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Identificación de modelos Wiener y Hammerstein aplicados al diseño de un control PID predictivo de pH
(Universidad de Piura, 2019-02-13) Alvarado Tabacchi, Irene; Ipanaqué Alama, William
La tesis propone analizar la aplicación del control de procesos no lineales en bioprocesos, siendo el pH uno de los parámetros a controlar. En el caso de un proceso no lineal, como el de una planta de neutralización de pH, se han estudiado los métodos de identificación orientados a bloques para obtener modelos Wiener y Hammerstein. Estos modelos se han usado en la implementación de un control predictivo PID basado en la estructura de un control MPC (Model Predictive Control), dando lugar a un algoritmo de control denominado WPID predictivo y HPID predictivo según se use un modelo Wiener o Hammerstein. Los métodos de identificación y los algoritmos de control estudiados se han aplicado a una plataforma de simulación de una planta no lineal de neutralización de pH implementada en MATLAB. Los algoritmos de control predictivo WPIDp y HPIDp desarrollados se han comparado con técnicas clásicas de diseño PID y de control MPC, evidenciándose una notable mejora, en especial en el algoritmo WPIDp. Finalmente, se demuestra que el proceso de neutralización -altamente no lineal- ha permitido validar la robustez y factibilidad del control predictivo presentado en este trabajo, rango en el cual otras estructuras clásicas de control PID no presentan resultados aceptables.