control moderno y avanzado.ppt

5/28/2018 Control Moderno y Avanzado.ppt

1/40

REA ELCTRICA-ELECTRNICA

Control de Procesos

Industriales

EDUARDO OATE CEA [email protected]


2/40

Descripcin de la asignatura

sta asignatura consta de 72 horas lectivas. Proporciona a los estudiantes conocimientos

de los principios, mtodos y herramientas

del control de procesos. Presenta nfasis en lo dispositivos y

tcnicas ms comunes utilizadas en la

automatizacin de procesos en el manejo,control y mantenimiento del sistema.


3/40

Competencias a desarrollar

Determinar las estrategias de controlaplicadas en distintos procesos industriales.

Describir procesos tpicos de manufactura. Crear diagramas de flujo para realizar el

anlisis de procesos industriales.

Reconocer procesos e instrumentacinasociada a ellos, en distintas aplicacionesindustriales.


4/40

CONTROL DEPROCESOS

INDUSTRIALESEstrategias de control

aplicadas a los procesosindustriales

Procesos industriales demanufactura

Anlisis de procesosindustriales aplicando

diagramas de flujo.Diagramas de instrumentacin

y proceso en aplicacionesindustriales.

Unidad I

Unidad II

Unidad III

Unidad IV


5/40

Unidad I : Estrategias de control aplicadas a los procesosindustriales ( 15 horas pedaggicas)

Aprendizajes esperados Contenidos para cada A.E

Aplicar tcnicas de control en los procesosindustriales

Definir los elementos de un proceso decontrol.Clasificacin de los sistemas de control.Caracterizar los mtodos tradicionales obsicos de control, on-off, P, PD, PI, PID.Graficar respuesta de sistemas de control

en los que se aplique estrategias bsicasde control.Ejercicios de aplicacin.

Analizar estrategias modernas de control Caractersticas de sistemas de controlmoderno: Control en adelanto, control

realimentado, compensadores adelantoatraso, sistemas de seguimiento, feedbacklinealizacin.Esquematizar lazos de control en que seobserve aplicacin de stas tcnicas.Ejercicios de aplicacin.


6/40

Unidad I : Estrategias de control aplicadas a los procesosindustriales

Aprendizajes esperados Contenidos para cada A.E

Analizar tcnicas de control avanzado enaplicaciones industriales.

Definicin de modos de controlavanzado:-Control adaptativo-Control optimal-Control robusto-Control en tiempo real-Control difuso.


7/40

El control en cascada.

Objetivo: Mejorar la estabilidad de una variable del

proceso, an con una ptima sintonizacin del controladoren lazo retroalimentado.

La aplicacin de esta tcnica de control, es convenientecuando la variable no puede mantenerse dentro del valor deset point deseado, debido a las perturbaciones inherentes al

proceso.


8/40

El control en cascada. Para que un sistema de control en cascada est bien aplicado, es

necesario que se tomen en cuenta algunos aspectos importantes para suaplicacin, stos son:

1. Localizar las variables ms importantes del proceso.

2. Localizar la variable bsica a controlar.

3. Localizar la variable que introduce la inestabilidad.

4. Determinar la velocidad de cambio de ambas seales.

5. Hacer un arreglo en cascada, de tal forma que el lazo mayor sea mslento y el controlador tambin (control maestro).

6. El lazo menor deber contener la variable ms rpida y elcontrolador debe ser de respuesta con retardos mnimos (controlesclavo).

7. La relacin de la constante de tiempo: TM/TE = 5 mayor. 8. El controlador del lazo menor deber sintonizarse con la ganancia

ms alta posible.

9. El controlador esclavo, se selecciona con set point remoto, mientrasque el controlador maestro es de tipo local.


9/40

El control en cascada. Naturalmente que estas recomendaciones son, basndose en la

experiencia que se tiene sobre la dinmica del proceso, sobre elcontrolador y algo de sentido comn.

El control en cascada corresponde a dos lazos de control realimentadosconectados en serie. La referencia del controlador secundario correspondea la variable manipulada del controlador principal.


10/40

Un controlador en modo cascada se utiliza cuando el lazo internoresponde ms rpido que el lazo exterior. El lazo de control internotiene por objetivo, responder a perturbaciones de variacin rpida,afectando en menor medida a la variable controlada principal.


