Durante las últimas décadas, la implementación de los sistemas de control industrial ha evolucionado de la tecnología analógica a la digital. El énfasis en el uso de esta última ha dado lugar a avances en los sistemas de control disponibles en el mercado en términos de memoria, velocidad de cálculo, integración en red, inteligencia distribuida y otros, que posibilitan la optimización en el control de procesos industriales. Las técnicas de control industrial asociadas a la electrónica digital incluyen básicamente sistemas expertos basados en reglas, que tratan de emular el control manual realizado por un operador experto, sistemas de control predictivo sin adaptación, sistemas de control adaptativo predictivo y sistemas de control adaptativo optimizado.
En el contexto de control predictivo sin adaptación, donde el modelo predictivo debe de obtenerse previamente a la aplicación de control, varias alternativas han sido propuestas y están siendo actualmente aplicadas en la industria petroquímica preferentemente. Sin embargo, el rendimiento del control predictivo basado en un modelo con parámetros fijos puede deteriorarse cuando los parámetros del proceso varían y se produce un error de modelización, como puede observarse en la práctica. De hecho el principio de control predictivo se formuló originalmente en el contexto del control adaptativo predictivo que aparece de forma natural como una solución teóricamente capaz de aproximarse mejor a la inherente naturaleza cambiante de los procesos.
Como extensión de los conceptos del control adaptativo predictivo introducidos en 1976 se desarrollaron una serie de técnicas de control adaptativo caracterizadas por: (1) un modelo predictivo del proceso cuyos parámetros se ajustan en tiempo real por medio de un mecanismo de adaptación de forma que el error de predicción converge hacia cero, y (2) dicho modelo predictivo se utiliza en cada instante de control para deducir una futura trayectoria deseada de la salida del proceso minimizando un índice elegido de acuerdo con un cierto criterio de rendimiento. De esta forma, la teoría de los sistemas adaptativos se complementa con la de control óptimo para derivar la clase de control adaptativo optimizado.
Una versión reciente de control adaptativo optimizado, denominada control adaptativo predictivo experto ADEX, aboga por utilizar el conocimiento del que se dispone del proceso en el controlador, de forma que el rendimiento del mismo no tenga que depender únicamente de su mecanismo de adaptación cuando las condiciones de operación del proceso varían. De esta forma, considera la integración del control adaptativo predictivo con los principios básicos del control experto, definiendo dominios de operación para cada uno de ellos en una estructura de control integrada. La evolución de las variables del proceso determina si control adaptativo optimizado o control experto debe aplicarse al proceso, de acuerdo con el correspondiente dominio de operación.
El objetivo último de la asignatura es el estudio y aplicación de sistemas de control adaptativo optimizado en los que controladores adaptativos optimizados se insertan en estrategias de control capaces de optimizar el rendimiento global del proceso. Estos sistemas representan un estadio de evolución avanzado de las técnicas de control industrial.
La asignatura trata en profundidad los conceptos descritos en los párrafos anteriores, dando a conocer a los estudiantes la evolución histórica en el control de procesos industriales, explicando los distintos avances, nuevos conceptos y técnicas que se han ido desarrollando.
La asignatura da a conocer al estudiante las metodologías de control avanzado que han alcanzado el estadio de la aplicación industrial y constituyen actualmente la vanguardia tecnológica en este dominio. Pone especial énfasis en la aplicación práctica de estos conocimientos de forma que el alumno se capacite y adquiera el criterio para su uso.
