Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

Make your likes visible on Facebook?

Connect your Facebook account to Prezi and let your likes appear on your timeline.
You can change this under Settings & Account at any time.

No, thanks

control de procesos continuos

No description
by

carlos clemengo

on 3 December 2012

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of control de procesos continuos

Modelos utilizados
Segundo Orden más Demora y Adelanto (SOPDTwL)






Estructura Compensador Pre-alimentado Modelo del Proceso:
Registrar cambios en el actuador y la variable controlada
Aproximar con un modelo
Obtener función de transferencia


predice el comportamiento de la variable controlada en función de la salida del controlador
Invertir el modelo


estima la acción de control que reproduce el comportamiento de la variable controlada Tanques





El Control Pre-alimentado
ofrece pocos beneficios Diseño de controladores con
Control Station Primer dato igual al valor inicial de estado estacionario Acción directa y Acción inversa La mayoría de los controladores comerciales requieren que se ingrese un valor positivo de ganancia (Kc>0)

El signo del controlador se configura con la indicación del tipo de acción:

Directa o Inversa

Si se establece una acción incorrecta el controlador llevará el actuador a uno de sus extremos
(válvula completamente abierta o cerrada) Diseño del Controlador con
Control Station Ensayo con Doble Pulso Consiste en dos pulsos opuestos sucesivos

Comienza y finaliza en el estado estacionario de diseño

Toma datos en ambos lado del estado de diseño Ensayo de Lazo Abierto Tabla de Sintonización Las perturbaciones no deben manejar la respuesta del ensayo Ensayo a Lazo Cerrado Bondades
Comienza y termina en el valor de diseño
Provoca cambios en ambos lados del valor de diseño
Produce menor desviación máxima que el resto de los ensayos

Requisitos a determinar
Valor inicial de salida del controlador
Amplitud del pulso
Duración promedio de cada pulso
Desvío estándar de la duración del pulso Ensayo con Secuencia Binaria
Pseudo-Random (PRBS) Sin error de estado estacionario, el Control Proporcional no puede entregar un valor base diferente al de diseño Control Proporcional Ganancia del controlador calculada Utilizar un criterio conservador si hay que elegir entre dos valores Valor base del controlador En el vehículo, el valor base representa el caudal de combustible que, en lazo abierto, conduce al vehículo a la velocidad deseada, y las perturbaciones están en sus valores normales Registro de datos en el nivel de diseño La operación normal también está asociada con las perturbaciones más tipicas en su funcionamiento. Análisis del nivel de diseño Ensayo con Secuencia Binaria Pseudo-Random (PRBS) Consiste en una secuencia de pulsos opuestos con:

Amplitud constante

Duración random Los ensayos de lazo abierto típicos son:

Escalón

Pulso

Doble pulso

Secuencia binaria pseudo-random (PRBS) Ensayo con Pulso Consiste en dos escalones opuestos sucesivos

Comienza y finaliza en el estado estacionario de diseño

Toma datos solamente de un lado del estado estacionario Banda Proporcional Los fabricantes de instrumentación emplean diferente terminología para referirse a la acción proporcional

Una forma muy utilizada es la Banda Proporcional

Si la variable controlada y la variable medida se expresan en porcentaje: Acción directa y Acción inversa  El controlador debe reducir la acción de control (u(t))
Si Kp es positiva, el controlador usa acción inversa
Si Kp es negativa, el controlador usa acción directa Banda de Ruido y Relación Señal-Ruido La salida del controlador debe cambiar de manera que provoque un cambio en la variable de proceso superior a 2.5ºC Transición suave a Automático Algunos controladores permiten una Transición Suave al cerrar un lazo de control

En estos casos, se establece:

Valor base igual al valor actual de salida del controlador El comportamiento oscilatorio  Control Proporcional
error de estado estacionario Nivel de diseño
Valor de referencia yREF=2,4m
Perturbación D(t)=2 L/m

Determinar
Valor base
Modelo
Ganancia del controlador Ejercicio en el Control Station Procedimiento para determinar Kc Emplear criterio Integral del valor absoluto en el tiempo -ITAE Sintonización del Control Proporcional El Control Proporcional posee un único valor de sintonización

