Evaluación de un controlador predictivo basado en un modelo semifísico de inferencia borrosa Takagi-Sugeno con conjuntos multidimensionales

Abstract

En busca de incursionar en la investigación, la formulación e incorporación de nuevas técnicas de control fiables y viables a nivel industrial, este trabajo presenta la evaluación de un controlador predictivo que usa un Sistema de Inferencia Borrosa Takagi-Sugeno con Conjuntos Multidimensionales (SIB T-S CBMD) como modelo de predicción. El Controlador Predictivo No Lineal Basado en Modelo (CPNBM) con SIB T-S CBMD permite el control de procesos químicos no lineales con eficiencia y alto grado de flexibilidad. Por su parte, el control de pH de una corriente de sustancia es crítico en gran variedad de procesos. En tal sentido, empresas productoras de alimentos como los ingenios azucareros deben controlar eficientemente el pH del jugo de caña. Los procesos de ajuste y neutralización del pH presentan un gran desafío por su fuerte no linealidad, adicionando a este problema las perturbaciones del proceso, el ruido de los instrumentos y los retardos del Elemento Final de Control (EFC), situación frecuente en la industria en general. Para cumplir el objetivo de incursionar en la investigación del modelado y control avanzado de procesos en ambientes industriales se emplearon datos reales del proceso de alcalinización del jugo de caña del Ingenio La Unión S.A., Guatemala. Los datos fueron empleados para ajustar el modelo SIB T-S con CBMD y finalmente se propuso un CPNBM que usa tal modelo para el control de pH

Abstract: Looking for venturing into research, the formulation and introduction of new control techniques reliable and feasible in industrial scale, this work presents the evaluation of a predictive control using a Fuzzy Inference System Takagi-Sugeno (FIS T-S) with Multidimensional Fuzzy Sets (MFS) as a prediction model. Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with FIS T-S and MFS allows control of nonlinear chemical processes with efficiency and high flexibility degree. Meanwhile pH Control of a dynamic fluid is critical in a variety of processes. In this way, food companies such as sugar mills, should effectively control pH of cane juice. The processes of pH adjustment and neutralization present a great challenge because of its strong non-linearity, adding to this problem the process disturbances, the instruments noise and delays in the Final Control Element (FCE), common situation in the general industry. To rise the objective of entering in the investigation of modeling and advanced control of industrial processes, there was used actual data from the alkalinization process of the cane juice of La Union S.A. sugar mill, Guatemala. The data were used to adjust the model FIS T-S and finely was proposed a NMPC that used this model for pH control