Diseño e Implementación de un Sistema de Supervisión Basado en Control Difuso para Planta de Temperatura T5553 Ubicada en el Laboratorio de Control en la Facultad Tecnológica

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(1)DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE SUPERVISIÓN BASADO EN CONTROL DIFUSO PARA PLANTA DE TEMPERATURA T5553 UBICADA EN EL LABORATORIO DE CONTROL EN LA FACULTAD TECNOLÓGICA. MALAGÓN MALDONADO JOHAN ANDRÉS. Tesis de Ingeniería en Control Director: Ing. Frank Giraldo Ramos. Universidad Distrital Francisco José de Caldas Facultad Tecnológica Programa de Ingeniería en Control Bogotá, Mayo de 2018. 1.

(2) DEDICATORIA. A mi familia cuyo amor y apoyo nunca cesó, siempre con la esperanza de poder finalizar este ciclo. 2.

(3) Agradecimientos. A todos ellos que me apoyaron directa o indirectamente en la planeación y ejecución del proyecto en especial a los integrantes del laboratorio de electrónica que me prestaron su colaboración con los espacios requeridos, así como con las dudas e inconvenientes que surgieron en el desarrollo del proyecto. 3.

(4) RESUMEN. Controladores en diferentes topologías son usados en diferentes procesos muy disimiles entre sí como temperatura, nivel, presión, velocidad, posición etc., eso a groso modo ya que cada proceso posee su dinámica propia y es muy común encontrar características no deseadas como no linealidades, los controladores convencionales no tienen un buen desempeño ante ese tipo de comportamientos por lo que los llamados controladores no convencionales están tomando impulso en la supervisión de procesos, ya sean de tipo industrial o doméstico, estos basados en favorecidos por el incremento de la capacidad de procesamiento y reducción de costos en el campo de los integrados. El presente trabajo documenta el diseño y la implementación de un controlador convencional calculado usando principios heurísticos y otro difuso diseñado a partir del estudio de la dinámica de la planta y la experiencia del usuario. Para simplificar el trabajo se realizó un modelo que emule la dinámica del sistema y su comportamiento bajo diferentes condiciones, las características técnicas de los diferentes elementos que hacen parte de la planta como las bombas, el radiador, los sensores, válvula proporcional son fueron encontradas en el material dado por AMATROL y en las hojas técnicas de los diferentes fabricantes. Palabras Clave: Comunicación OPC, controlador difuso Mamdani, controlador PID. identificación del Sistema, regresión lineal, SCADA.. 4.

(5) INDICE ........................................................................................................................................ 1 RESUMEN ............................................................................................................................. 4 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 12 1.. PROPUESTA DE INVESTIGACIÓN ......................................................................... 13 1.1.. JUSTIFICACIÓN .................................................................................................. 13. 1.2.. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .............................................................. 13. 1.3.. OBJETIVOS .......................................................................................................... 14. 1.3.1.. OBJETIVO PRINCIPAL ............................................................................... 14. 1.3.2.. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................... 14. 2.. ESTADO DEL ARTE .................................................................................................. 15. 3.. MARCO TEÓRICO ..................................................................................................... 18 3.1. IDENTIFICACION DE SISTEMAS ..................................................................... 18. 3.2. AUTOMATIZACIÓN ............................................................................................ 19. 3.3. CONTROLADORES CONVENCIONALES ....................................................... 21. 3.3.1 3.4 3.4.1. CONTROLADOR PID .................................................................................. 22. CONTROLADOR DIFUSO .................................................................................. 24 LÓGICA DIFUSA ............................................................................................. 24. 5.

(6) 3.4.2. CONTROLADORES DIFUSOS .................................................................... 28. 3.4.2.1 CONTROLADOR DE MAMDANI................................................................. 30 3.4.2.1 3.5. CONTROLADOR DE SUGENO ............................................................... 31. MECANICA DE FLUIDOS .................................................................................. 32. 3.5.1. LEY DE BERNOULLI .................................................................................. 32. 3.6. SISTEMA TÉRMICO AMATROL....................................................................... 33. 3.7. MARCO LEGAL ................................................................................................... 33. 3.7.1 NORMA IEC61131 ............................................................................................. 33 3.7.2 NORMA ISA101 ................................................................................................. 34 3.7.1 4. 5. NORMA ISO 10628 ....................................................................................... 35. MATERIALES Y MÉTODOS..................................................................................... 36 4.1. INVESTIGACIÓN ................................................................................................ 36. 4.2. DESARROLLO ..................................................................................................... 38. 4.2.1. DESCRIPCIÓN DE LA PLANTA................................................................. 39. 4.2.2. CALIBRACIÓN TRANSMISORES DE TEMPERATURA ........................ 43. 4.2.3. CONFIGURACIÓN DE LA COMUNICACIÓN OPC ................................. 45. 4.2.4. MODELAMIENTO DE LA PLANTA .......................................................... 50. 4.2.5. DISEÑO DE LOS CONTROLADORES ....................................................... 51. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS ................................................ 59. 6.

(7) 5.1. PRUEBAS ............................................................................................................. 59. 5.1.1 DESEMPEÑO DE LOS CONTROLADORES EN SIMULACIÓN ................ 59 5.1.2 DESEMPEÑO DE LOS CONTROLADORES DISEÑADO EN PLANTA DE PROCESO TÉRMICO ................................................................................................. 63 5.2. INTERFAZ DE USUARIO DE LA PLANTA ...................................................... 66. CONCLUSIONES ................................................................................................................ 73 RECOMENDACIONES Y ALCANCES ............................................................................ 75 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................. 76. 7.