La ganancia del controlador establece la sensibilidad del controlador ante cambios en el error. Valor base del controlador En el control de velocidad de un vehículo, u(t) representa el caudal de combustible
La velocidad deseada es yREF =100 Km/h
Si el vehículo está viajando a 100 Km/h,  y(t)= yREF
El control proporcional calcula: Lazo de control en los Tanques La válvula actúa sobre el caudal de ingreso al tanque superior, que luego opera sobre el nivel del tanque inferior Control Proporcional Es el controlador más simple de la familia PID , señal de error , valor base del controlador , ganancia del controlador El controlador calcula una señal en cada ciclo con: Una ganancia grande implica un controlador más activo La ganancia del controlador es diferente a la ganancia del proceso
En general, representa la salida del controlador que, en lazo abierto, produce que la variable controlada permanezca en el valor de diseño, cuando las perturbaciones están en sus valores normales. ¿Qué sucede si el valor base es nulo? En el sistema de drenado de tanques por gravedad, el valor base representa el porcentaje de apertura de la válvula, en lazo abierto, que lleva el sistema al nivel deseado, y las perturbaciones están en sus valores normales Valor base del controlador En este caso con de 55,2% se lleva al sistema a
yREF: 2,4 m, considerando una perturbación estable en 2 l/min ¿Qué sucede si el valor base es nulo? Si Kc es pequeño, el control es suave Seguimiento de referencia Rechazo de perturbaciones
Un valor alto Kc de implica un valor pequeño de PB Controladores Comerciales Ventaja: Posee un único parámetro de ajuste (Kc) Desventaja: Responde con error de estado estacionario cuando el valor de referencia o las perturbaciones están fuera de los valores de diseño Separa la variable controlada de su valor de diseño

Genera datos hacia un lado del valor de diseño Ensayo tipo Escalón La salida del controlador debe mover la variable del proceso por lo menos 10 veces más que la banda de ruido Ejemplo: Intercambiador de calor Ensayo a lazo abierto Ensayo a lazo cerrado Escalón Doble pulso Doble pulso La sintonización inicial del controlador emplea un modelo FOPDT para estimar la respuesta posible

Entonces, durante el ensayo la variable medida debe estar forzada por cambios en la salida del controlador (no de la perturbación)

La perturbaciones que ocurran durante el ensayo degradarán la precisión del modelo obtenido y en consecuencia la respuesta del proceso controlado Comportamiento inverso Referencia

Variable




Actuación

Perturbación Control Proporcional donde: Banda Proporcional Acción directa y
Acción inversa
Valor de referencia igual al valor de la variable controlada Limitación ya que requieren abrir el lazo de control Ejemplo: Intercambiador de calor El controlador debe sintonizarse en forma agresiva Ensayo a Lazo Cerrado
Doble Pulso Ensayo a Lazo Abierto
Doble Pulso Ensayo a Lazo Abierto
Escalón Ejemplo: Se cambió el caudal ingresante como perturbación de 10 l/min a 30 l/min, si bien es un líquido más frío, al comienzo el sistema presenta un incremento de temperatura para luego regresar a un punto de menor temperaura. Los procesos reales son no-lineales El controlador se diseña para un nivel específico de operación La variable controlada varía dentro de un entorno del nivel de diseño Utilizar el modelo FOPDT para obtener Kc Igual que Kp, la ganancia del controlador posee magnitud, signo y unidades El controlador calcula la salida conforme al error y transmite una señal a la válvula
El objetivo es eliminar o minimizar el error e(t) Funcionamiento: Medición, Cálculo y Acción. El sensor mide el nivel en el tanque inferior Se calcula el error
Si Kc es grande, el control es agresivo Definir el nivel de diseño:
variable controlada y perturbación Generar un ensayo alrededor del nivel de diseño Aproximar la respuesta con un modelo FOPDT El modelo FOPDT es sólo una aproximación al proceso real que provee sólo un ajuste inicial Requiere un ajuste final por prueba y error El proceso puede exigir un desempeño diferente al que provee el valor inicial de Kc
El desempeño debe evaluarse en un rango de operación no-lineal El desempeño debe evaluarse para seguimiento de referencia y para rechazo de perturbaciones Cuestiones: Definir comportamiento pretendido (criterio de “mejor”)
elegir el que mejor se aproxime a mis requerimientos. Si el proceso tiene ganancia positiva (Kp>0) y la variable controlada está por encima del valor de referencia (y(t)>yREF)
Debido que Kc tiene el mismo signo que Kp

