Resumen de Control Predictivo Basado En Predictores Borrosos
MiguelL Angel Rodriguez Borroto, José Rafael Abreu García, Sergio Jiménez García, Boris Martínez Jiménez
- español
En el presente artículo se expone un algoritmo para aplicar las técnicas de control predictivo lineal basadas en el modelo (MPC) al caso de procesos no lineales utilizando un predictor borroso (fuzzy), en base a la estructura Takagi_Sugeno_Kang_dinámica y bajo el principio de utilización de modelos lineales locales por tramos. Ello conduce inherentemente, a un proceso de adaptación de la matriz dinámica del sistema en cada periodo de muestreo, lo cual se considera novedoso en relación al MPC clásico. Se exponen los resultados de su aplicación al caso de un control de posición que utiliza un servo-motor de corriente continua con zona muerta y a un reactor continuo de tanque con agitador con reacción exotérmica. Los resultados son satisfactorios.
- English
In this paper an algorithm has been carried out with the aim to apply the technique of lineal model based predictive control (MPC) to non-linear process using a fuzzy predictor based on dynamical Takagi_Sugeno_Kang structure. The local step linearization principle is used. This principle inherently let us to develop an adaptation process of the system dynamical matrix in each sampled period. This approach is new in classical MPC. The algorithm was applied to some study cases such as a direct current servo system with dead zone and a continuous steered tank reactor with exothermic reaction and the main results has been presented. Such results are satisfactory in both cases.
