Efecto del número de variables y restricciones sobre el desempeño computacional de un SBC en la ejecución de un NMPC

Abstract

El modelo de control predictivo MPC, model predictive control por sus siglas en inglés, es una estrategia de control de procesos caracterizada por su baja variabilidad favoreciendo la productividad, el uso eficiente de los recursos y la calidad de los productos. De amplio uso en industrias como refinerías, petroquímicas, manipulación de alimentos y minería, esta estrategia exhibe resultados satisfactorios principalmente en sistemas multivariables no lineales [1]. Fundamentado en modelos empíricos o en leyes de la conservación, representadas por medio de sistemas de ecuaciones diferenciales y algebraicas, lineales o no lineales, el comportamiento dinámico de un proceso es predicho en un horizonte de tiempo finito, comparándose continua mente con las mediciones reales y una trayectoria o punto de ajuste definido. Este proceso se ejecuta continuamente de modo que, en cada iteración, se ejecutan cambios en la o las variables manipuladas, sujetos a restricciones del proceso.