Si Kp y Kc son positivas,  acción inversa
Si Kp y Kc son negativas,  acción directa En la medida que Kc aumenta: El error de estado estacionario
 El archivo de texto tiene al menos tres columnas:
Tiempo
Variable manipulada (salida del controlador)
Variable medida (variable controlada)

El primer valor debe ser igual al de estado estacionario Generar una variación en el sistema habiendo comenzado el proceso en estado estacionario y guardar los datos en un archivo Cerrar el lazo de control Implementar el valor del controlador

Ponemos P solamente
Standar IMC En control desing:

Pasar a automático (PID)
Acción inversa o directa (se carga automaticamente)
Kc (se carga automaticamente) Utilizar Design Tool Adoptar un metodo de aproximación

El simulador Control Station permite aproximar
los datos del proceso con diferentes modelos Calcular los valores iniciales del controlador con el modelo FOPDT Valores que minimizan la suma de errores cuadrados Utilizar Case Studies Variación del setpoint a lazo cerrado Realizar un buen ensayo requiere: Proceso en estado estacionario en el inicio del ensayo Respuesta dinámica debe superar claramente la señal de ruido Perturbación estable en el valor de diseño Modelo obtenido debe responder en forma similar al proceso real Se realiza cuando no se puede abrir el lazo de control de un proceso En teoría el ensayo de lazo cerrado produce datos que reflejan la dinámica del controlador En la práctica estos datos resultan despreciables El ensayo a lazo cerrado requiere cambiar el valor de referencia (pulso, doble pulso, etc) Profesores:
Ing. Hugo Berti
Ing. Mauro Agradi Alumnos:
Carlos Clemengo
Genaro Torre Control de procesos Contínuos c o n t r o l c o n t í n u o Selección del Controlador PID Control Proporcional
Acelera la respuesta
Produce error de estado estacionario Evaluación de Características Aisladas Valores utilizados
Banda de tiempo de establecimiento 5%
Relación de sobrepico 10%
Relación de atenuación 25% Evaluación de Características Aisladas
en el Tiempo Minimizar:
trise=Rise Time
tpeak=Peak Time
tsettle=Settling Time A, cambio de valor de referencia
B’, primer pico sobre la referencia
B, primer pico sobre el estacionario
C, segundo pico sobre el estacionario Evaluación de Características Aisladas en el Error Reducir el máximo error (Sobrepico B’/A)
Relación de atenuación (DR=C/B) Criterios para la Evaluación de Desempeño Criterios que analizan toda la respuesta dinámica
Resultan muy precisos pero son complejos de implementar Control PID en Seguimiento de Referencia Reduce el esfuerzo de control
Incorpora un parámetro adicional de ajuste Control PID de 4 términos Para reducir la influencia del ruido en la medición se modifica el algoritmo de Control PID Influencia del Ruido en la Medición Si el nivel de ruido aumenta el esfuerzo de control crece

Si la acción de control alcanza un límite la respuesta pierde simetría Desventajas de la acción derivativa Interacción de los parámetros de sintonización (KC, tI y tD)
Los tres parámetros se deben balancear para lograr una respuesta aceptable
La acción derivativa genera un gran esfuerzo de control cuando existe un ruido en la medición considerable Análisis de la acción derivativa Los parámetros KC y tI permanecen constantes
El ruido en la medición se anula Control PID para Seguimiento de Referencia Mayor esfuerzo de control Acciones del Controlador PID Acción proporcional: produce una rápida respuesta ante un error

Acción integral: elimina el error de estado estacionario, pero incrementa las oscilaciones

