El proceso de la columna de destilación con dos acoplamientos es un sistema físicamente complicado en muchos aspectos. En concreto, la interrelación anidada entre las entradas y salidas del sistema constituye uno de los retos importantes en el diseño del control del sistema. En la mayoría de los casos, un proceso de este tipo debe desacoplarse en varios emparejamientos de entrada/salida (bucles), de modo que se pueda asignar un único controlador para cada bucle. En el marco de esta investigación, el controlador inteligente basado en el aprendizaje emocional del cerebro (BELBIC) constituye la estructura de control para cada bucle desacoplado. El objetivo principal del trabajo es desarrollar una técnica de parametrización para los esquemas de desacoplamiento y control, que garantice un comportamiento de control robusto. En este sentido, se utiliza la novedosa técnica de optimización Bacterial Swarm Optimization (BSO) para la minimización de la suma de los errores integrales ponderados en el tiempo (ITSE) para todos los lazos de control. Esta técnica de optimización constituye un híbrido entre dos técnicas, que son los algoritmos de Enjambre de Partículas y Forrajeo Bacteriano. De acuerdo con los resultados de la simulación, esta técnica hibridada asegura una baja carga matemática y una alta precisión de desacoplamiento y control. Además, el análisis de comportamiento del BELBIC propuesto muestra una notable mejora en el comportamiento en el dominio del tiempo y la robustez respecto al controlador PID convencional.
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