Aplicaciones Industriales del Control Automático ESC
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- Domingo Aranda Rico
- hace 8 años
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1 Aplicaciones Industriales del Control Automático Controladores Predictivos Aníbal Zanini Departamento de Electrónica Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires CIITI 2005
2 Esquema de la presentación 1 Introducción
3 Esquema de la presentación 1 Introducción
4 Introducción Primer Controlador Predictivo: Control con Predictor de Smith
5 Predicción y Control El problema de la predicción y del control es un único problema. Si se es capaz de saber lo que va a pasar en el futuro, se puede forzar la dinámica para que ese futuro sea como se desee. El control por realimentación es como manejar un auto mirando por el espejo retrovisor, el control predictivo es hacerlo mirando hacia adelante Pero...
6 Predicción y Control El problema de la predicción y del control es un único problema. Si se es capaz de saber lo que va a pasar en el futuro, se puede forzar la dinámica para que ese futuro sea como se desee. El control por realimentación es como manejar un auto mirando por el espejo retrovisor, el control predictivo es hacerlo mirando hacia adelante Pero...
7 Predicción y Control El problema de la predicción y del control es un único problema. Si se es capaz de saber lo que va a pasar en el futuro, se puede forzar la dinámica para que ese futuro sea como se desee. El control por realimentación es como manejar un auto mirando por el espejo retrovisor, el control predictivo es hacerlo mirando hacia adelante Pero...
8 Predicción y Control El problema de la predicción y del control es un único problema. Si se es capaz de saber lo que va a pasar en el futuro, se puede forzar la dinámica para que ese futuro sea como se desee. El control por realimentación es como manejar un auto mirando por el espejo retrovisor, el control predictivo es hacerlo mirando hacia adelante Pero...
9 Predicción Introducción Pero... La predicción está basada en un modelo (lo mismo pasa con el P. de Smith), Controladores basados en el Modelo (MPC) en forma explícita, Implica un conocimiento preciso de la dinámica.
10 Predicción Introducción Pero... La predicción está basada en un modelo (lo mismo pasa con el P. de Smith), Controladores basados en el Modelo (MPC) en forma explícita, Implica un conocimiento preciso de la dinámica.
11 Predicción Introducción Pero... La predicción está basada en un modelo (lo mismo pasa con el P. de Smith), Controladores basados en el Modelo (MPC) en forma explícita, Implica un conocimiento preciso de la dinámica.
12 Predicción Introducción Pero... La predicción está basada en un modelo (lo mismo pasa con el P. de Smith), Controladores basados en el Modelo (MPC) en forma explícita, Implica un conocimiento preciso de la dinámica.
13 Porqué predecir? Porqué predecir? Las acciones de control tienen, en general, efecto sobre la salida en instantes futuros, Sistemas con retardo.
14 Porqué predecir? Porqué predecir? Las acciones de control tienen, en general, efecto sobre la salida en instantes futuros, Sistemas con retardo.
