Control predictivo basado en modelo para un sistema tipo SISO de nivel de líquido representado en variables de estados y su comparación con el control PID y control por redes neuronales artificiales

Abstract

En la actualidad la temática de control automático es considerado como una pieza clave tanto en procesos industriales, así como en la investigación científica, sin embargo, el conocimiento de las técnicas y estrategias de control moderno son opacadas por las estrategias de control clásico utilizados en la mayoría de industrias. El presente proyecto se enfoca en el desarrollo de un controlador predictivo basado en modelo (MPC) y su comparativa con los algoritmos de control: Proporcional, Integral, Derivativo (PID) y Redes Neuronales Artificiales (RNA). Aplicándolos sobre un sistema de nivel de líquido de una entrada y una salida (SISO) representado en espacio de estados. Esta propuesta tecnológica tiene como fin analizar las propiedades del comportamiento de un proceso industrial al aplicar tres diferentes técnicas de control. Se parte de la adquisición de datos para la identificación y el modelado del sistema, obteniendo la representación de la planta en espacio de estados, se procede a acoplar los sistemas de control evaluando el desempeño del proceso en estado estable y de esta manera comprender el funcionamiento, ventajas, desventajas y especificaciones técnicas que deben tomarse en consideración al momento de incorporar un controlador a un sistema.