Control Predictivo Distribuido Óptimo Aplicado al Control de Nivel de un Proceso de Cuatro Tanques Acoplados

Felipe D.J. Sorcia Vázquez; Carlos D. García Beltrán; Guillermo Valencia Palomo; Gerardo Guerrero Ramírez; Manuel Adam-Medina; Ricardo Escobar Jiménez

doi:10.1016/j.riai.2015.07.002

Autores/as

Felipe D.J. Sorcia Vázquez Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Carlos D. García Beltrán Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Guillermo Valencia Palomo Instituto Tecnológico de Hemosillo
Gerardo Guerrero Ramírez Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Manuel Adam-Medina Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Ricardo Escobar Jiménez Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

DOI:

https://doi.org/10.1016/j.riai.2015.07.002

Palabras clave:

Control distribuido, Control predictivo

Resumen

En este artículo se presenta el desarrollo de un control predictivo distribuido óptimo (DOMPC) el cual está basado en el control predictivo óptimo centralizado (OMPC) y el control predictivo en modo dual. Esta adaptación engloba la partición del sistema a controlar en s subsistemas y la optimización de manera distribuida de las señales de control. Se considera que los controladores se comunican mediante una red de área local (LAN), la cual introduce un retardo de un instante de muestreo en la transmisión de los datos para la optimización. El esquema DOMPC propuesto se aplica a un sistema de 4 tanques y se realiza una comparación con el esquema OMPC centralizado.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Alessio, A., Barcelli, D., Bemporad, A., 2011. Decentralized model predictive control of dynamically coupled linear systems. Journal of Process Control 21 (5), 705–714.

Alvarado, I., de la Pena, ˜ D. M., Maestre, J. M., Ridao, M. A., Scheu, H., Marquardt, W., Negenborn, R. R., Schutter, B. D., Valencia, F., Espinosa, J., 2011. A comparative analysis of distributed MPC techniques applied to the HD-MPC four-tank benchmark. Journal of Process Control 21 (5), 800–815.

Camponogara, E., Jia, D., Krogh, B. H., Talukdar, S., 2002. Distributed model predictive control. IEEE Control System Magazine 22 (1), 44–52.

Fukushima, H., Kon, K., Matsuno, F., 2005. Distributed model predictive control for multi-vehicle formation with collision avoidance constraints. In: IEEE European Control Conference. Sevilla, España, pp. 5480–5485.

Jia, D., Krogh, B. H., 2001. Distributed model predictive control. In: IEEE American Control Conference. Arlington, VA, pp. 2767–2771.

Johansson, K. H., 2000. The quadruple-tank process: A multivariable laboratory with an adjustable zero. IEEE Transaction on Control Systems Technology 8 (3), 456–465.

Leirens, S., Zamora, C., Negenborn, R. R., Schutter, B. D., 2010. Coordination in urban water supply networks using distributed model predictive control. In: IEEE American Control Conference. Marriott Waterfront, Baltimore, MD, USA., pp. 3957–3962.

Maestre, J. M., de la Peña, D. M., Alamo, T., 2011. Distributed model predictive control based on agent negotiation. Journal of Process Control 21 (5), 685– 697.

Maestre, J. M., de la Peña, D. M., Camacho, E. F., 2009. Distributed MPC based on a cooperative game. In: IEEE Conference on Decision and Control. Shanghai, P. R. China, pp. 5390–5395.

Mercangöz, M., Doyle-III, F. J., 2007. Distributed model predictive control of an experimental four-tank system. Journal of Process Control 17 (3), 297– 308.

Morosan, P. D., Bourdais, R., Dumur, D., Buisson, J., 2011. A distributed MPC strategy based on benders descomposition applied to multi-source multizone temperature regulation. Journal of Process Control 21 (5), 729–737.

Muske, K. R., Rawlings, J. B., 1993. Model predictive control with linear models. American Institute of Chemical Engineers (AIChE) Journal 39 (2), 262–287.

Pannocchia, G., Kerrigan, E. C., 2003. Offset-free receding horizon control of constrained linear systems subject to time-varying setpoints and persistent unmeasured disturbances. Technical report, University of Cambridge.

Rossiter, J. A., 2003. Model-Based Predictive Control: A Practical Approach. CRC PRESS.

Rossiter, J. A., Kouvaritakis, B., Price, M. J., 1998. A numerically robust statespace aproach to stable-predictive control strategies. Automatica 83 (4), 789–797.

Scokaert, P. O. M., Rawlings, J. B., 1998. Constrained linear quadratic regulation. IEEE Transaction on Automatic Control 43 (8), 1163–1168.

Vaccarini, M., Longhi, S., Katebi, M. R., 2009. Unconstrained networked decentralized model predictive control. Journal of Process Control 14 (2), 328– 339.

Venkat, A. N., Hiskens, I. A., Rawlings, J. B., Wright, S. J., 2008. Distributed MPC strategies with application to power system automatic generation control. IEEE Transactions on Control Systems Technology 16 (6), 1192–1206.

Zafra-Cabeza, A., Maestre, J. M., Ridao, M. A., Camacho, E. F., Sanchez, L., ´ 2011. A hierarchical distributed model predictive control approach to irrigation canals: A risk mitigation perspective. Journal of Process Control 21 (5), 787–799.