Desarrollo de software para el aprendizaje y estudio del control predictivo en base a modelo (MPC)

Abstract

En el presente trabajo se expone el diseño e implementación en simulación de un Controlador Predictivo en Base a Modelo (MPC) aplicado a 3 plantas de estudio: un robot móvil, un buque marino y un reactor de agitación continua tipo tanque (CSTR). La simulación de estos modelos se visualiza en un software, con una interfaz gráfica desarrollada en Matlab y Simulink en la cual se pueden variar manualmente los parámetros del controlador y de esta forma, observar cómo influyen cada uno de ellos en el resultado buscado. El diseño del controlador parte por la modelación de cada caso de estudio para su posterior linealización. Se adopta una linealización genérica en cada caso para obtener un modelo diferente en cada punto de operación, lo cual proporciona un mejor desempeño del controlador lineal en plantas no lineales. Después, se discretizan los modelos para plantear el sistema en espacio de estados en su equivalente en MPC. Además, se debe tomar en cuenta la función de costo, que toma en cuenta el error y el esfuerzo de la señal de control. Se minimiza esta función de costo para obtener la señal de control a implementar en cada modelo. Finalmente la programación de los modelos se hace en Simulink con archivos .mdl, la implementación del controlador en un script .m de Matlab (sin el uso del toolbox del MPC de Matlab) y se complementa el proyecto con una interfaz gráfica que agrupa los archivos .m y .mdl en un GUI. ABSTRACT.- This project is about the design and implementation in simulation of a Model Predictive Control Based on Model (MPC) applied to a 3 plants of study: a mobile robot, a marine vessel and a continuous stirred tank reactor (CSTR). The simulation of the models is visualized in a software, in a graphic interface developed in Matlab and Simulink in which the user can change manually the parameters of MPC and in this way, seeing how is the influence of each parameter in the process. The design of the controller starts from the model of each case of study in order to linearize them. It is adopted a generic linearization in each case in order to obtain a different model in each point of operation in order to get a better performance of a lineal controller in non – linear plants. After that, the model it is discretized in order to get the system in the MPC formulation. Also, it is necessary to obtain a cost function that takes into consideration the error of the system and the effort of the control signal. The cost function is minimized in order to get the control signal for each model. Finally, the program of the models are made in Simulink, with .mdl files, the controller is implemented in an .m script of Matlab (without the use of the MPC toolbox of Matlab), and the project finishes with a graphical interface that contains the .m and .mdl files in a GUI.