Mejora de la predicción del estado estacionario en sistemas de modelos de control predictivo para evitar defectos de Dross en fundición pesada

Un Modelo Predictivo de Control (MPC) es un sistema diseñado para controlar una planta de producción. Estos sistemas se componen de varias fases, siendo una de las más importantes la fase de predicción de la situación de la planta en un momento dado. En un trabajo previo, presentamos un enfoque de aprendizaje automático para esta fase de predicción que sustituyó la necesidad de desarrollar una única función matemática por un enfoque de clasificación más genérico. Sin embargo, los clasificadores independientes presentaban algunas desventajas, como la selección de los modelos de clasificación más adecuados para los datos y la tarea de aprendizaje. En este artículo, ampliamos nuestro trabajo previo con un método general para prever defectos de Dross, construyendo un sistema de metaclasificación mediante la combinación de diferentes métodos y eliminando la necesidad de seleccionar el mejor algoritmo para cada objetivo o conjunto de datos.