practica-3 dinamica y control.pdf
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UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL “FRANCISCO DE MIRANDA”
COMPLEJO ACADÉMICO EL SABINO PROGRAMA DE INGENIERÍA QUÍMICA
DPTO DE MECÁNICA Y TECNOLOGÍA DE LA PRODUCCIÓN LABORATORIO DE DINÁMICA Y CONTROL DE PROCESOS
PRÀCTICA Nº 3 SINTONIZACIÓN DE CONTROLADOR PID POR SINTONIZACIÓN DE CONTROLADOR PID POR SINTONIZACIÓN DE CONTROLADOR PID POR SINTONIZACIÓN DE CONTROLADOR PID POR
PRUEBA Y ERROR Y SIMULACIÓN DEL CONTROL PRUEBA Y ERROR Y SIMULACIÓN DEL CONTROL PRUEBA Y ERROR Y SIMULACIÓN DEL CONTROL PRUEBA Y ERROR Y SIMULACIÓN DEL CONTROL DE TEMPERATURA DE UN TANQUE REFRIGERADO DE TEMPERATURA DE UN TANQUE REFRIGERADO DE TEMPERATURA DE UN TANQUE REFRIGERADO DE TEMPERATURA DE UN TANQUE REFRIGERADO
UTILIZANDO DATOS DE PLANTAUTILIZANDO DATOS DE PLANTAUTILIZANDO DATOS DE PLANTAUTILIZANDO DATOS DE PLANTA
PROFESORES:
PROF. Ing. Esp. Carlos A. Pérez
PROF. Ing. Eumar Leal
PROF. Ing. Esp. José Cuauro
PUNTO FIJO; ABRIL 2013
DINÁMICA Y CONTROL DE PROCESOS UNEFMDINÁMICA Y CONTROL DE PROCESOS UNEFMDINÁMICA Y CONTROL DE PROCESOS UNEFMDINÁMICA Y CONTROL DE PROCESOS UNEFM
GUÍA DE ESTUDIO ACTUALIZADA POR EL PROF. ING. ESP. CARLOS A. PÉREZ M.
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INTRODUCCIÒN
La sintonización de los controladores Proporcional – Integral – Derivativo o
simplemente controladores PID, consiste en la determinación del ajuste de sus
parámetros (Kc, Ti, Td), para lograr un comportamiento del sistema de control
aceptable y robusto de conformidad con algún criterio de desempeño establecido.
Para poder realizar la sintonización de los controladores, primero debe identificarse la
dinámica del proceso, y a partir de ésta determinar los parámetros del controlador
utilizando el método de sintonización seleccionado.
Antes de revisar algunas de las técnicas de sintonización disponibles, se
establecerán los diferentes tipos de funcionamiento que pueden presentarse en un
lazo de control realimentado, en el cual hay dos entradas - el valor deseado r(t) y la
perturbación z(t) - y una salida – la señal realimentada y(t)-, como se muestra en la
figura 01.
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OBJETIVO GENERAL:
• Sintonizar un Controlador PID por prueba y error
• Simular el control de temperatura de un tanque refrigerado utilizando datos de
planta
OBJETIVO GENERAL:
• Obtener el conocimiento intuitivo sobre los controladores PI y PID cuando el
objetivo de control es el rechazo a las perturbaciones.
• comprobar las desventajas de la sintonización por prueba y error.
• Aprender cómo “Design Tools” y “Custom Process” pueden ser utilizados para
diseñar controladores para operación real de procesos
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ACTIVIDADES A DESARROLLAR
PARTE A
1.- Primero es necesario crear un proceso con un comportamiento dinámico especificado por nosotros. Después intentaremos
sintonizar por prueba y error un controlador teniendo como objetivo el rechazo de las perturbaciones. Para comenzar pulsar el
botón “Custom Process” del menú principal de Control Station. Hay que hacer notar que cuando comienza la simulación en la
parte superior del gráfico aparecen dos botones denominados “Disturbance” y “Process”. En la parte inferior aparece el botón
“Controller”. Para crear la simulación pulsar el botón “Process”, abriéndose un menú “Construct Process and Disturbance
Models”. El proceso que se va a estudiar es un sistema de tercer orden con tiempo muerto. Pulsar la pestaña “Process” e
introducir la ganancia, las tres constantes de tiempo y el tiempo muerto que aparecen a continuación.