Acción derivativa: reduce las oscilaciones, debido que procura evitar cambios en la variable controlada El error funciona como un espejo de la variable medida
Un cambio en la referencia produce una gran derivada del error
En teoría, de(t)/dt tiende a infinito, entonces provoca una gran salida en el controlador: u(t)
Se denomina “patada derivativa”
Los cambios en la medición son graduales
Los cambios en el error son grandes cuando cambia la referencia
Solución: utilizar Control PID con derivada sobre la medición Acción derivativa sobre la medición Acción proporcional:
Evalúa el error en forma instantánea

Acción integral:
Evalúa la evolución del error

Acción derivativa:
Evalúa el cambio del error (pendiente)
Ignora el signo del error Acciones del PID Respuesta lenta  Control PID Control de Composición
Situación similar al Control de Temperatura Selección del Controlador PID 6 Respuesta lenta  Control PID Control de Temperatura Selección del Controlador PID 5 Un Control PI resulta satisfactorio, elimina error de estado estacionario y mantiene una velocidad aceptable Control de Caudal
Ambos procesos responden rápido Selección del Controlador PID 4 El control proporcional es suficiente, ya que se
admite que la presión varíe dentro de un rango Control de Presión de Gases
Controlar p2 cuando la presión p1 o p3 cambian Selección del Controlador PID 2 En general, basta con un control proporcional,
si el error de estado estacionario resulta admisible Selección del Controlador PID 1 Evaluación de Características Aisladas Relación de sobrepico
(0.3/2.0)·100%= 15%
Relación de atenuación
(0.3/0.7)·100%= 43%
Tiempo de crecimiento
(5.7 - 4 min) = 1.7 min
Tiempo de pico
(6.2 - 4 min) = 2.2 min
Tiempo de establecimiento
(12.8 - 4 min) = 8.8 min Evaluación de Desempeño Un bioreactor no admite cambios bruscos
Un buen control produce cambios suaves Si los coeficientes KC y tD son positivos:
si dy(t)/dt>0 el controlador procura decrementar la cantidad adicionada a ubase

si dy(t)/dt<0 el controlador procura incrementar la cantidad adicionada a ubase Acción Derivativa Efecto indirecto, respuesta lenta
Control PID Efecto directo, respuesta rápida
Control PI Control de Presión de Vapor Selección del Controlador PID 3 Criterios que Evalúan la Integral del Error Evaluación de la respuesta completa
Desde t=0, hasta el establecimiento
Los criterios más utilizados son: Derivada sobre la medición
Si el valor de referencia se mantiene constante: Acciones del PID Selección y Sintonización del Controlador ¿Qué tipo de controlador utilizar? Los fabricantes emplean una forma particular de PID
Tienen capacidades idénticas y correlaciones diferentes Formas de PID con Filtro Derivativo Formas de PID PID Ideal (no-interactuante) PID con Derivada sobre la Medición , tiempo derivativo , tiempo integral , salida controlador , ganancia del controlador , señal de error , valor base del controlador Algoritmo Control Proporcional, Integral y Derivativo Sintonización del PID con Filtro Sintonización Conservativa:
sin sobrepico Conversión PID Interactuante a Ideal Ganancia:



Tiempo Integral:



Tiempo Derivativo: Sintonización del PID de 3 términos pondera la derivada del error
tiene unidades de tiempo y es positivo PID Ideal, no-interactuante, algoritmo ISA PID Interactuante, serie, industrial Los fabricantes emplean una forma particular de PID