11/40

MTODOS DE CONTROLMODERNO

CONTROL ANTICIPATORIO (Feedforward) : Este mtodo permite alcontrolador analizar los datos de entrada y de salida y mediantealgoritmos matemticos calcular la prxima salida probable, de modotal que auto ajusta sus parmetros con la finalidad de adecuarse al

cambio, y minimizar la diferencia de medidas. Se recomienda paraprocesos lentos.

Su desventaja radica en que es necesario medir todas las variablesperturbadoras, ya que no corrige las perturbaciones no medidas. Se

puede mejorar este mtodo agregando una retroalimentacin a la salida,de modo tal que se deje que se produzca un error mnimo, el cual serdetectado y corregido en la siguiente medicin.


12/40

CONTROL ANTICIPATORIO

(Feedforward) Objetivo: Sensar la perturbacin de una variable, antes de afectar al

proceso y tomar la accin correctiva para evitar un efecto daino alproducto.

Aplicar esta tcnica de control implica un conocimiento amplio, exactoy completo de las caractersticas estticas y dinmicas del proceso. Larelacin entre la variable de salida y la variable de entrada, constituyeel modelo del proceso y es la funcin de transferencia del sistema decontrol en adelanto.

Cabe sealar que es costoso y algunas veces imposible determinar yduplicar el modelo exacto del proceso, por lo tanto, siendo realmenteun control en lazo abierto, su aplicacin dar lugar a un offsetsignificativo, es decir, se tendr un error esttico permanente y a vecescreciente.


13/40

CONTROL ANTICIPATORIO O

PREALIMENTADO (Feedforward)


14/40

CONTROL ANTICIPATORIO

(Feedforward) Tericamente es un control perfecto, ya que no espera a que la

perturbacin afecte a la variable controlada para actuar .

En la prctica no lo es ya que:

No es posible medir todas la perturbaciones. (Las que no se miden nose compensan).

Los modelos son aproximados y simples.

La accin de control necesaria puede ser irrealizable.

Por todo ello, se suele combinar con el control realimentado. Se utiliza

control prealimentado o anticipativo para las perturbaciones mediblesms significativas (Las ms frecuentes y de mayor magnitud). Elcontrol realimentado, se encarga de compensar las perturbaciones queno se miden y las imperfecciones inherentes al control anticipativo.


15/40


16/40

MTODOS DE CONTROLMODERNO

COMPENSADORES ADELANTO ATRASO: Este mtodo permiterealizar un control en el dominio de la frecuencia, en el cual se buscacompensar la fase del sistema, agregando (adelanto) o quitando (atraso)fase, para lo cual se agrega nuevos componentes o nuevas funciones

matemticas al sistema . Se puede poner cuantos compensadores seanecesario a fin de llevar la respuesta del sistema a un valor deseado.

Donde: condiciona la fase mxima, Seno (fase) = (-1)/(+1)

T indica la frecuencia de trabajo, Frec. central = 1/(T* 1/2)


17/40

MTODOS DE CONTROL

MODERNO REALIMENTACIN DE ESTADOS : Este mtodo permite ejercer

una accin de control mediante el sensado de cada uno de los estados(del modelo en espacio estado del sistema), atribuyndole una

ganancia a cada uno de los valores ledos, de este modo el lazo decontrol es cerrado por medio del compensador o controlador de estadosy no por el sensor . La Ley de control esta dada por la expresin u=-K

x X, donde: ues la seal de control, Kes el vector de ganancia deestados, y Xes el vector de estados medidos del sistema.

El vector K puede hallar se fcilmente usando Matlab, con el comandoacker y tambin con el comando place.


18/40

MTODOS DE CONTROL

MODERNO SISTEMAS DE SEGUIMIENTO : Este mtodo tambin es conocido

como tracking, es un complemento del mtodo anterior , puesto quemediante el control por realimentacin de estados se puede llevar lavariable controlada a un valor de cero (porque no se cuenta con unareferencia), con este mtodo se podr llevar a la variable dada a unvalor deseado, puesto que se incorpora una referencia en el sistema.

La seal de control estar dada por : u=-K x Ki * ref. Donde Kies laganancia correspondiente al estado o estados que se quiere seguir , yrefes la referencia o set point que se desea alcanzar.


19/40

MTODOS DE CONTROL

MODERNO FEEDBACK LINEALIZATION: Debido a que los procesos reales no

cuentan con modelos lineales que los representan, es necesario el usode controladores no lineales. Este mtodo es conocido como controlcon modelo de referencia, utiliza la Teora de Lyapunov paradeterminar la estabilidad del sistema , y el modelo matemtico estadado en la forma espacio estado.