Ganancia del proceso (Kp) 1.0
Primera constante de tiempo (t1) 100.0
Segunda constante de tiempo (t2) 10.0
Tercera constante de tiempo (t3) 10.0
Tiempo muerto (q) 10.0
Dejar el resto de los parámetros con valor 0. A continuación se define la dinámica que relaciona la variable de perturbación con la
variable controlada. Para hacer esto se pulsa la pestaña “Disturbance” y se introduce Ganancia del proceso,
Ganancia del proceso (Kp) 1.5
Primera constante de tiempo (t1) 150.0
Segunda constante de tiempo (t2) 15.0
Tercera constante de tiempo (t3) 15.0
Tiempo muerto (q) 15.0
De nuevo se dejan el resto de los parámetros con valor 0. Pulsar en el botón “Done” para comenzar la ejecución del proceso.
2.- Comparar el comportamiento en lazo abierto de las dinámicas de perturbación y manipulada. Para ello, producir un salto en la
salida del controlador desde su valor por defecto 50% hasta 60%, y cuando se observe que la respuesta ha finalizado volver al
valor original de 50%. A continuación producir un salto en la variable de perturbación desde su valor por defecto hasta el 60 %, y
después volver al valor original. Posteriormente, buscar un gráfico fijo y observar ambas respuestas: ¿Muestra el salto en la
variable de perturbación una respuesta más grande y más lenta? (mayor ganancia y constante de tiempo)
3.- Pulsar la caja del controlador y seleccionar el PID. Especificar un controlador PI muy conservador introduciendo los siguientes
valores de sintonización
Set Point 50.0
Ganancia del controlador 0.5
Tiempo de reset 200
Tiempo derivativo 0
Asegúrate que utilizas término integral con antireset windup. Pulsar “Done” para comenzar la simulación.
4.- La sintonización de prueba y error puede producir pérdidas de tiempo de producción por encontrarse fuera de
especificaciones. Para comprender esto mejor, es útil habituarse al procedimiento de detener la ejecución y poner a cero el reloj
de proceso (pulsando el reloj correspondiente en la esquina superior izquierda). De esta forma se pueden tener valores absolutos
del tiempo.
5.- Comenzar la sintonización para rechazar perturbaciones, considerando el comportamiento actual del controlador. Realizar
saltos en la perturbación del 50 al 60%, y cuando alcance el estacionario, al revés. Además, para la sintonización de prueba y error
es más seguro comenzar con valores conservadores (respuestas lentas y con error). ¿La respuesta que observas es
suficientemente conservadora?
6.- Buscar mediante prueba y error (no utilizar Design Tools) los valores de Kc y tI, de un PI que proporcionan la “mejor” respuesta
que rechaza las perturbaciones. Utiliza tu experiencia y opinión para definir “mejor”. Apunta a continuación los valores obtenidos:
Kc
Ti
Kc= tI= Tiempo transcurrido = min s
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Nota: El tiempo transcurrido aparece en la esquina inferior izquierda de la pantalla
7.- Pon a cero el reloj de simulación y repetir la operación del apartado anterior para un controlador PID. Utilizar el modo de
“derivada en la medida” para este estudio. El controlador PID debería de ser capaz de rechazar las perturbaciones mejor que el PI.
Apuntar los valores obtenidos:
Kc
TI
TD
Tiempo transcurrido (min s)
8.- Poner de nuevo el reloj a cero y utilizar “Design Tools” para diseñar los controladores PI y PID. Utilizar el criterio “ITAE for
disturbance rejection” para obtener los valores de sintonización. Anotar los resultados:
CONTROLADOR PI
Kc
TI
TD
Tiempo transcurrido (min s)
CONTROLADOR PID
Kc
TI
TD
Tiempo transcurrido (min s)
Comparar el comportamiento del controlador para el rechazo de perturbaciones utilizando los parámetros obtenidos mediante el
método de prueba y error y los proporcionados por “Design Tools”. ¿Cuál es el mejor de los dos para rechazar perturbaciones?
¿Qué método es más perjudicial para la operación del proceso?
PARTE B
1.- El fichero PROCESS.DAT que se proporciona contiene la respuesta en lazo abierto de la variable controlada frente a la variable
manipulada. Se utilizarán estos datos para sintonizar un controlador PI y para modelar el comportamiento dinámico del proceso y
simularlo en “Custom Process”.
Para sintonizar el controlador, leer el fichero en “Design Tools” y etiquetar la primera columna como tiempo, la segunda como
variable manipulada y la tercera como variable controlada de proceso. Como se muestra en la figura, la salida del controlador
manipula la velocidad de flujo de líquido refrigerante que circula a través de la camisa del tanque. Por tanto, la segunda columna
de datos en el fichero contiene cambios en la salida del controlador y la tercera contiene la respuesta en la temperatura de salida
ante estas modificaciones. Ajustar un modelo FOPDT (First Order Plus Dead Time) a los datos y, después calcular los valores de
ganancia KC y tiempo integral tI, utilizando el IMC con criterio de seguimiento de referencia y de rechazo a las perturbaciones.
