Estimador Neuro-Borroso, con reducción de complejidad, de las temperaturas de un campo solar cilindro-parabólico

Abstract

<p>La estimación de estados no observables de un proceso es importante cuando se aplican técnicas de control automático basadas en el espacio de estados. El diseño y uso de estos controladores conlleva suponer que los valores de los estados se podrán obtener de una u otra forma. Cuando todos los estados son medibles, no existe la necesidad de aplicar observadores. El caso de plantas solares cilindro-parabólicas usando modelos de parámetros distribuidos presenta el problema de no poder medir todos los valores de los estados con sensores. En este trabajo se presenta un observador basado en un sistema de inferencia borrosa para estimar los perfiles de temperatura de los lazos que componen el campo solar. Se aplica una técnica de reducción de complejidad basada en el análisis de componentes principales funcionales para que el estimador sea realizable en la práctica sin ocupar mucha memoria o consumir demasiado tiempo tanto en la computacion del algoritmo como en la programación en dispositivos industriales.</p>

Modelado del campo cilindro-parabólico TCP-100 empleando Simulink

“…El modelo de parámetros distribuidos viene representando por un par de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales (EDP) que permite tener Figura 1: Esquema general del campo solar cilindro-parabólico TCP-100 [7].…”