En este artículo se presenta una metodología para la sintonización de los parámetros de un controlador predictivo no lineal basado en modelo (NMPC) basado en una técnica de optimización, aplicado en el control de procesos químicos no lineales, con el propósito de facilitar la etapa de determinación de los valores de ajuste de este tipo de estrategias de control. Los resultados permiten determinar el desempeño de los NMPC sintonizados con la propuesta metodológica planteada y se validan los resultados con sintonizaciones desarrolladas mediante otras estrategias. La metodología propuesta se aplica al control de la concentración de un reactivo en un tanque reactor continuamente agitado (CSTR).

La simulación tradicional In Sillico (simulación computacional) no permite recrear ambientes realistas. Herramientas como hardware-in-the-loop (HIL) permiten simular en tiempo real la respuesta de un sistema ante diferentes perturbaciones y situaciones en la regulación de glucosa e insulina en las que podría encontrarse un paciente en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), tales como hiperglucemias o hipoglucemias. En esta investigación, se pretende desarrollar una metodología para la implementación de la técnica de simulación HIL para desarrollar una plataforma de prueba de sensores virtuales para el sistema glucosa-insulina de pacientes en UCI usando la metodología HIL y estimadores de estado, para lo cual se estableció una comunicación que permitió someter el sistema a perturbaciones en tiempo real, además de desarrollar una interfaz que permite la manipulación de las principales características y parámetros tanto del modelo como de los sensores virtuales.

This work presents an alternative method to solve the nonlinear program (NLP) for nonlinear model predictive control (NMPC) problems. The NLP is the most computational demanding task in NMPC, which limits the industrial implementation of this control strategy. Therefore, it is important to consider algorithms that can solve the nonlinear program, not only in real time but also guaranteeing feasibility. In this work, the restricted enumeration method is proposed as alternative to solve the NLP for NMPC problems, showing successful results for pH control in a sugar cane process plant. This method enumerates in restricted way a set of final control element possible positions around the current one. Next, it tests all positions in that set to find the best one, taken as the optimization solution.