Tienen capacidades idénticas y correlaciones diferentes El controlador PID con acción derivativa sobre la medición es el algoritmo preferido en aplicaciones industriales PID Interactuante Menor tiempo de crecimiento Menor relación de sobrepico Menor tiempo de establecimiento Si tD aumenta:
Disminuyen las oscilaciones
Aumenta el tiempo de establecimiento Ruido en la medición
La acción derivativa amplifica la señal de ruido y se
vuelca hacia el actuador El filtro derivativo permite atenuar el esfuerzo de control provenientes de señales ruidosas
Se emplea un filtro que impide grandes movimientos del controlador PID Ideal (no-interactuante) con Filtro PID Interactuante con Filtro PID Interactuante: PID Ideal: El Control Station utiliza Internal Model Control (IMC)
Sintonización Estándar:
sobrepico 15% Obtener un Respuesta Óptima
¿Cómo sintonizar el controlador? El operador define buen desempeño:
Objetivos de producción
Capacidades del proceso
Impacto sobre procesos aguas abajo Un proceso de mezclado admite cambios bruscos
Un buen control trabaja en forma enérgica Cada proceso tiene su propio significado de buen desempeño Criterios que evalúan características aisladas de la respuesta
Resultan simples pero son aproximados Criterios dependientes
(situación de compromiso)
Una gran relación de atenuación implica un gran tiempo de establecimiento
Un gran tiempo de establecimiento conduce a un gran tiempo de pico Integral del Error Absoluto en el Tiempo (ITAE)
Integral del Error Absoluto (IAE) Integral del Error Cuadrático (ISE) Suprime grandes errores Tolera grandes errores Evita errores que perduran en el tiempo Control Proporcional, Integral y Derivativo
Anticipa errores futuros
Introduce un efecto estabilizador Control Proporcional e Integral
Elimina el error de estado estacionario
Aumenta el sobrepico
Produce respuestas lentas y con grandes oscilaciones
Si aumenta KC se acelera la respuesta, aumentan las oscilaciones y puede conducir a una inestabilidad Control de Nivel de Líquidos Procedimiento de Sintonización de un Control en Cascada Comenzar con ambos controladores en modo manual
Seleccionar el controlador secundario con Acción Proporcional
La Acción Integral aumenta el tiempo de establecimiento
En el lazo interno se tolera un error de estado estacionario
Sintonizar el controlador secundario para seguimiento de referencia y verificar un comportamiento satisfactorio
Seleccionar el controlador primario con Acción Proporcional, Integral y tal vez Derivativa (con el lazo secundario en automático)
Sintonizar el controlador principal para rechazo de perturbaciones El Control en Cascada manifiesta una gran mejora en el Rechazo de Perturbaciones Ejercicio en el Control Station Tanque de Despresurizado Control en Cascada
Variable principal: nivel
Variable secundaria: caudal
Se mide con un sensor
La válvula actúa sobre ambas variables
(primaria y secundaria) Tanque de Despresurizado Si la presión de vapor disminuye
El empuje sobre el líquido
es menor
Si la posición de la válvula
permanece constante, el
caudal de salida disminuye







Si la presión disminuye rápidamente, el controlador abre la válvula y el caudal puede continuar disminuyendo Tanque de Despresurizado La arquitectura de lazo simple logra un desempeño satisfactorio Tanque de Despresurizado Control de lazo simple
Objetivo: mantener el nivel en un valor deseado
La variable manipulada es
el caudal de salida
Nivel alto, abrir válvula
Nivel bajo, cerrar válvula
El caudal de salida depende:
Posición de la válvula
Nivel de líquido
Presión de vapor Rechazo de Perturbaciones:
Técnicas multi-lazo Existen dos arquitecturas de control muy populares para el rechazo de perturbaciones
Control en Cascada
Control Pre-Alimentado
Comparten una única variable manipulada
Requieren instrumentación adicional
Utilizan técnicas especiales de ajuste
Conservan el desempeño para el seguimiento de referencia (servo) CONTROL en
CASCADA Ejercicio en el Control Station Lazo primario
Temperatura de salida del reactor
Salida del controlador: referencia al lazo interior
Lazo secundario
Temperatura de salida del refrigerante
Variable manipulada: caudal del refrigerante Si la temperatura de ingreso del refrigerante baja, el controlador puede bajar el caudal de refrigerante y aún así remover más calor del necesario

Se puede desarrollar un Control en Cascada Ejercicio en el Control Station Reacción exotérmica con mezclado perfecto
Tiempo de residencia constante, de manera que la reacción es función de la temperatura

Objetivo: mantener la temperatura en el valor deseado con la manipulación del caudal de refrigerante
Perturbación: temperatura de ingreso del refrigerante Ejercicio en el Control Station Tanque de Despresurizado Si el nivel aumenta, el controlador
principal (de nivel) ordena un aumento
de caudal, en lugar de aumentar la
apertura de la válvula
El control de caudal modifica la apertura
de la válvula en forma apropiada