20/40

CONTROL DE RELACION

Objetivo: Controlar el flujo o el volumen de una variable en funcinde otra.

Esta tcnica de control, se aplica por lo general a dos cantidades deflujos, que deben mantener una relacin prefijada por el usuario.

Por lo general se tiene una lnea de flujo de un fluido libre y sobre stase mide la cantidad del fluido existente en velocidad o volumen, estevalor se enva a un controlador que contiene un factor multiplicador oun divisor, cuya seal acta sobre la vlvula de control de otra lneacon flujo proporcional al valor medido (flujo controlado).

El flujo libre se llama variable independiente y el flujo controlado sellama flujo dependiente.


21/40

CONTROL DE RELACION


22/40

CONTROL DE RELACION

Para este tipo de estrategia de control, es muy importante tomar lassiguientes consideraciones:

1. Ambas seales deben tener las mismas unidades. 2. Ambas seales deben estar linealizadas o en forma cuadrtica.

3. El rango de los controladores deben ser compatibles con las sealesrecibidas de un 0% a un 100%.

4. Tomar en cuenta que en la medicin de fluidos la linealidad se

pierde en los extremos de la medicin. 5. Las caractersticas de los fluidos deben ser muy similares.


23/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO Los mtodos de control avanzado son aquellos que actan

en forma preventiva, de modo tal que en base a los datostomados, actan de modo tal que previenen la ocurrencia

de error, por tanto el controlador est ajustando susparmetros constantemente.


24/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO CONTROL ADAPTATIVO : Es una variante del control anticipatorio,

en donde la respuesta del controlador vara automticamente basado enlos cambios de las condiciones dentro del proceso, es decir , larespuesta del controlador ser variable dependiendo delcomportamiento actual del proceso. Para que se lleve a cabo estaadaptacin se requiere de algoritmos matemticos que simulen el

proceso en base a los datos tomados en el instante mismo en que serealiza la accin, este resultado va a generar una seal compensadoraque garantizar la confiabilidad del sistema.


25/40

CONTROL ADAPTATIVO


26/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO CONTROL OPTIMAL: El control optimal busca la performance en la

accin de control, tiene por objetivo buscar una o varias soluciones quecumplan con ciertas restricciones impuestas por el problema y que a lavez cumpla con una funcin objetivo (funcin de costo), la cual puedeser maximizar o minimizar dicha funcin. El control permite diversassoluciones para un mismo problema, pero el control optimal buscadentro de esas soluciones la ms adecuada para cumplir con losrequisitos planteados.


27/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO CONTROL ROBUSTO : El control robusto es aquel que va a permitir

mantener la accin de control pese a perturbaciones externas einternas. Puede existir perturbaciones externas como ruido yvibraciones propias del proceso; o perturbaciones internas como unmal modelamiento matemtico, sistemas no lineales difciles delinealizar, incertidumbre en el accionar o respuesta de la plana frente aestmulos, entre otros. El control robusto se resume a identificar ycontrolar la incertidumbre en los parmetros y en el comportamientode una planta.


28/40

MTODOS DE CONTROL AVANZADO

CONTROL EN TIEMPO REAL : Se refiere al control realizado en unintervalo de tiempo finito y constante, es decir que la informacin sersensada con muestras intermitentes pero todas las veces con un mismotiempo de muestreo.

Caractersticas:

Pueden realizar varias actividades en paralelo.

Pueden ejecutar tareas en respuesta a seales externas. Deben funcionar en presencia de fallos o averas parciales, haciendo

uso de elementos redundantes.

Adquieren datos del exterior. Puede ser pasiva cuando utilizaninterrupciones, o activa mediante el uso de tarjetas de entrada / salida

de seales. Necesitan de un sistema operativo que les brinde: gestin eficiente de

interrupciones, planificacin de tareas y priorizacin de las mismas,acceso a puertos e interfaces, mecanismos de medicin del tiempo,entre otros. El sistema operativo ms empleado es el Linux.


29/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO CONTROL DIFUSO : Se basa en la lgica difusa, la cual a diferencia

de la lgica binaria o booleana (verdadero / falso 1 / 0), asignavalores intermedios dentro de esta escala. Utiliza la experiencia deloperador para generar una lgica de razonamiento para el controlador.

