Control no lineal de un laminador de alta potencia usando las bases de Laguerre

Abstract

Los principales objetivos de esta tesis son, en primer lugar la identificación de un sistema dinámico no lineal y basado en el modelo identificado proponer una estrategia de control predictivo no lineal basado en modelos (MPC), utilizando un sistema de polinomios ortogonales para expresar las no linealidades del sistema. Otro objetivo de esta propuesta es el uso del algoritmo de control de la “Matriz Dinámica de Control" (DMC). El primer objetivo se logra mediante la aplicación de un método para la identificación de sistemas no lineales utilizando Polinomios de Laguerre Generalizados (PGL), para el cual los parámetros del sistema se extraen utilizando un conjunto de datos de entrada- salida obtenido mediante la aplicación de una secuencia pseudo aleatoria multinivel (PRMS) al sistema utilizado para validar la propuesta. La metodología ha sido validada en el sistema de identificación para la fabricación de baldosas de vinilo en PISOPAK PERÚ SAC. El sistema de tren de laminación se modeló usando la PGL hasta tercer grado; el modelo se obtuvo después de varias pruebas al sistema para asegurar la identificación apropiada. En el presente caso, el sistema y el modelo se ajustan alrededor de todo el horizonte de prueba, y el software utilizado en estas tareas es MATLAB. El modelo identificado anteriormente se utiliza en la formulación de una estrategia de MPC, en la presente tesis se utiliza el algoritmo DMC de tal manera que la fabricación óptima de baldosas de vinilo quede garantizado. Esta formulación teórica se utiliza para simular un controlador MPC para el seguimiento de la trayectoria de la velocidad de laminación del sistema. El uso del algoritmo DMC mejora la precisión en el control de la trayectoria de referencia. A partir de las simulaciones se observa que los errores cuadráticos son del orden de 0,015 % después del estado transitorio, siendo evidente la gran capacidad del controlador propuesto. El MPC permitirá beneficios adicionales, ya que reduce la gran demanda de potencia y las tensiones mecánicas en el sistema de laminación que se producen en estados transitorios cuando la máquina se pone en marcha bajo carga. El control preciso de la velocidad del sistema es un indicador clave de la fabricación óptima de baldosas de vinilo. El resultado de la simulación en términos de seguimiento de un tipo de función tangente hiperbólica de referencia indica que estos sistemas de control son muy prometedores para su uso en el control industrial de sistemas no lineales

The main objectives of this Thesis are in the first place the identification of a nonlinear dynamic system and then based in the identified model it is proposed a strategy Nonlinear Predictive Control Based on Models (MPC) using a set of orthogonal polynomials to express the nonlinearities of the system. An additional goal of this proposal is the usage of the algorithm like the Dynamic Matrix Control (DMC). The first objective is achieved by applying a method for identification of nonlinear systems using Generalized Laguerre polynomials (PGL), for which the system parameters are extracted using a set of input-output data obtained by applying a sequence Pseudo Random Multilevel Sequences (PRMS) to the system used to validate the proposal. The methodology has been validated in the identification system for manufacturing mill vinyl flooring PISOPAK PERU SAC. The rolling mill system was modeled using the PGL until third grade; the model was obtained after several tests the system to ensure proper identification. In the present case, the system and model are fit around in all test horizon. The software used in these tasks is MATLAB. The model previously identified is used in formulation a MPC strategy, in the present thesis it is used the DMC algorithm such that optimal manufacturing of vinyl tiles can be guaranteed. This theoretical formulation is used for simulate a MPC controller for tracking the trajectory of the rolling speed of the system. The use of DMC is an algorithm that improves accuracy in control of the reference trajectory. Observed simulations obtain squared errors of the order of 0.015 % after the transient state exceeded, which manifests the great strength of the proposed controller. The MPC will allow additional benefits because it reduces the high power demand and the mechanical stresses in the system of lamination that occur in transient states when the machine is started under load. Precise control of the speed of the mill is a key indicator of manufacturing optimum vinyl tile. The simulation result in terms of tracking one reference type hyperbolic tangent function indicates that these control systems are very promising for use in industrial control of nonlinear systems.