In this work an optimal control technique is applied to control the excess air in the combustion process of a reverberatory furnace by the monitoring of O2 percentage in the stack, the controller is designed based on a nonlinear model estimated by artificial neural networks and a data base is used for the previous training; the data base has two subsets one for training and other to validate the net. En este trabajo se presenta una técnica de control óptima aplicada al control del exceso de aire en el proceso de combustión de un horno reverbero mediante el monitoreo del porcentaje de O2 en la chimenea, el controlador es diseñado basado en un modelo no-lineal estimado con redes neuronales y se emplea para el previo entrenamiento una base de datos conformada por dos conjuntos: uno para entrenamiento y otro para la validación.
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