Diseño de un GPC con Restricciones Basado en un Modelo ANFIS para el Control del Proceso de Neutralización del pH en los Efluentes Residuales de una Planta Concentradora de Minerales Polimetálicos
Date
2018-05-23
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Pontificia Universidad Católica del Perú
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Actualmente, la necesidad de proteger los recursos hídricos debido a la explotación
indiscriminada y altos índices de contaminación ha obligado a la comunidad científica a
buscar soluciones que posibiliten mitigar estas prácticas. El agua potable constituye un
recurso vital que se encuentra en crisis. Para su protección se han creado organizaciones
que fiscalizan su uso en las industrias, agricultura y minería. Se busca alternativas de
solución de este problema para evitar pérdidas de vidas humanas y económicas, y/o
conflictos sociales. En esta tesis se investiga la problemática relacionada con el control
efectivo del proceso de neutralización del pH en los efluentes residuales de una planta
concentradora de minerales polimetálicos, lo cual posibilita reutilizar el agua, evitando
la contaminación de los lagos y/o lagunas cercanas con las aguas resultantes del proceso
minero. Se desarrolla el diseño de un controlador predictivo generalizado (GPC) basado
en un modelo con arquitectura adaptativa de inferencia neuro-difusa (ANFIS - Adaptive
Neuro Fuzzy Inference System), es decir un controlador GPC-ANFIS. Considerando la
alta no linealidad que presenta el comportamiento dinámico de la planta objeto de
estudio, la arquitectura ANFIS posibilita obtener una cierta cantidad de modelos
lineales en todo el rango de operación de dicha planta, es decir se divide el
comportamiento dinámico de la planta en determinados modelos lineales, y cada uno de
estos modelos forma parte de la estructura del controlador GPC-ANFIS. El controlador
que se diseña presenta restricciones en el incremento de la señal de control, para lo cual
se utiliza un algoritmo de programación cuadrática sujeta a restricciones, lo que
posibilita el funcionamiento de la planta dentro de los límites de variación del pH
requeridos (entre 7 – 8). Finalmente, se realiza un análisis de robustez del controlador
diseñado, así como una propuesta de su implementación práctica.
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Control automático, Residuos industriales, Control robusto
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