The present project presents the implementation of a Dynamic Matrix Control of the
variable Level using a programmable automation controller (PAC) in the continuous
process platform of the Electronic Engineering Career. In addition to determining the
mathematical model of the platform process that allows the application of a predictive
control to verify the behavior of the variable in question and improve times such as the
quality of the process. Through the National Instruments MAX software,
communication was made between the controller and the LabVIEW software. To
implement the DMC predictive algorithm, data acquisition and scaling of the sensor
and actuator signals were performed by means of Mathscript, obtaining data in real
time, allowing control of the plant to be more efficient, by varying the lambda
parameters, alpha, control horizon and prediction tests were developed to verify the
effects produced by the predictive algorithm DMC in the testing plant, by means of
the error index of absolute integral (IAE), the efficiency was determined by weighting
the parameters of lambda tuning and alpha in the DMC algorithm with the Wilcoxon
test to determine which parameter generates the best dynamics in the system.El presente proyecto presenta la implementación de un Control de Matriz Dinámica de
la variable Nivel utilizando un controlador de automatización programable (PAC) en
la plataforma de procesos continuos de la Carrera de Ingeniería Electrónica. Además
de determinar el modelo matemático del proceso de la plataforma que permite la
aplicación de un control predictivo para verificar el comportamiento de la variable en
mención y mejorar los tiempos como la calidad del proceso. Por medio del software
MAX de National Instruments se realiza la comunicación entre el controlador y el
software de LabVIEW. Para implementar el algoritmo predictivo DMC se efectúo la
adquisición de datos y escalamiento de las señales del sensor y actuador por medio de
Mathscript obteniendo datos en tiempo real, permitiendo que el control de la planta
tenga mayor eficacia, mediante la variación de los parámetros lambda, alfa, horizonte
de control y predicción se desarrolló pruebas para verificar que efectos produce el
algoritmo predictivo DMC en la planta de pruebas, por medio del índice de desempeño
error de integral absoluto (IAE), se determinó la eficiencia ponderando los parámetros
de sintonización lambda y alfa en el algoritmo DMC con el test de Wilcoxon para
determinar que parámetro genera mejor dinámica en el sistema