Control predictivo fuzzy con aplicación a la depuración biológica de fangos activados

• Pedro M. Vallejo Llamas ^[1] ; Pastora Vega Cruz ^[1]
  1. [1] Universidad de Salamanca

     Universidad de Salamanca

     Salamanca, España

     
• Localización: Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática / coord. por Hilario López García, 2017, ISBN 978-84-16664-74-0, págs. 437-444
• Idioma: español
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  • El trabajo que aquí se presenta se sitúa en el ámbito del control predictivo no lineal, tomando como base de las predicciones un modelo fuzzy del proceso (FMBPC), obtenido mediante identificación a partir de datos de entrada y salida. En nuestro caso, siguiendo una línea particular introducida previamente por otros autores, tal modelo es tratado adecuadamente para poder expresarlo en forma de ecuaciones de estado, más comprensibles y manejables. Y utilizando estas ecuaciones para el cálculo de las predicciones, junto con la restricción del seguimiento de una trayectoria de referencia, se deducirá una expresión analítica expresa para la ley de control. El enfoque elegido reúne dos posibles ventajas, según diversos autores: la idoneidad de los esquemas de control predictivo basados en modelos fuzzy para controlar procesos con una dinámica fuertemente no lineal, por un lado, y la claridad y concreción del procedimiento numérico de obtención de la ley de control predictivo de una manera analítica, frente a los procedimientos basados en optimización. En este artículo se estudia la aplicación de esta estrategia al control de un proceso biológico de depuración de fangos activados, un proceso fuertemente no lineal y multivariable, realizando diversos experimentos de control predictivo basado en modelos fuzzy (FMBPC), mediante simulación.