Un aumento de la perturbación (presión de vapor) se controla rápidamente en el lazo secundario
Mejora el desempeño de rechazo de perturbaciones Tanque de Despresurizado Objetivos:
Controlar el nivel de líquido
Evitar rebalse y vaciado Diseño de Control en Cascada Requisitos del Control en Cascada
2 sensores
2 controladores
1 actuador
La salida del control principal entrega
el valor de referencia al lazo secundario
El lazo secundario debe ser más rápido que el primario Arquitectura de Control en Cascada Emplea 2 controladores PID
Un lazo interno con estructura tradicional
Un lazo externo especial Control Simple:
Variable medida: T
Variable manipulada: Fc
T responde más rápido
a Ti que a Tc
Es más efectivo en rechazar Ti
Control en Cascada:
Mejora el rechazo de Tc
El aumento de Tc require más Fc
Se emplean 2 lazos de control
2 mediciones: T y Tc
1 manipulación: Fc Ejemplo: Reactor químico En procesos químicos, los lazos de control de caudal
son casi todos en cascada con otros lazos de control Ejemplos de Control en Cascada El Control en Cascada no presenta beneficios considerables en el seguimiento de referencias Ejercicio en el Control Station Control en Cascada
Variable secundaria
Se mide con un sensor
La válvula actúa sobre las dos variables (primaria y secundaria)
La perturbación afecta a ambas variables
La temperatura de salida del refrigerador pertenece al interior del lazo principal Ejercicio en el Control Station Tanque de Despresurizado El lazo principal lo constituye el control de nivel
El lazo secundario corresponde al control de caudal de salida
El controlador principal corrige la referencia del lazo secundario
La dinámica del caudal es más rápida que la de nivel Tanque de Despresurizado Solución
2 Controladores
Nivel de líquido
Caudal de drenaje
2 Sensores
Nivel de líquido
Caudal de drenaje
1 Actuador
Válvula de drenaje Diseño de Control en Cascada La variable principal se denomina variable primaria
El Control en Cascada incorpora una variable secundaria
Requisitos de la variable secundaria
Medir con un sensor
El actuador opera sobre
ambas variables
(primaria y secundaria)
La perturbación actúa sobre ambas variables
La variable secundaria debe estar en un lazo interior Perturbaciones en el lazo interno
se rechazan rápidamente Control en Cascada Dado el proceso Control de lazo simple Si la presión de vapor permanece constante
La válvula funciona de manera predecible La presión de vapor perturba ambas variables
El caudal representa un proceso interno, que responde más rápido que el nivel Control Realimentado:
Presión disminuye rápido
Abre la válvula en forma insuficiente
Abre la válvula tarde Tanque de Despresurizado Desempeño para Seguimiento de Referencia Ejercicio en el
Control Station Modelo del proceso Ejercicio en el
Control Station Nivel de diseño
Valor de referencia YREF=140ºC
Perturbación D(t)=10 L/min
Obtener Modelos
Proceso
Perturbación
Implementar
Control PI de lazo simple
Control Pre-alimentado Ejercicio en el
Control Station

Diferencia en la demora

Relación de orden de modelo

Bloque de adelanto del proceso positivo Problemas del Control Pre-alimentado Modelo para el Control Pre-alimentado Modelo de la Perturbación:
Registrar cambios en la variable controlada en función de la perturbación
Aproximar con un modelo
Obtener función de transferencia



predice un perfil de impacto sobre de la variable controlada en función de la perturbación Teoría de Control Pre-alimentado Teoría de Control Pre-alimentado Problema con la demora Requisitos
Instalar un sensor para
medir la perturbación
Implementar en el controlador:
modelo de la perturbación
y del proceso
Aspectos claves
Modelos deben describir razonablemente
la dinámica del proceso y la perturbación
Demora del proceso debe ser menor que
demora de la perturbación Diseño de Control Pre-alimentado Predice el perfil de impacto sobre el nivel de líquido
Calcula una serie de acciones que cancelan el perfil de impacto
Adiciona a la acción de control realimentado Tanque de Despresurizado Arquitectura de Control Pre-alimentado Mide la perturbación antes que afecte al proceso
Computa el perfil de impacto
Calcula la acción que contrarresta la perturbación
Suma a la acción de control de realimentación Control Realimentado Recibe perturbaciones provenientes de otros procesos
Actúa después que detecta un error
A veces, la respuesta del proceso controlado se puede mejorar Rechazo de Perturbaciones:
Técnicas multi-lazo Existen 2 arquitecturas muy populares para el rechazo de perturbaciones
El Control en Cascada
El Control Pre-Alimentado

