Diseño y simulación de un algoritmo de control predictivo generalizado con restricciones y su impacto en el proceso de secado de granos

Abstract

El café es el producto agrícola más exportado en el país, según el INEI 2012; sin embargo, a pesar de ser un producto con una gran demanda no tiene las herramientas necesarias para enfrentarse al mercado internacional, las regiones dedicadas a la producción y cultivo del café son solo siete (Junín, Cajamarca, San Martin, Cusco, Amazonas, Huánuco y Pasco) en conjunto reúnen el 91% de las áreas destinadas al café, estos datos fueron registrados por el Programa de Comodities Verdes. Respecto a los predios ligados a la producción del café solo el 3% cuenta con alta tecnología, según el Ministerio de Agricultura y Riego (MINAGRI) en vista de esta realidad actual se busca no solo automatizar el proceso de secado de granos de café sino también mejorar la productividad, rendimiento y optimizar recursos con la finalidad de aunar estos esfuerzos en favor de empresas más competitivas ante un mercado internacional tan cambiante. Para ello se propone como alternativa de solución el Control Predictivo Generalizado (GPC) con la restricción de Limitación Monótona a la salida y compararlo no solo con el Control Proporcional-Integral- Derivativo (PID) tan usado en empresas que cuentan con un Controlador Lógico Programable (PLC) sino también con el Control Predictivo Generalizado y verificar no solo los beneficios en una respuesta más rápida sino también en la optimización del combustible.

Coffee is the most exported agricultural product in the country, according to INEI 2012; however, despite being a product with a high demand does not have the necessary tools to face the international market, the regions dedicated to the production and cultivation of coffee are only seven (Junín, Cajamarca, San Martin, Cusco, Amazonas, Huanuco and Pasco) together account for 91% of the areas for coffee, these data were recorded by the Green Commodities Program. According to the Ministry of Agriculture and Irrigation (MINAGRI), in view of this current reality, the aim is not only to automate the drying process of coffee beans, but also to improve productivity, yield and optimize resources in order to unite these efforts in favor of more competitive companies in the face of such a changing international market. For this purpose, the Generalized Predictive Control (GPC) is proposed as an alternative solution with the restriction of Monotone Limitation at the output and compare it not only with the Proportional-Integral-Derivative Control (PID) so used in companies that have a Programmable Logic Controller (PLC), in addition with the Generalized Predictive Control and verify not only the benefits in a faster response but also in the optimization of the fuel.