Control de procesos industriales con medidas escasas

Resumen

Se estudia el control de sistemas continuos lineales cuya salida se mide de forma escasa en el tiempo. Se plantea una estructura de control en la que la acción de control se actualiza a periodo constante, y en la que se utiliza un predictor de la salida para obtener la secuencia de salidas estimadas a ese periodo a partir de las medidas escasas. Esa secuencia de salidas estimadas puede ser utilizada por un controlador digital o por un identificador recursivo estandar. En la tesis se analizan por una parte predictores basados en la ecuación en diferencias que permiten estimar directamente la secuencia de salidas a periodo constante. En concreto se analiza un predictor basado en la sustitución de la medida en el vector de regresión, así como algunas modificaciones del mismso que permiten mejorar la dinámica del predictor. Se analiza el caso de muestreo síncrono regular, síncrono aleatorio y asíncrono, obteniendose condiciones de estabilidad de los predictores. Por otra parte se analiza un algoritmo de identificación recursivo pseudo-lineal basado en un algoritmo RLS estándar en el que el vector de regresión es estimado a partir de las medidas escasas por medio de un predictor. En primer lugar se obtiene una ecuación que define los puntos de equilibrio del algoritmo pseudo-lineal para muestreo síncrono regular y periodo tendiendo a cero. En segundo lugar se demuestra que los puntos de equilibrio estables de una ecuación diferencial asociada son atractores del algoritmo de identificación en el caso de muestreo regular, desarrollándose un procedimiento para el cálculo de dichos atractores para un sistema general tipo ARX. La conclusión es que si el periodo es suficientemente bajo aparecen atractores erróneos relacionados con la disponibilidad de medidas. Para evitar esos atractores se propone la identificación de un modelo de orden superior.