15 Esquema de la presentación 1 Introducción
16 Simple a) Planta sin Retardo y k+1 = ay k + bu k Ley de Control u k = 1 b (r k+1 ay k ) Sigue existiendo la realimentación
17 Simple a) Planta sin Retardo y k+1 = ay k + bu k Ley de Control u k = 1 b (r k+1 ay k ) Sigue existiendo la realimentación
18 Simple a) Planta sin Retardo y k+1 = ay k + bu k Ley de Control u k = 1 b (r k+1 ay k ) Sigue existiendo la realimentación
19 Simple a) Planta sin Retardo y k+1 = ay k + bu k Ley de Control u k = 1 b (r k+1 ay k ) Sigue existiendo la realimentación
20 Simple a) Planta sin Retardo y k+1 = ay k + bu k Ley de Control u k = 1 b (r k+1 ay k ) Sigue existiendo la realimentación
21 Otro Simple b) Misma Planta con retardo: y k+2 = ay k+1 + bu k y k+2 = a 2 y k + bu k + abu k 1 Ley de Control u k = 1 ( b rk+2 a 2 ) y k abu k 1
22 Otro Simple b) Misma Planta con retardo: y k+2 = ay k+1 + bu k y k+2 = a 2 y k + bu k + abu k 1 Ley de Control u k = 1 ( b rk+2 a 2 ) y k abu k 1
23 Otro Simple b) Misma Planta con retardo: y k+2 = ay k+1 + bu k y k+2 = a 2 y k + bu k + abu k 1 Ley de Control u k = 1 ( b rk+2 a 2 ) y k abu k 1
24 Otro Simple b) Misma Planta con retardo: y k+2 = ay k+1 + bu k y k+2 = a 2 y k + bu k + abu k 1 Ley de Control u k = 1 ( b rk+2 a 2 ) y k abu k 1
25 Otro Simple b) Misma Planta con retardo: y k+2 = ay k+1 + bu k y k+2 = a 2 y k + bu k + abu k 1 Ley de Control u k = 1 ( b rk+2 a 2 ) y k abu k 1
26 Esquema de la presentación 1 Introducción
27 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
28 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
29 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
30 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
31 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
32 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
33 Otras formas de ver el Problema Concepto de predicción de la salida siempre presente. Otra forma de interpretar este control: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 Resolviendo esta ecuación se llega a la misma conclusión anterior. Diseño más flexible: J k+d = 1 2 [y k+d r k+d ] 2 + λ 2 u2 k Aquí comienza una familia de controladores basados en la predicción...
34 Esquema de la presentación 1 Introducción
35 Control Predictivo Clásico
36 Control Predictivo Ponderado
37 Control Predictivo Ponderado con Polinomios
38 Adaptación de los Controladores Predictivos Los controladores predictivos tienen una estructura muy conveniente para hacerlos adaptables
39 Plantas con Ruido
40 Esquema de la presentación 1 Introducción
41 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
42 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
43 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
44 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
45 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
46 s de integrantes de la Familia Dependiendo de cómo se defina el funcional: J = N 2 [ ] 2 Nu [ ] 2 rk+h y k+h/k + λ uk+j 1 h=n 1 j=1 Lazo simple o multivariable Función de transferencia, Variables de estado, Matriz dinámica Dependiendo de cómo se defina el predictor: lineal, no lineal, difuso, neuronal Dependiendo de cómo se minimice el funcional, puede incluir restricciones
47 Esquema de la presentación 1 Introducción
48 Introducción Controladores basados en el modelo de la planta Predicción y control La predicción no reemplaza a la realimentación En un mono lazo no superan a un PID Pero es muy fácil de extrapolar la idea a sistemas multivariables Muy utilizado en la industria
49 Introducción Controladores basados en el modelo de la planta Predicción y control La predicción no reemplaza a la realimentación En un mono lazo no superan a un PID Pero es muy fácil de extrapolar la idea a sistemas multivariables Muy utilizado en la industria
50 Introducción Controladores basados en el modelo de la planta Predicción y control La predicción no reemplaza a la realimentación En un mono lazo no superan a un PID Pero es muy fácil de extrapolar la idea a sistemas multivariables Muy utilizado en la industria
51 Introducción Controladores basados en el modelo de la planta Predicción y control La predicción no reemplaza a la realimentación En un mono lazo no superan a un PID Pero es muy fácil de extrapolar la idea a sistemas multivariables Muy utilizado en la industria
52 Introducción Controladores basados en el modelo de la planta Predicción y control La predicción no reemplaza a la realimentación En un mono lazo no superan a un PID Pero es muy fácil de extrapolar la idea a sistemas multivariables Muy utilizado en la industria
53 Referencias I Introducción Goodwin, G. Sin: Adaptive Filtering, Prediction and Control, Prentice Hall E.F. Camacho, Model Predictive Control in the Process Industry, Springer, 1995.
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