Identificación Y Control En Línea Utilizando Técnicas De Inteligencia Artificial

(Resumen)

 

Se llevo a cabo el desarrollo de un conjunto de técnicas de identificación y control de líneas de sistemas dinámicos, utilizando algoritmos inteligentes. Para este propósito se han utilizado técnicas convencionales de control e identificación, específicamente, Redes Neuronales, Lógica Difusa y Algoritmos Evolutivos.

En el contexto de identificación en línea, se presenta el desarrollo de una neurona difusa recurrente (NDR), la cual posee sinapsis difusas, donde los pesos asociados constituyen los consecuentes de cada regla asociada y términos recurrentes, que facilitan su utilización en el modelado en línea de una variedad de sistemas no lineales de una sola salida. Adicionalmente se desarrollo un algoritmo evolutivo de optimización paramétrica, para el coeficiente de aprendizaje de la NDR. E n el contexto de control inteligente, se presenta un esquema de control predictivo generalizado utilizando como modelo una NDR. En base a este modelo se determinan en línea, aproximaciones lineales del sistema a controlar, para el cálculo de la ley de control. También se presenta el desarrollo de un esquema de control supervisorio basado en sistemas híbridos y detección difusa de eventos. Este esquema permite la toma de decisiones oportunas sobre los controladores básicos de un sistema regulatorio en base a los eventos generados en el proceso, los cuales son caracterizados utilizando lógica difusa. Este esquema fue implementado exitosamente en un reactor de oxiclorinación de una planta de monocloruro de vinilo (MVC). Adicionalmente se desarrolló un algoritmo de sintonización en línea de controladores PI utilizando detección y diagnóstico de fallas, implementado exitosamente para control de pH en una planta de Clorosoda.

 

Autor: Ing. Edmary Altamiranda.