Control predictivo multivariable basado en Machine Learning: Aplicación de un modelo LSTM para el control por seguimiento del nivel y de la presión en un proceso real de ingeniería química (2023)
RESUMEN : En este trabajo de grado, se investigó la viabilidad técnica de utilizar un modelo de Machine Learning basado en 500.000 datos de regulación por dos controladores con acción proporcional e integral para lograr un control predictivo multivariable por seguimiento del nivel y la presión de un tanque en un proceso real de ingeniería química. El modelo elaborado y optimizado en Python, basado en redes neuronales recurrentes con memoria a corto plazo, demostró la capacidad de capturar dependencias secuenciales en los datos y realizar predicciones precisas. El RMSE obtenido fue inferior al 2% para un rango de nivel entre 5 y 25 cm y presiones entre 0 y 100 mbar. Sin embargo, se encontraron desafíos relacionados con la falta de control óptimo para el nivel y la presión del tanque, lo que destaca la importancia de combinar el modelo de Machine Learning con estrategias de control adicionales, como sistemas de control predictivo de modelos o la elaboración de múltiples modelos de Machine Learning en conjunto con algoritmos de control adaptativo. Estas conclusiones resaltan la necesidad de seguir investigando y refinando los enfoques utilizados para lograr un control preciso y óptimo de las variables controladas en sistemas de ingeniería química.