Sesión Análisis Numérico y Optimización

Diciembre 12, 15:50 ~ 16:10

MPC para sistemas lineales con máximo dominio de atracción

ACTIS, Marcelo

El Control Predictivo por Modelo (más conocido como MPC por sus siglas en inglés) es un método avanzado de control de procesos que ha sido utilizado por la industria de procesos en plantas químicas y refinerías de petróleo desde la década de 1980. Desde entonces y hasta la fecha, su campo de implementación en diferentes áreas de la ingeniería ha aumentado drásticamente. En la última década, el interés por el desarrollo teórico-matemático de diferentes aspectos del mismo ha crecido, como ser estabilidad, convergencia y robustez de los distintos métodos (véase [1,3]). Uno de los grandes problemas que presenta la implementación de los métodos MPC es la restricción de los estados iniciales debido a la finitud del horizonte de optimización. Así también las infactibilidad de los estados intermedios producidas por perturbaciones o errores del tipo planta-modelo, o cambios repentinos del punto de equilibrio a donde desea llevarse el sistema dinámico. El propósito de esta charla es presentar una forma alternativa de diseño, que permite maximizar el dominio de atracción sin pérdidas en el desempeño del controlador. Además, la robutez de esta nuevo enfoque permite a su vez adaptarse con facilidad a formulaciones del tipo MPC económico con variables artificiales (véase [2]). \begin{thebibliography}{99} t\bibitem{CA13} tCamacho, E.F. and Alba, C.B. \emph{Model Predictive Control}. Advanced Textbooks in Control and Signal Processing. Springer London. 2013. ISBN 9780857293985. t\bibitem{FLC14} tFerramosca, A., Limon, D. and Camacho, E. F. \emph{Economic MPC for a Changing Economic Criterion for Linear Systems}. IEEE Transactions on Automatic Control, 59(10):2657--2667, October 2014. \bibitem{RM09} Rawlings, J.B. and Mayne, D.Q. \emph{Model Predictive Control: Theory and Design}. Nob Hill Pub. 2009. ISBN 9780975937709. \end{thebibliography}

Autores: ACTIS, Marcelo / Anderson, Alejandr / D Jorge, Agustina.