No requiere del modelamiento matemtico de la planta, puederepresentar modelos de sistemas lineales y no lineales mediante el usode variables lingsticas y una serie de condiciones o reglas

previamente definidas. Sus algoritmos (reglas) hacen uso deinstrucciones IF THEN.


30/40

El control de ganancia programada.

Se ajustan los parmetros del regulador mediante una tablapreestablecida en funcin de alguna condicin deoperacin: Por ejemplo Punto de consigna

El valor de la ganancia se obtiene de una relacinespecifica con alguna de las variables de proceso, de modode compensar alteraciones en la operacin.


31/40

El control de ganancia programada.


32/40

MTODOS DE CONTROL

AVANZADO CONTROL NEURONAL : Hace uso de neuronas de inteligencia

artificial. La neurona artificial estndar es un elemento deprocesamiento que calcula una salida multiplicando su vector deentradas por un vector de pesos y este resultado es aplicado a unafuncin de activacin; un conjunto de neuronas conforman una redneuronal. Se caracterizan por su capacidad de aprendizaje, suvelocidad mediante el procesamiento masivo en paralelo de datos y porla facilidad de modelado de sistemas y controladores no lineales. Seaplican para la representacin de comportamientos de funciones

lineales y no lineales, identificacin de sistemas, reconocimiento deformas, reconstruccin de datos, simulacin de modelos, etc.


33/40


ALGORITMOS GENTICOS: Este mtodo simula la evolucinnatural de las especies de Darwin. La informacin va sufriendocambios igual que lo haran las especies, lo cual se lleva a cabo pormedio de los procesos de seleccin natural, mezcla , y mutacin. Encada ciclo (iteracin) una parte del conjunto de hiptesis conocido

como poblacin actual, es reemplazado por una nueva poblacinmediante las funciones evolutivas anteriores. As sucesivamente encada ciclo la poblacin es evaluada en base a una funcin evolutiva,siendo conservados los datos ms exactos, y siendo eliminados losdatos que presentan error (seleccin natural). Para conservar el nmero

de individuos (datos) estos son mezclados, lo cual genera nuevosindividuos similares a sus procreadores. Finalmente cada cierto tiempoo dada cierta cantidad de individuos, algunos de los nuevos individuosson mutados aleatoriamente, pudiendo ser conservados o eliminados enla prxima iteracin dependiendo de su utilidad.


34/40


SISTEMAS EXPERTOS: Estos sistemas tratan de emular laexperiencia adquirida por uno o ms seres humanos a lo largo deltiempo para realizar un trabajo. Este sistema tendr en su memoria una

base de datos con mltiples soluciones a un mismo problema, luego elsistema tendr que escoger de entre esas soluciones a la que pueda

aplicarse a fin de lograr los mejores resultados. El sistema se creabasndose en las experiencias humanas, la eleccin de la estructura decontrol depender de las caractersticas del trabajo en donde seaplicar, adems el sistema podr ir aprendiendo con el tiempo yalmacenar sus propias experiencias, existe mucha analoga entre los

sistemas expertos y los sistemas neuro-fuzzy.


35/40

El controlador Auto ajustable.

Mtodos de sintona automtica

Casi todos los reguladores comerciales incorporan algnmtodo de sintona automtica (autotuning). En pocos

casos hay funciones verdaderamente adaptativas La sintona automtica de los parmetros se realiza de

diferentes formas , de las cuales derivan los nombres de:

Respuesta salto

Mtodo del rel Identificacin de la respuesta en lazo cerrado (Exact)


36/40

Respuesta salto

Si se activa la funcin de auto sintona, el regulador cambia a manual yda un salto a la variable manipulada. De la respuesta del proceso,identifica un modelo de primer orden con retardo a partir del cualcalcula mediante tablas la nueva sintona del regulador


37/40

Mtodo del rel.

Si se activa la funcin de auto sintona, se conecta un rel en lugar delPID, que sirve para provocar oscilaciones controladas en el proceso que

permitan la identificacin de caractersticas dinmicas del mismo


38/40


39/40

Mtodo Exact.

Sintona contnua en lazo cerrado

Si el error excede unos lmites, se identifica un modelo del procesomediante reconocimiento de patrones

El regulador calcula la nueva sintona en tiempo real usando tablasmodificadas de Ziegler-Nichols (+ reglas)

Comportamiento deseado: sobrepaso y amortiguamiento


40/40

FINPIENSA EN LAS ENERGAS

RENOVABLES

control moderno y avanzado.ppt

Documents