Identificación de modelos Wiener y Hammerstein aplicados al diseño de un control PID predictivo de pH

• Autor: Alvarado Tabacchi, Irene
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/3824
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/3824
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Control predictivo -- Investigaciones; Modelos matemáticos -- Investigaciones

La tesis propone analizar la aplicación del control de procesos no lineales en bioprocesos, siendo el pH uno de los parámetros a controlar. En el caso de un proceso no lineal, como el de una planta de neutralización de pH, se han estudiado los métodos de identificación orientados a bloques para obtener modelos Wiener y Hammerstein. Estos modelos se han usado en la implementación de un control predictivo PID basado en la estructura de un control MPC (Model Predictive Control), dando lugar a un algoritmo de control denominado WPID predictivo y HPID predictivo según se use un modelo Wiener o Hammerstein. Los métodos de identificación y los algoritmos de control estudiados se han aplicado a una plataforma de simulación de una planta no lineal de neutralización de pH implementada en MATLAB. Los algoritmos de control predictivo WPIDp y HPIDp desarrollados se han comparado con técnicas clásicas de diseño PID y de control MPC, evidenciándose una notable mejora, en especial en el algoritmo WPIDp. Finalmente, se demuestra que el proceso de neutralización -altamente no lineal- ha permitido validar la robustez y factibilidad del control predictivo presentado en este trabajo, rango en el cual otras estructuras clásicas de control PID no presentan resultados aceptables.