e e encia,
concen ación del eac i o, acción de con ol,
i e aciones pa a con e gencia.
dic i o lineal ( e la figu a 16). El MPC ambién
log a compensa los e o es p o ocados po las
pe u baciones, pe o la empe a u a mues a os-
cilaciones muy g andes al ededo de la e e encia.
La concen ación del eac i o y la ape u a de la
ál ula oscilan ue emen e du an e odo el ensayo
de al mane a que el MPC pa ece incapaz de
educi las oscilaciones p esen es. Las di e gen-
cias en e empe a u a y e e encia du an e los
dos ensayos con pe u baciones (NMPC yMPC )
son simila es, pe o las oscilaciones ue es en la
empe a u a, la concen ación y la ape u a de la
ál ula mues an que el MPC ob iene esul ados
in e io es en compa ación con el NMPC.
Pa a cuan ifica la di e encia se ha u ilizando la
suma de e o es cuad á icos
=
k=1
( (k)−y(k))2(22)
La abla 3 ecoge los esul ados de los ensayos
ealizados. Puede obse a se cómo en ambos casos
se consigue una mejo a, sob e odo eniendo en
cuen a que la solución se ha implemen ado de
o ma sencilla sin necesidad de habe complicado
la es a egia de con ol.
En la abla 4 se mues an los iempos o ales
necesa ios pa a calcula las acciones de con ol en
42 Con ol P edic i o No Lineal Basado en Modelos de Vol e a. Aplicación a una Plan a Pilo o