Los modelos de control predictivo han sido usados en cerca de 2000 aplicaciones en las industrias de refinación, petroquímica, química, de pulpa y papel, y de procesamiento de alimentos.
Esta investigación consiste en el diseño de controladores predictivos de modelos lineares y no lineares (MPCs) para mejorar el control de la temperatura de pasteurización en una planta lechera. Los sistemas MPC requirieron el desarrollo de un modelo de predicción para usar internamente dentro del controlador. Se estableció y validó un modelo de red neuronal artificial (ANN) de la planta. Así, se obtuvo un modelo linealizado alrededor del punto de operación del modelo ANN. Se emplearon los modelos ANN y linealizado para predecir controladores predictivos no lineales y lineales, respectivamente. Se compararon las respuestas de los MPC con el comportamiento de un controlador PID de referencia.
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Trabajo de curso:
Industria azucarera
Artículo:
Desarrollo de las industrias lecheras en Latinoamérica
Artículo:
Análisis económico del sector cacaotero en Norte de Santander, Colombia y a nivel internacional
Tesis:
Contribución al estudio de reacciones catalíticas heterogéneas en SCF : hidrogenación del aceite de girasol en catalizadores de paladio en condiciones de fase simple
Artículo:
Análisis microbiológicos de levaduras secas y húmedas para fabricación de cerveza
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Artículo:
Control y vigilancia de la calidad del agua de consumo humano
Manual:
Deshidratación y desecado de frutas, hortalizas y hongos. Procedimientos hogareños y comerciales de pequeña escala