| Revista: | Revista mexicana de ingeniería química |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000365402 |
| ISSN: | 1665-2738 |
| Autores: | Ben Youssef, C1 Zepeda, A2 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Cancún, Cancún, Quintana Roo. México 2Universidad Autónoma de Yucatán, Facultad de Ingeniería Química, Mérida, Yucatán. México |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Ago |
| Volumen: | 11 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 351-362 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, analítico |
| Resumen en español | Un novedoso tipo de estrategia de control por aprendizaje iterativo (ILC) para la optimización de procesos de fermentación en modo fedbatch es presentado y aplicado como caso de estudio en la producción de ácido láctico. Debido al hecho de que los reactores en modo fedbatch están permanentemente en régimen transitorio, el comportamiento de seguimiento de ILC's convencionales se deteriora a medida de que el número de mediciones baja. La primera contribución de este estudio fue de utilizar un método de interpolación para la reconstrucción de la continuidad de la entrada entre las muestras de medición. Luego, el rendimiento de control fue mejorado a través del uso de un algoritmo ILC basado en la parametrización del perfil de entrada, utilizando funciones exponenciales continuas por parte especialmente adecuadas para procesos en modo fedbatch. Además, la ley de aprendizaje propuesta fue capaz de seguir adecuadamente la referencia de salida del proceso utilizando únicamente dos mediciones fuera de línea. Un estudio de simulación demuestra la factibilidad del propuesto ILC |
| Resumen en inglés | A novel type of iterative learning control (TLC) strategy for the optimization of fedbatch fermentation processes is developed and applied to lactic acid production as case study. Due to the fact that fedbatch reactors are permanently in transient regime, the tracking behavior of conventional ILC deteriorates as the number of off-line measurements decreases. The first contribution of this study was to use an interpolation method in order to reconstruct the input continuity between the measurement samples. Then, control performance was improved by using an ILC algorithm based on the parameterization of the input profile with piecewise continuous exponential functions that are specially adequate for fedbatch processes. Furthermore, the proposed learning rule was able to track accurately the process output reference with only two off-line measurements. A simulation study demonstrates the feasibility of the ILC approach |
| Disciplinas: | Química |
| Palabras clave: | Fermentaciones, Ingeniería química, Bioproducción, Acido láctico, Modelos de simulación, Control por aprendizaje iterativo |
| Keyword: | Chemistry, Fermentation, Chemical engineering, Bioproduction, Lactic acid, Simulation models, Iterative learning control |
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