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Comparaci贸n de estrategias MPC basado en 铆ndice de m铆nima varianza
Model Predictive Control (MPC) is a useful tool when
controlling processes that handle a large number of
input and output variables. This study presents a
comparison of different MPC strategies when they are
subjected to control process variables directly. The
strategies studied are IMC, GPC, MPC-D, MPC-DR, and
DMC. Evaluation of the performance of the controlled
loop was performed with the filtering and correlation
analysis algorithm (FCOR). The methodology
proposed is validated in a Continuous Stirred-Tank
Reactor (CSTR) case study. Discrete predictive control
demonstrated the best results in this study.El Control predictivo de modelos (MPC) es una
herramienta 煤til para controlar procesos que manejan
un gran n煤mero de variables de entrada y salida. Este
estudio presenta una comparaci贸n de diferentes
estrategias de MPC cuando son usadas para controlar
directamente variables de proceso. Las estrategias
estudiadas son IMC, GPC, MPC-D, MPC-DR y DMC. La
evaluaci贸n del desempe帽o del lazo de control se
realiz贸 con el algoritmo de an谩lisis de filtrado y
correlaci贸n (FCOR). La metodolog铆a propuesta se
valida en un caso de estudio tipo CSTR. El control
predictivo discreto demostr贸 los mejores resultados
en este estudio