Esta tesis tiene como objetivo desarrollar una estrategia para integrar el problema de optimización de la planta en el controlador predictivo basado en modelo de la estrategia de una sola capa, para la optimización en tiempo real o la optimización en línea. El control y la optimización del proceso se calculan simultáneamente en el mismo algoritmo. El gradiente de la función objetivo económico se incluye en la función de coste del controlador en vez de en su forma regular. De este modo, este trabajo se describe la estrategia de control predictivo, que se pueden clasificar como una estrategia de la capa uno y cuya función objetivo tiene que ser optimizado obedeciendo a restricciones, que incorpora componentes dinámicos y estáticos. Las condiciones óptimas del proceso en el estado estacionario se definen a través del uso de un modelo de proceso empírico. Por otra parte, la mejor trayectoria que deben seguir con el fin de alcanzar las condiciones óptimas, sin violar las restricciones, la maximización de la utilidad o la producción de su más valioso producto, se predice mediante el uso del modelo dinámico, Que puede ser a través Obtenido un paso planta prueba. A medida que se obtienen unos modelos de función de transferencia de resultados y el espacio de estados. El punto de funcionamiento óptimo es a través de Alcanzado la ejecución del algoritmo propuesto. Por lo tanto, la solución al problema de optimización / de control siempre estará en una región factible, en otras palabras, sin violar el proceso de manipulado o controlado restricciones variables tanto para los estados estacionarios y transitorios del problema. El problema de optimización no lineal resultante de la aplicación del algoritmo propuesto se resuelve a través de la rutina de programación cuadrática de la biblioteca de Matlab. La segunda estrategia de optimización en línea se propone en este trabajo es uno Que considera el algoritmo método de gradiente reducido modificada para evaluar la trayectoria prevista. Como resultado, cualquier Violación de los condicionamientos variables manipuladas o controladas se previene y se esta variable no se considera en el siguiente paso del cálculo de la trayectoria prevista, o incluso en la dirección de la optimización de la búsqueda. Finalmente, los resultados simulaciones obtenidas mediante el uso de un modelo no lineal rigurosa (Live & Odloak, 1995) presenta un buen rendimiento para los algoritmos propuestos aquí, no sólo en relación con los beneficios económicos, sino también con el fin de estabilizar la unidad.
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