ISAZA, Jhon; MUNOZ, Diego A.    ALVAREZ, Hernan. Efficient solution of nonlinear model predictive control by a restricted enumeration method. []. , 9, 4, pp.13-23. ISSN 1390-6542.  https://doi.org/10.29019/enfoqueute.v9n4.393.

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This work presents an alternative method to solve the nonlinear program (NLP) for nonlinear model predictive control (NMPC) problems. The NLP is the most computational demanding task in NMPC, which limits the industrial implementation of this control strategy. Therefore, it is important to consider algorithms that can solve the nonlinear program, not only in real time but also guaranteeing feasibility. In this work, the restricted enumeration method is proposed as alternative to solve the NLP for NMPC problems, showing successful results for pH control in a sugar cane process plant. This method enumerates in restricted way a set of final control element possible positions around the current one. Next, it tests all positions in that set to find the best one, taken as the optimization solution.

Este trabajo presenta un método alternativo para resolver los problemas de programación no lineal (NLP) del control predictivo no lineal basado en modelo (NMPC). La NLP es la tarea más exigente en computación en NMPC, lo que limita la implementación industrial de esta estrategia de control. Por lo tanto, es importante tener en cuenta los algoritmos que pueden resolver la programación no lineal, no solo en tiempo real sino también garantizando la viabilidad. En este trabajo, se propone el método de enumeración restringida como alternativa para resolver el problema de la NLP en NMPC, mostrando resultados exitosos para el control del pH en una planta de procesamiento de caña de azúcar. Este método enumera de forma restringida un conjunto de posibles posiciones del elemento final de control alrededor de la posición actual. Luego, prueba todas las posiciones en ese conjunto para encontrar la mejor acción de control, tomada como la solución de optimización.

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