Monlinear model-based predictive control applied to large scale cryogenic facilities

Zusammenfassung

El intenso trabajo realizado en I+D en el nuevo acelerador de partículas del CERN, el LHC, ha implicado la utilización de numerosas técnicas tecnológicamente novedosas en campos tan dispares como la superconductividad, criogenia, tecnología de imanes, control industrial, etc... En este trabajo se ha tratado el estudio, análisis, desarrollo y finalmente la puesta en práctica industrial de un sistema de control avanzado para el bucle de enfriamiento criogénico a 1.8 K del acelerador LHC, la unidad criogénica más grande y compleja instalada actualmente a nivel mundial. La temperatura de los imanes supercoductores delLHC es un parámetro de regulación con grandes restricciones debidas a la máxima temperatura a la cual los imanes pueden operar, la capacidad del sistema criogénico, las cargas de calor existentes y la precisión de la instrumentación La estructura de regulación propuesta se basa en un algoritmo predictivo no lineal, basado en un modelo de primeros principios validado con datos experimentales, combinado con un estimador de estados que incorpora una estrategia de horizonte móvil. La validación de la metodología del controlador predictivo no lineal propuesto permitió encontrar una estructura de regualción común válida a lo largo del anillo de 27 km. Del LHC, el uso óptimo de Helio durante los transitorios y el aumento de la seguridad en la instalación al reducir la variación de la temperatura de los imanes.