Desarrollo de un controlador predictivo con compensación por adelanto y garantía de estabilidad: resultados preliminares

Abstract

[Resumen] Uno de los aspectos esenciales en el diseño de un sistema de control consiste en garantizar su estabilidad en bucle cerrado. Este artículo presenta un controlador predictivo basado en modelo de horizonte infinito con compensación por adelanto y garantía de estabilidad en bucle cerrado para sistemas estables. La estabilidad del controlador se garantiza mediante los conceptos de solución recursiva y disminución asintótica de la función de coste. La técnica desarrollada se prueba en simulación usando como sistema de referencia un campo de captadores solares de placa plana. Además, se presenta una comparación con el mismo enfoque de control pero sin incluir la compensación por adelanto. Los resultados obtenidos demuestran que la estrategia propuesta mejora el desempeño del controlador rechazando correctamente las perturbaciones y manteniendo las características de estabilidad nominal, lo que asegura la convergencia en bucle cerrado tanto para los problemas de seguimiento de referencia como de rechazo de perturbaciones.

[Abstract] This paper presents a nominal stabilizing predictive controller with a feedforward action for stable systems. An infinite horizon model predictive controller is developed to guarantee closed-loop stability and compensating disturbances in a single layer controller. The controller stability is assured using the recursive solution and the asymptotical decreasing of the cost function concepts. The infinite horizon predictive controller with feedforward action is implemented in a simulation scenario of a solar collector field in which it is compared to the same control approach without the disturbance compensations. It is demonstrated that the novel strategy can improve the control performance by correctly rejecting the disturbances and keeping the nominal stability features, leading to the convergence of the closed-loop system both for the reference tracking and measured disturbances scenarios.