No estoy completamente de acuerdo con su suposición de que muchas teorías de control avanzadas no se han aplicado en la industria.
De hecho, la técnica de control avanzado más exitosa y ampliamente utilizada, el Modelo de Control Predictivo (MPC), se originó a partir de profesionales de las industrias petrolera / química. Era posible aplicar técnicas MPC (originalmente denominadas Control de matriz dinámica (DMC)) a procesos relativamente lentos, lo que significa que cualquier optimización en tiempo real podría llevarse a cabo, sin preocuparse demasiado por los requisitos computacionales, etc.
Desde entonces, la academia se ha interesado cada vez más en MPC, desde el análisis de estabilidad, la viabilidad, los solucionadores de programas cuadráticos personalizados (el corazón de la mayoría de MPC), la robustez, los sabores distribuidos de MPC y demás.
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Me arriesgaría a adivinar y decir que la gran mayoría de las nuevas instalaciones de Automatización Industrial contienen algo de Control Avanzado. Cuando observa requisitos legislativos cada vez más estrictos sobre el uso de energía, un impulso constante para mejorar el rendimiento del proceso, el impacto financiero del tiempo de inactividad causado, por ejemplo, por un viaje, y los beneficios potenciales que MPC puede aportar, no es sorprendente.
Ahora estamos viendo una gran cantidad de aplicaciones integradas de control avanzado, a medida que la potencia computacional de tales dispositivos mejora y mejora, y nuestros algoritmos numéricos para resolver los problemas de optimización en línea se vuelven más maduros. No es irrazonable mirar aplicaciones de MPC con frecuencias de muestreo de 100 ms.
Diría que el mayor cuello de botella para la implementación de la tecnología de control avanzada son las herramientas de ingeniería para la implementación.
