CONTROL PREDICTIVO MEDIANTE MODELO DE RED NEURAL APLICADO A PROCESOS DE FERMENTACIÓN Y DESTILACIÓN

Resumen

En este trabajo se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN) en combinación con el control predictivo basado en modelos (Model Predictive Control, MPC) para los procesos de fermentación y destilación. Se evaluó la relación entre la saturación y el valor de la función objetivo de ARN utilizado durante una simulación de control. Las ANN son capaces de representar bien el proceso, con un control robusto y sin presencia de desplazamiento. La saturación de ARN no influyó en el resultado del controlador, siendo su valor principal menor de 0,4 para estructuras con funciones de activación lineal y mayor de 0,6 para los sigmoides. El valor de saturación está más relacionado con un ajuste de estructura y peso durante el entrenamiento ANN, sin una relación directa con el rendimiento del controlador.