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dc.contributor.author
Pantano, Maria Nadia
dc.contributor.author
Serrano, Mario Emanuel
dc.contributor.author
Fernández Puchol, María Cecilia
dc.contributor.author
Rossomando, Francisco Guido
dc.contributor.author
Ortiz, Oscar Alberto
dc.contributor.author
Scaglia, Gustavo Juan Eduardo
dc.date.available
2018-12-10T19:54:49Z
dc.date.issued
2017-05
dc.identifier.citation
Pantano, Maria Nadia; Serrano, Mario Emanuel; Fernández Puchol, María Cecilia; Rossomando, Francisco Guido; Ortiz, Oscar Alberto; et al.; Multivariable Control for Tracking Optimal Profiles in a Nonlinear Fed-Batch Bioprocess Integrated with State Estimation; American Chemical Society; Industrial & Engineering Chemical Research; 56; 20; 5-2017; 6043-6056
dc.identifier.issn
0888-5885
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/66199
dc.description.abstract
This paper aims to solve the problem of tracking optimal profiles for a nonlinear multivariable fed-batch bioprocess by a simple but efficient closed-loop control technique based on a linear algebra approach. In the proposed methodology, the control actions are obtained by solving a system of linear equations without the need for state transformations. The optimal profiles to follow are directly those corresponding to output desired variables, therefore, estimation of states for nonmeasurable variables is considered by employing a neural networks method. The efficiency of the proposed controller is tested through several simulations, including process disturbances and operation under parametric uncertainty. The optimal controller parameters are selected through the Montecarlo Randomized Algorithm. In addition, proof of convergence to zero of tracking errors is analyzed and included in this article.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Chemical Society
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
Bioprocess Control
dc.subject
Neural Nets
dc.subject
Neural Observer
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Química
dc.subject.classification
Ingeniería Química
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Multivariable Control for Tracking Optimal Profiles in a Nonlinear Fed-Batch Bioprocess Integrated with State Estimation
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2018-10-22T17:31:19Z
dc.journal.volume
56
dc.journal.number
20
dc.journal.pagination
6043-6056
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.journal.ciudad
Washington
dc.description.fil
Fil: Pantano, Maria Nadia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Serrano, Mario Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Fernández Puchol, María Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rossomando, Francisco Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan. Instituto de Automática. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Automática; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ortiz, Oscar Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Scaglia, Gustavo Juan Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Juan; Argentina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Química; Argentina
dc.journal.title
Industrial & Engineering Chemical Research
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://dx.doi.org/10.1021/acs.iecr.7b00831
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.iecr.7b00831


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