Existe un impulso creciente para hacer que los sistemas automatizados sean capaces de llevar a cabo tareas que los humanos realizan, como conducir, reconocimiento de voz y detección de anomalías. Los sistemas automatizados, por lo tanto, cada vez más necesitan responder a condiciones inesperadas. Dos tipos de condiciones inesperadas de relevancia en las industrias de procesos químicos son condiciones anómalas y las respuestas de los operadores e ingenieros al comportamiento del controlador. Mejorar la capacidad de respuesta de un diseño de control avanzado conocido como control predictivo de modelo económico (EMPC) (que utiliza predicciones del comportamiento futuro del proceso para determinar la manera óptima desde el punto de vista económico en que operar un proceso) a condiciones inesperadas de estos tipos impulsaría el avance hacia propiedades de inteligencia artificial para este controlador más allá de las que tiene hoy y proporcionaría nuevas ideas sobre interpretabilidad y verificación para el controlador. Este trabajo proporciona estudios teóricos que relacionan consideraciones de sistemas no lineales para EMPC con estos conceptos de nivel superior utilizando dos ideas para formulaciones de EMPC motivadas por situaciones específicas relacionadas con la auto-modificación de un diseño de control después de que se reciben percepciones humanas de la respuesta del proceso y el manejo de anomalías por parte del controlador.