Kc
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Ti
Estamos también interesados en la medida en que un modelo FOPDT describe correctamente el comportamiento dinámico
verdadero del proceso. Se utiliza SSE (Suma de errores cuadráticos entre la predicción del modelo y los datos del fichero) como
medida de la bondad del ajuste. Apuntar el SSE para el modelo FOPDT en el espacio del paso 2.
2.- Además del ajuste con un modelo FOPDT realizado en el paso anterior, ajustar los datos a un modelo SOPDT (Second Order Plus
Dead Time) y a un modelo “SOPDT with Lead” de segundo orden con retardo (cero en la función de transferencia). Es necesario
notar que cada modelo añade de forma sucesiva un término (parámetro) adicional a la ecuación diferencial en el intento de
describir mejor la dinámica del proceso. Apuntar los SSE para cada ajuste:
FOPDT SSE
SOPDT SSE
SOPDT with Lead SSE
Un valor menor de SSE implica un mayor ajuste del modelo a los datos. Si se considera que los modelos SOPDT y el SOPDT (con
retardo) producen aproximadamente el mismo valor de SSE, esto significa que la complejidad proveniente del término añadido no
proporciona ningún beneficio en la descripción de la dinámica del proceso. Por tanto, apuntar los valores del modelo SOPDT que
describe dicha dinámica:
Ganancia del proceso (Kp)
Primera constante de tiempo (tP1)
Segunda constante de tiempo (tP2)
Tiempo muerto ( qP)
3.- El fichero DISTURB.DAT contiene los datos correspondientes a la variación de la variable controlada frente a variaciones de la
perturbación. Los datos proporcionados de la perturbación no se utilizan para la sintonización del controlador pero son útiles para
los objetivos de la simulación.
Leer el fichero en “Design Tools” etiquetar la primera columna como tiempo, la segunda como variable manipulada y la tercera
como variable de proceso controlada. Como se muestra en la gráfica inferior, la variable de perturbación es la temperatura del
líquido de refrigeración. Por tanto, la segunda columna de datos de este fichero contiene las variaciones en la temperatura de
refrigerante y la tercera la respuesta de la temperatura a la salida del tanque. Para determinar la complejidad del modelo
requerido para describir la dinámica de la perturbación, ajustar de nuevo utilizando los modelos FOPDT, SOPDT y SOPDT with
Lead. Apuntar los valores obtenidos del SSE:
FOPDT SSE
SOPDT SSE
SOPDT with Lead SSE
Los modelos SOPDT y SOPDT with Lead tienen el mismo valor de SSE, lo que implica que el modelo más complejo tampoco
proporciona beneficios adicionales en la descripción del comportamiento dinámico. Por tanto, se anotan los valores del modelo
SOPDT para el comportamiento de las perturbaciones:
KD
tD1
tD2
qD
4.- Utilizar los parámetros de los modelos de proceso y perturbaciones obtenidos en los apartados anteriores en “Custom Process”
para crear la simulación del control de la temperatura en el tanque. Desde el menú de Control Station, pulsar el botón “Custom
Process”. Cuando comienza la simulación, observar que en la parte superior de la gráfica hay dos botones de “Disturbance”
(Perturbación) y “Process”. En la parte inferior existe un boton para el “Controller” controlador. Para comenzar a crear la
simulación, pulsar el botón “Process”. Se abre un menú “Construct Process and Disturbance Models”, y a continuación se pulsa en
la pestaña “Process” para introducir la ganancia, constantes de tiempo y tiempo muerto, que fueron obtenidas en el apartado 2.
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A continuación pulsar la pestaña de la perturbación e introducir los parámetros de ganancia, constantes de tiempo y tiempo
muerto.
“Custom Process” asume como valores por defecto que la salida del controlador, proceso y perturbación tienen un valor mínimo
de 0, un máximo de 100 y un valor de comienzo de 50. Estos valores no son apropiados en este estudio, por lo que han de ser
establecidos como aparece en la tabla anterior. Para ello, se pulsa en la pestaña “Zeroes and Spans” y se introducen los valores
indicados. Cuando hayas finalizado, pulsar en “Done” para comenzar la simulación.
5.- Implementar un controlador PID utilizando la ganancia de controlador y tiempo integral obtenidos en el apartado 1. Probar el
funcionamiento del controlador para seguir un salto en la referencia de 92º C hasta 95º C y de nuevo a 92º C. A continuación, se
comprueba la capacidad de rechazar perturbaciones bajando de 50 a 45 y subiendo de nuevo a 50 l/min. ¿Son semejantes las
respuestas obtenidas a las que se presentan en la gráfica que aparece a continuación?. Si es así, has logrado utilizar Control Station
para la simulación y posterior diseño de controlador (CACSD-Computer Aided Control System Design)