Comparten 1 variable manipulada
Requieren instrumentación adicional
Utilizan técnicas especiales de ajuste
Conservan el desempeño para seguimiento de referencias:
no benefician ni perjudican la respuesta CONTROL
PRE-ALIMENTADO Modelo de la perturbación Ejercicio en el
Control Station Funcionamiento

Perfil de impacto de la perturbación



Cancelación del Perfil de impacto




Acción de control total Teoría de Control Pre-alimentado Comparación de las demoras de los modelos Requisito:


Caso contrario:


Si ocurre una perturbación
Impacta rápido en la salida
La cancelación del controlador será tardía

Conclusión:
Las acciones de control deben actuar junto con el impacto de la perturbación para una cancelación razonable Arquitectura de Control Pre-alimentado Requisitos
Instalar 1 sensor adicional
Elaborar 2 modelos lineales:
Proceso y Perturbación
Funcionamiento
Modelo Perturbación: predice el “perfil de impacto”
Modelo Proceso: calcula una acción que cancela la Perturbación
Acción de Control Total: Arquitectura de Control Pre-alimentado Los modelos se programan en el controlador
Los errores de modelado no permiten
una cancelación perfecta
Control realimentado:
Rechaza el impacto de una porción de la perturbación medida que no refleja el modelo
Rechaza las perturbaciones no medidas
Permite el seguimiento de referencia Un lazo de control simple Control de lazo
Simple

Control en
Cascada

Control
Pre-alimentado:
Mide el cambio
de presión Desempeño ante Rechazo ante Perturbaciones Ejercicio en el
Control Station Control con Matriz Dinámica (DMC) DMC es una de las estrategias MPC
DMC y MPC se implementa en unajerarquía superior, sobre los lazos PID
Conveniente para controlmulti-variable
Maneja restricciones
Fuertes: límites de proceso
Suaves: objetivos económicos
Vamos a tratar el caso SISO
Diseño y Sintonización Control con Modelo Predictivo (MPC) Está aumentando su utilización
Resulta conveniente en procesos con:
Grandes demoras
Respuesta inversa
Dinámica de lazo abierto inestable
Esquema multi-variable
Puede incorporar restricciones operativas
Permite establecer un perfil de referencia variable
Requiere definir al menos 5 parámetros de sintonización Control con Modelo Predictivo (MPC) Realiza un balance futuro sobre:
Error seguimiento de referencia
Esfuerzo de control requerido Determinar un modelo FOPDT (KP, P, P) Sintonización DMC Horizonte de Predicción (P)

Horizonte de Control (M)

Horizonte del Modelo (N)

Período de Muestreo (T)

Coeficiente de Supresión de Movimiento Parámetros de DMC Problema de optimización de mínimos cuadrados(García y Morshedi, 1986) Formulación DMC Función objetivo
Minimiza la predicción del error
Minimiza el esfuerzo de control Formulación DMC Control con Modelo Predictivo (MPC) Control Realimentado Restricciones Proceso Ejercicio en Control Station Estrategia DMC: caso SISO MPC
Emplea un modelo para predecir el comportamiento futuro
Evalúa las acciones de control previas
Calcula una serie de accionesde control MPC plantea una función objetivo que define buen desempeño Función objetivo que procura:
Minimizar la predicción del error
Minimizar el esfuerzo de control Función objetivo Calcular el Coeficiente de Supresión Especificar el Horizonte de Control (M) Establecer el Horizonte del Modelo (N) y de Predicción (P) Definir el período de muestreo (T) Modelo
Full transcript