Control predictivo basado en modelo (CPBM) con estabilidad garantizada en procesos por lotes / Model predictive control (MPC) with guaranteed stability for batch processes (2010)
El control predictivo basado en modelo (CPBM) es una metodología de control de tipo realimentado-prealimentado con grandes ventajas como el manejo de procesos no lineales, amplios rangos de operación y el manejo de restricciones. Es por esta razón que el control de procesos por lotes (PpL) empieza a tener un especial interés por este tipo de controladores, ya que estos procesos son inherentemente no lineales, poseen amplios rangos de operación y manejan diversos tipos de restricciones. Sin embargo el desconocimiento sobre el comportamiento dinámico de los PpL y las dificultades inherentes de hacer control en este tipo de procesos, hace que el CPBM no pueda garantizar que se cumpla con el punto de ajuste deseado. Este trabajo presenta el uso de la teoría de conjuntos para hacer un análisis sobre el control de un PpL, para luego diseñar un CPBM que pueda manejar aquellas dificultades inherentes de la dinámica de los PpL. El capítulo 1 hace una introducción del trabajo, en el capítulo 2 se tratan temas generales sobre los PpL y su comportamiento dinámico. Luego en el capítulo 3 se encuentra el estado del arte del control de PpL, para luego entrar a los conceptos de controlabilidad y estabilidad en PpL en el capítulo 4. En el capítulo 5 se muestra el diseño de un CPBM con estabilidad garantizada para PpL utilizando la teoría de conjuntos como herramienta de análisis, finalizando en el capítulo 6 con las conclusiones del trabajo. / Abstract: The model predictive control (MPC) is a feedforward-feedback control methodology with big advantages like the handling of nonlinear process, wide operation ranges and the handling of restrictions. That is why the batch processes (BP) control area begins to have a special interest for this kind of controllers, since these processes are inherently nonlinear, they possess big operation ranges and they manage diverse types of restrictions. However the ignorance on the dynamic behavior of the BP and the inherent difficulties in BP control makes the MPC cannot guarantee the wanted convergence to the set point. This work presents the use of the set theory to make an analysis on the BP control; to design a MPC that can manage those inherent difficulties of the BP dynamics. The chapter 1 makes an introduction of the work; in chapter 2 general topics on BP and their dynamic behavior are treated. In chapter 3, the state of the art of the BP control is presented, then, the controllability and stability concepts are treated in the chapter 4. In chapter 5 the MPC with guaranteed stability for BP design is shown using the set theory methods as analysis tool, finishing with chapter 6 with the work conclusions.