Fast nonlinear model predictive control , optimization strategy and industrial process applications - DþAmato F.; Kumar A.; Lp̤ez-Negrete R.; Biegler L. T.; National Science Foundation (NSF)
Con la amplia disponibilidad del control predictivo basado en modelos (MPC), su versin̤ no lineal (NMPC) brinda una extensin̤ natural para incluir modelos no lineales para seguimiento de trayectorias y optimizacin̤ dinm̀ica. El NMPC puede incluir primeros principios desarrollados para estudios dinm̀icos fuera de ln̕ea as ̕como para modelos no lineales orientados por datos, aunque requiere la aplicacin̤ de estrategias eficientes de optimizacin̤ a gran escala para evitar retrasos computacionales y para asegurar estabilidad, robustez y desempeńo superior.Este estudio presenta la aplicacin̤ de la recientemente desarrollada estrategia NMPC de paso avanzado (asNMPC). Este enfoque resuelve el problema de optimizacin̤ detallada en el fondo (in background) y aplica una actualizacin̤ en ln̕ea basada en la sensibilidad. Se muestran dos estudios de caso: control detallado de destilacin̤ y una operacin̤ multi-paso para la generacin̤ de vapor en una planta de energa̕. En ambos escenarios se logr ̤un desempeńo eficiente y robusto del controlador con una optimizacin̤ dinm̀ica no lineal.