Simulación Borrosa De Un Reactor Con Reacción Exotérmica No Lineal

• MIiguel Angel Rodríguez Borroto ^[1] ; José Rafael Abreu García ^[1] ; Boris Luis Martinez Jiménez ^[2]
  1. [1] Facultad de Ingeniería Eléctrica, Ph.D, Universidad Central de las Villas, Santa Clara, Cuba. Tecnologías
  2. [2] Facultad de Ingeniería Eléctrica, Msc, Universidad Central de las Villas, Santa Clara, Cuba. Tecnologías.
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 74, Nº. 153, 2007, págs. 333-341
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fuzzy Simulation Of An Exothermic Nonlinear Reactor
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• Resumen
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    En el presente trabajo se desarrolla un modelo difuso basado en la estructura Takagi-Sugeno-Kang dinámica para un reactor continuo de tanque con agitador (RCTA) con reacción química de primer orden exotérmico. A partir de datos experimentales obtenidos mediante simulación del proceso real, se obtiene la base de datos de las variables de entrada y salida del proceso y a partir de la misma se elaboran los archivos de datos de entrenamiento y de verificación del modelo borroso el cual es obtenido mediante la herramienta anfis de MATLAB. El modelo obtenido permite predecir la salida del sistema con errores de predicción muy bajos, por lo que el mismo sienta las bases para el diseño de un controlador predictivo no lineal del mismo en próximas etapas de la investigación.

  • English

    In this paper a fuzzy model based on dynamic Takagi-Sugeno-Kang framework of a continuous stirred tank reactor (CSTR) with exothermic fist order chemical reaction is carried out. From experimental data base obtained through real process simulation for input and output variables, the training and checking files of the fuzzy model were developed. Theses files allow us to carried out the fuzzy model by mean of the anfis tool of MATLAB. The model obtained allow us to predict the system out put with a very small prediction error for that reason this model is very important to design a nonlinear predictive control based fuzzy model to this process in future research stages.