¿Cómo elegir el mejor modelo de proceso para MPC y optimización?

1 Beneficios del modelado de procesos

El modelado de procesos es el arte y la ciencia de desarrollar representaciones matemáticas de sistemas físicos, químicos, biológicos o económicos. Los modelos de proceso pueden ayudarle a comprender, analizar, simular y controlar el comportamiento del sistema en diferentes condiciones y escenarios. El modelado de procesos también puede permitirle diseñar, optimizar y solucionar problemas del sistema, así como evaluar el impacto de las incertidumbres y perturbaciones. El modelado de procesos es esencial para MPC y optimización, ya que estas técnicas se basan en modelos precisos y confiables para predecir los resultados futuros y optimizar las variables de decisión.

2 Tipos de modelos de proceso

Los modelos de proceso se pueden clasificar en diferentes tipos en función de su estructura, complejidad y propósito. Los modelos empíricos suelen ser simples y fáciles de ajustar, basándose en datos experimentales y métodos estadísticos sin necesidad de mucha visión física o conocimiento. Por otro lado, los modelos mecanicistas se basan en leyes y principios físicos como los balances de masa y energía, la termodinámica, la cinética y los fenómenos de transporte. Por lo general, son más complejos y difíciles de encajar, pero pueden proporcionar predicciones más realistas y capturar los mecanismos subyacentes del sistema. Los modelos híbridos son una combinación de modelos empíricos y mecanicistas, que combinan las ventajas de ambos enfoques. Ejemplos de modelos híbridos son los modelos de caja gris, los modelos de lógica difusa y los modelos de redes neuronales.

3 Criterios para seleccionar modelos de proceso

Al seleccionar un modelo de proceso para MPC y optimización, no existe una solución única para todos. Se deben tener en cuenta factores como la disponibilidad y la calidad de los datos, los recursos computacionales y el tiempo, y los objetivos y restricciones de su MPC y los problemas de optimización. Por ejemplo, si tiene datos limitados o ruidosos, es posible que prefiera modelos más simples o más flexibles que puedan evitar el sobreajuste o el mal ajuste. Por otro lado, si tiene recursos computacionales amplios o baratos o tiempo, puede optar por modelos más complejos o más lentos que pueden mejorar el rendimiento y la robustez de sus soluciones. En última instancia, debe seleccionar un modelo de proceso que sea coherente con sus objetivos y requisitos de MPC y optimización.

4 Desafíos del modelado de procesos

El modelado de procesos es una tarea compleja, ya que implica muchos desafíos e incertidumbres. Por ejemplo, debe seleccionar el tipo, la estructura y los parámetros adecuados del modelo de proceso en función de los datos, los conocimientos y los criterios. Se pueden utilizar varios métodos y herramientas, como el diseño experimental y la estimación de parámetros, para identificar el mejor modelo de proceso para su aplicación. Además, debe actualizar o refinar su modelo de proceso con el tiempo debido al envejecimiento, el desgaste, el ensuciamiento o factores externos; La estimación en línea, el control adaptativo o la adaptación predictiva del modelo son técnicas y estrategias que se pueden utilizar para adaptar su modelo de proceso en consecuencia. Finalmente, debe cuantificar y gestionar la incertidumbre y el error de su modelo de proceso para garantizar la confiabilidad y viabilidad de las soluciones de MPC y optimización. Los intervalos de confianza, el análisis de sensibilidad, el control robusto o la optimización estocástica son enfoques que se pueden utilizar para hacer frente a la incertidumbre y el error del modelo.

5 Ejemplos de modelado de procesos para MPC y optimización

El modelado de procesos para MPC y optimización es increíblemente importante y se puede aplicar a varios dominios e industrias. Por ejemplo, en ingeniería química, el modelado de procesos se puede utilizar para diseñar y optimizar la operación y el control de reactores químicos, columnas de destilación, intercambiadores de calor y otras operaciones unitarias. También puede reducir el consumo de energía, la generación de residuos y el impacto ambiental. En ingeniería biomédica, puede ayudar a monitorear y regular los parámetros fisiológicos y las funciones de los pacientes, así como diagnosticar y tratar enfermedades y trastornos. Por último, en robótica, el modelado de procesos puede ayudar a planificar y ejecutar el movimiento y la manipulación de robots, como robots móviles, manipuladores, drones y vehículos autónomos. Esto garantiza la seguridad, estabilidad y eficiencia de los sistemas robóticos.