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ResumenLos sistemas irreversibles han sido poco estudiados en el marco de la teoría de control, a pesar de que una de las aplicaciones relevantes de los mismos es el control de los procesos por lotes, los cuales son irreversibles. Por lo tanto, en este artículo se propone un método para analizar la controlabilidad de estado de estos sistemas mediante la teoría de conjuntos, extensible también a los procesos por lotes. Para ello, se proponen las definiciones de Conjunto Reversible y Conjunto de Trayectorias Controlables, ambas para sistemas no lineales; este último conjunto permite el análisis de controlabilidad de estado de los sistemas irreversibles. Adicionalmente, se propone un algoritmo que permite calcular dichos conjuntos desde el conocimiento de la dinámica del sistema. La propuesta es aplicada a un problema de referencia de un proceso por lotes, con lo cual se obtienen resultados de simulación que evidencian las ventajas de la misma para analizar cuantitativamente la controlabilidad de estado de los sistemas irreversibles. Copyright © 2015 CEA. Publicado por Elsevier España, S.L. Todos los derechos reservados.Palabras Clave: Controlabilidad, Reversibilidad, Sistemas irreversibles, Procesos por lotes IntroducciónLos sistemas irreversibles han sido estudiados en varias áreas como la física, los procesos estocásticos y la termodinámica. Sin embargo, el mayor desarrollo teórico se ha dado en la termodinámica, especialmente con los trabajos presentados por Prigogine (1996). En este sentido, los conceptos de reversibilidad e irreversibilidad se encuentran estrechamente relacionados con la segunda ley de la termodinámica, la cual aún no cuenta con un consenso sobre su interpretación (Uffink, 2001). Desde este punto de vista, el término irreversibilidad es comúnmente empleado para denotar sistemas que evolucionan lejos del equilibrio, o para definir la irrecuperabilidad del estado inicial del sistema cuando ha evolucionado.En sistemas dinámicos, especialmente en el caso de los sistemas caóticos, se habla de la irreversibilidad como una propiedad que poseen los sistemas que no son invertibles en el tiempo, es decir sistemas para los cuales no es posible considerar tiempos negativos (Birkhoff, 1991).Respecto a la teoría de control, existe un interés por profundizar en la propiedad de irreversibilidad debido al uso industrial de los procesos por lotes, los cuales son sistemas irreversibles (Bonvin, 1998). Estos procesos poseen una naturaleza dinámica, están sometidos a perturbaciones, y por lo tanto requieren que durante su operación se ejecuten acciones correctivas que eviten los efectos negativos de las mismas.En este sentido, algunos autores han hecho aportes para el análisis de la irreversibilidad, por ejemplo en Haddad et. al (2005) se definieron la irrecuperabilidad del estado inicial y la reversibilidad, que se corresponden con los términos de reversibilidad débil y reversibilidad fuerte propuestos por Sontag (1998). No obstante, el análisis de los procesos por lotes se dificulta, ya que los mismos no posee...

This paper deals with the design of a high order sliding mode observer for a class of nonlinear systems that can be described in the so called triangular input observer form. The mathematical tools required to make the system transformation to such form are also presented. At last, we show the performance of the observers with several simulation examples, including the application of a CSTR process model.

This paper proposes a new composite observer capable of estimating the states and unknown (or changing) parameters of a chemical process, using some input-output measurements, the phenomenological based model and other available knowledge about the process. The proposed composite observer contains a classic observer (CO) to estimate the state variables, an observer-based estimator (OBE) to obtain the actual values of the unknown or changing parameters needed to tune the CO, and an asymptotic observer (AO) to estimate the states needed as input to the OBE. The proposed structure was applied to a CSTR model with three state variables. With the proposed structure, the concentration of reactants and other CSTR parameters can be estimated on-line if the reactor and jacket temperatures are known. The procedure for the design of the proposed structure is simple and guarantees observer convergence. In addition, the convergence speed of state and parameter estimation can be adjusted independently.

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