Diseño y simulación de estructuras de control descentralizadas basadas en combinaciones lineales de variables

LUPPI, P. A.; RODRÍGUEZ DEL PORTAL, S.; BRACCIA, L.; ZUMOFFEN, D.

Buenos Aires

Congreso; 28º Congreso Argentino de Control Automático (AADECA); 2023

Asociación Argentina de Control Automático (AADECA)

En este trabajo se presenta una metodología de diseño de estructuras de control para plantas completas cuya arquitectura consiste de un controlador descentralizado complementado con un módulo de asignación de control y un módulo de combinación de mediciones. Estos módulos son diseñados a partir de la teoría de análisis de componentes principales, que permite definir el conjunto de las acciones de control y las variables controladas como un espacio reducido (variables latentes o componentes principales). El procedimiento de diseño es implementado mediante un problema de optimización multiobjetivo del tipo programa no lineal mixto-entero de doble nivel (BMINLP), el cual es resuelto eficientemente con algoritmos genéticos. La optimización se basa en la minimización de tres funcionales costo: la suma de los desvíos cuadráticos de las acciones de control (variables virtuales), el número de actuadores utilizado (variables manipuladas) y el número de sensores empleado (mediciones de salida). Por otra parte, el problema embebido se encarga de la minimización del número de matriz de ganancia relativa. El procedimiento completo sólo requiere como información el modelo de estado estacionario del proceso. El algoritmo propuesto permite realizar la óptima selección de variables manipuladas y mediciones, el cálculo de las matrices que caracterizan los módulos de asignación de control y combinación de mediciones, y el análisis de estabilidad de la estructura de control multivariable. El desempeño de las estrategias de control obtenidas se evalúa mediante simulaciones dinámicas del reconocido proceso Tennessee Eastman.