Diseño de un sistema de control mediante la aplicación de redes neuronales para el control de temperatura en un horno de termoformado

Resumen

En el presente trabajo se desarrolla el diseño e implementación de un sistema de control de temperatura adaptativo para un horno de termoformado, basado en la integración de una red neuronal artificial con un controlador PID. Se parte del análisis de un controlador PI convencional, en el cual se identifican limitaciones en términos de sobreoscilación, variabilidad en la respuesta y baja capacidad de rechazo ante perturbaciones, lo que motiva la adopción de una estructura PID. Se diseña una red neuronal encargada de ajustar dinámicamente las ganancias del controlador mediante el cálculo de los incrementos ∆k_p, ∆k_i y ∆k_d, utilizando métricas de desempeño como variables de entrada. El modelo se entrena a partir de múltiples escenarios de operación que incluyen cambios de referencia y perturbaciones en el sistema. El sistema adaptativo se implementa en un entorno de simulación en MATLAB/Simulink, donde se evalúa su desempeño frente a un controlador convencional. Los resultados evidencian una mejora en la estabilidad del sistema, una reducción de la sobreoscilación y una mayor robustez ante perturbaciones. El controlador propuesto mantiene la temperatura dentro de un rango de ±1◦C respecto a la referencia. Los resultados obtenidos posicionan al enfoque propuesto como una alternativa eficiente para el control de procesos térmicos no lineales.