[ES]La creciente demanda de seguridad ambiental, eficiencia energética y altas
especificaciones de calidad del producto promueven el desarrollo de algoritmos
de control avanzado para mejorar el funcionamiento y el rendimiento de
los procesos industriales. Motivado por el hecho de que muchos procesos industriales
relevantes se caracterizan por fuertes no linealidades, incertidumbre
y restricciones del modelo, y la falta de métodos generales de control
lineal o no lineal para tales sistemas, el primer objetivo general de esta tesis
es desarrollar una metodología rigurosa, práctica y unificada para el diseño
de leyes de control para procesos no lineales con restricciones de entrada, que
integra capacidades explícitas de manejo de restricciones en los diseños de
controlador y proporciona una caracterización explícita de las propiedades
de estabilidad y rendimiento de los controladores diseñados. El segundo
objetivo es proporcionar una comprensión fundamental de la naturaleza del
problema de control no lineal, así como de las limitaciones impuestas por
las no linealidades y restricciones para dirigir la dinámica de tales sistemas.
El objetivo final es evaluar el control y estrategias desarrolladas mediante
modelos de simulación, utilizando EDAR como caso de estudio.
El resto de la tesis se organiza de la siguiente manera. El capítulo
2 contiene una breve descripción de la EDAR y sus diferentes etapas de
tratamiento. También presenta los detalles de tres modelos del proceso de
fangos activados (ASP) que se utilizarán en los capítulos siguientes. A continuación
se describen las perturbaciones que afectan al proceso, algunos
índices dinámicos de calidad del efluente y las condiciones operativas requeridas
para un funcionamiento adecuado. Este capítulo termina con la
descripción del problema de control. El capítulo 3 presenta algunas nociones
teóricas y algunas herramientas que se utilizarán en las metodologías
propuestas. A partir de ahí, la tesis se compone de dos partes con estrategias
de control diferentes. La primera está formada por estrategias de
control basadas en el concepto de invariancia positiva y la segunda fundamentalmente
por estrategias de control basadas en optimización dinámica
en tiempo real.
El primer controlador desarrollado en la primera parte es una ley de
retroalimentación no lineal que hará que la salida siga rápidamente una entrada
escalón de gran amplitud sin experimentar un sobreimpulso grande y sin los efectos adversos de saturación del actuador y asegurando la estabilidad
y el cumplimiento de las restricciones. El controlador consiste en una ley
de realimentación lineal calculada usando el concepto de invariancia positiva
y una ley de realimentación no lineal sin ningún elemento de conmutación.
La parte de realimentación lineal está diseñada para producir un sistema en
lazo cerrado con una pequeña relación de amortiguación para una respuesta
rápida, mientras que al mismo tiempo no excede los límites del actuador
para los niveles de entrada requeridos. La ley de realimentación no lineal se
utiliza para aumentar la relación de amortiguación del sistema en lazo cerrado
cuando la salida del sistema se aproxima a la referencia para reducir el
sobreimpulso causado por la parte lineal. El segundo controlador es un MPC
en lazo cerrado utilizando conjuntos invariantes poliédricos que proporciona
una solución simple a este tipo de control, garantizando la estabilidad y respetando
las restricciones sobre magnitud de control y sus incrementos en
ambos modos de funcionamiento del controlador dual. La solución propuesta
puede tener en cuenta restricciones simétricas y asimétricas, y reduce significativamente
la carga computacional asociada con el problema del MPC
con restricciones. La segunda parte presenta también dos metodologías de
control, la primera de ellas consiste en un nuevo Control Predictivo Generalizado
en lazo cerrado no lineal basado en un GPC no lineal económico,
como una técnica de control avanzada eficiente para mejorar la economía en
la operación de plantas no lineales. El segundo controlador se centra en la
integración de optimización dinámica económica y un controlador MPC en
lazo cerrado no lineal. La arquitectura está compuesta por dos capas. La
capa superior, consistente en un MPC económico que recibe información de
estado e información económica dependiente del tiempo, calcula trayectorias
de operación variables en el tiempo económicamente óptimas para el proceso,
optimizando una función de coste económico dependiente del tiempo
sobre un horizonte de predicción finito. La capa inferior utiliza un MPC
en lazo cerrado no lineal para calcular acciones de control que obligan a las
salidas del proceso a seguir las trayectorias recibidas desde la capa superior.
En esta última metodología, se demuestra que la desviación entre el estado
del sistema en lazo cerrado y la trayectoria económica que debe seguir está
acotada, asegurando la estabilidad
