Control predictivo basado en modelos borrosos. Reducción de la complejidad mediante el análisis de componentes principales funcionales

Resumen

En el Control Predictivo basado en Modelo, el controlador ejecuta una optimización en tiempo real para obtener la mejor solución para la acción de control. Un problema de optimización se resuelve para identificar la mejor acción de control que minimiza una función de coste relacionada con las predicciones de proceso. Debido a la carga computacional de los algoritmos, el control predictivo sujeto a restricciones, no es adecuado para funcionar en cualquier plataforma de hardware. Las técnicas de control predictivo son bien conocidos en la industria de proceso durante décadas. Es cada vez más atractiva la aplicación de técnicas de control avanzadas basadas en modelos a otros muchos campos tales como la automatización de edificios, los teléfonos inteligentes, redes de sensores inalámbricos, etc., donde las plataformas de hardware nunca se han conocido por tener una elevada potencia de cálculo. El objetivo principal de esta tesis es establecer una metodología para reducir la complejidad de cálculo al aplicar control predictivo basado en modelos no lineales sujetos a restricciones, utilizando como plataforma, sistemas de hardware de baja potencia de cálculo, permitiendo una implementación basado en estándares de la industria. La metodología se basa en la aplicación del análisis de componentes principales funcionales, proporcionando un enfoque matemáticamente elegante para reducir la complejidad de los sistemas basados en reglas, como los sistemas borrosos y los sistemas lineales a trozos. Lo que permite reducir la carga computacional en el control predictivo basado en modelos, sujetos o no a restricciones. La idea de utilizar sistemas de inferencia borrosos, además de permitir el modelado de sistemas no lineales o complejos, dota de una estructura formal que permite la implementación de la técnica de reducción de la complejidad mencionada anteriormente. En esta tesis, además de las contribuciones teóricas, se describe el trabajo realizado con plantas reales en los que se han llevado a cabo tareas de modelado y control borroso. Uno de los objetivos a cubrir en el período de la investigación y el desarrollo de la tesis ha sido la experimentación con sistemas borrosos, su simplificación y aplicación a sistemas industriales. La tesis proporciona un marco de conocimiento práctico, basado en la experiencia.