Optimización de la producción de un invernadero mediante control predictivo no lineal

  1. El Ghoumari, Mohammed Yassine
Dirigida por:
  1. Javier Serrano García Director/a

Universidad de defensa: Universitat Autònoma de Barcelona

Fecha de defensa: 23 de enero de 2004

Tribunal:
  1. César de Prada Moraga Presidente
  2. Romualdo Moreno Ortiz Secretario/a
  3. David Megías Jiménez Vocal
  4. José Julián Rodellar Benedé Vocal
  5. Ignacio Espinosa de los Monteros Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 97285 DIALNET lock_openTDX editor

Resumen

En la presente tesis se presenta una aplicación práctica del control predictivo sobre un invernadero real. Por esta razón se desarrolla un algoritmo de control predictivo MELPC, no lineal, multivariable, basado en la linealización en línea y que no requiere un gran esfuerzo computacional. La investigación se ha centrado en el comportamiento de este controlador tanto en rendimiento como en aspectos computacionales. Se ha incluido, además, el análisis de un amplio rango de problemas relacionados con el control de sistemas con restricciones, tales como: estabilidad, factibilidad, optimización, implementación y cálculo, e influencia de las perturbaciones. Este estudio se ha complementado con una comparación entre los diferentes algoritmos que usan la misma técnica de linealización on-line ELPC, EPSAC y también con los algoritmos de control predictivo lineal y no lineal. También se han expuesto una serie de experimentos en simulaciones para probar el MELPC, controlador elaborado en esta tesis. Los experimentos consisten en aplicar este controlador sobre una amplia gama de sistemas con dinámicas diferentes. Finalmente se ha aplicado este controlador sobre un invernadero real construido en el Institute for Horticultural and Agricultural Engineering ITG de la Universidad de Hannover (Alemania) para el control de las variables clim ticas en tiempo real. Se ha desarrollado un modelo de invernadero real similar a los sistemas de producción en la industria agrícola, considerando las variables de estado: temperatura interna, humedad interna y concentración de CO2. También se ha presentado el modelo de crecimiento del cultivo que es la lechuga porque es un modelo sencillo con pocas variables de estado y que son: el peso seco no-estructural y el peso seco estructural. This work present a practical application of the predictive control on a real greenhouse. For this reason a predictive control algorithm MELPC is developed, This algorithm has the characteristics that is nonlinear, multivariable, based on the linearization and that does not require a great computational burden. He investigation has been centred in the behaviour of this controller as much in performance as in computational aspects. In addition, an analysis of an ample rank of problems related to the control of systems with restrictions is included, such as: stability, feasibility, optimisation, implementation and calculation, and influence of the disturbances. This study has been complemented with a comparison between the different algorithms that use the same technique of linealization online ELPC, EPSAC and also with the algorithms of linear and nonlinear predictive control. Also a series of experiments in simulations has been exposed to test the MELPC, controller elaborated in this thesis. The experiments consist of applying this controller on an ample range of systems with different dynamics. Finally this controller has been applied on a real greenhouse constructed in the Institute of Horticultural and Agricultural Engineering ITG of the University of Hannover (Germany) for the control of the climatic variables. A model of real greenhouse similar to the production systems in the agricultural industry has been developed, considering the state variables: internal temperature, internal humidity and CO2 concentration. Also a growth model of the culture is presented that is the lettuce.