(8) ÍNDICE DE FIGURAS. Figura 1. Pirámide de la automatización [9] ........................................................................ 20 Figura 2. Control lazo abierto ............................................................................................... 21 Figura 3. Control lazo cerrado .............................................................................................. 22 Figura 4. Control retroalimentado PID [11] ......................................................................... 23 Figura 5. Método de identificación de Ziegler Nichols [11] ................................................ 24 Figura 6. .Conceptos difusos vs concepto booleanos[12] .................................................... 26 Figura 7. Diagrama de bloques controlador difuso [14]....................................................... 28 Figura 8. .Controlador difuso directo [15] ............................................................................ 29 Figura 9. Controlador difuso adaptativo [15] ....................................................................... 29 Figura 10. Diagrama de bloques Controlador Mamdani [16] .............................................. 30 Figura 11. Diagrama de bloques controlador de Takagi-Sugeno [16] ................................. 31 Figura 12. Principio de Bernoulli ......................................................................................... 32 Figura 13. Planta de proceso térmico T5553 [17] ................................................................ 33 Figura 14. SCADA convencional [19] ................................................................................. 35 Figura 15. Clases de instrumentos[21] ................................................................................. 35 Figura 16. Metodología general del proyecto ....................................................................... 36 Figura 17. Metodología bloque investigación ...................................................................... 37 Figura 18. Metodología etapa desarrollo .............................................................................. 38 Figura 19. Planta térmica AMATROL T5553 ..................................................................... 39 Figura 20.P&ID Planta de proceso térmico AMATROL[22] .............................................. 41 Figura 21. Circuitos Fluídicos planta térmica AMATROL.................................................. 42 8.

(9) Figura 22.Linealización transmisor de temperatura termistor .............................................. 44 Figura 23. Creación del canal en servidor OPC ................................................................... 45 Figura 24. Selección del dispositivo a usar .......................................................................... 46 Figura 25.Selección específica del producto a usar .............................................................. 47 Figura 26. Direccionamiento IP............................................................................................ 47 Figura 27. Parámetros de comunicación............................................................................... 48 Figura 28. Configuración comunicación OPC UA ............................................................... 48 Figura 29.Direccionamiento de variables del PLC en el servido OPC ................................ 49 Figura 30. Visor de estado de variables ................................................................................ 50 Figura 31. Identificación del sistema en lazo abierto ........................................................... 51 Figura 32.Funciones de membresía para la señal de entrada ............................................... 53 Figura 33.Funciones de membresía señal de salida.............................................................. 54 Figura 34.Superficie de control obtenida ............................................................................. 57 Figura 35. Respuesta de la planta con una señal paso de 5. A) Controlador PID. B) Controlador difuso ................................................................................................................ 60 Figura 36. Respuesta de la planta con una señal paso de 10. A) Controlador PID. B) Controlador difuso ................................................................................................................ 61 Figura 37. Respuesta de la planta con una señal paso de 20. A) Controlador PID. B) Controlador difuso ................................................................................................................ 62 Figura 38. Respuesta de la planta con setpoint de 23°C . A) Controlador PID. B) Controlador difuso .................................................................................................................................... 64 Figura 39. Respuesta de la planta con setpoint de 29°C . A) Controlador PID. B) Controlador difuso .................................................................................................................................... 66 9.

(10) Figura 41. Pantalla de bienvenida HMI ................................................................................ 67 Figura 42. Pantalla de instrumentos ..................................................................................... 68 Figura 43. Panel de inicio HMI ............................................................................................ 68 Figura 44. Panel de actuadores discretos .............................................................................. 69 Figura 45. Pictórico de la planta ........................................................................................... 70 Figura 46.Panel de proceso................................................................................................... 71 Figura 47. Panel de controladores ........................................................................................ 72 Figura 48. Ventana de tendencias ......................................................................................... 72. 10.

(11) INDICE DE TABLAS. Tabla 1. Regla de sintonía de Ziegler-Nichols basada en la respuesta al paso [11] ............. 24 Tabla 2. Funciones de Membresía comunes ......................................................................... 26 Tabla 3. Lista de elementos planta térmica AMATROL T5553 .......................................... 39 Tabla 4. Tabla de datos linealización Termistor................................................................... 44 Tabla 5. Parámetros para la identificación Ziegler Nichols . ¡Error! Marcador no definido. Tabla 6. Características básicas de las señales de entrada y salida del controlador difuso .. 52 Tabla 7.Características funciones de membresía señal de entrada ....................................... 53 Tabla 8.Características funciones de membresía señal de salida ......................................... 55 Tabla 9.Base de reglas del motor de inferencia difusa ......................................................... 56 Tabla 10. Ganancias del controlador .................................................................................... 58 Tabla 11. Índices de desempeño de los controladores diseñados en simulación ........ ¡Error! Marcador no definido. Tabla 12.Índice desempeño de los controladores diseñados probados en la planta térmica .............................................................................................. ¡Error! Marcador no definido.. 11.

(12) INTRODUCCIÓN. La automatización se puede definir como la metodología o el procedimiento cuyo fin es reemplazar un ser humano por un operador ya sea software, hardware o hibrido el cual realice una tarea preconcebida, el concepto si bien está en auge desde el desarrollo e implementación de la máquina de vapor de James Watt hacia el siglo XVIII ya se venía aplicando en procesos como transportar agua usando el tornillo de Arquímedes entre los más destacados[1], los artefactos de las civilizaciones antiguas para simplificar o masificar procesos de producción, como la prensa, los relojes etc. Los romanos no se quedaron atrás y tomando el conocimiento de las civilizaciones conquistadas desarrollaron habilidad en la construcción de infraestructura, conocidos son los célebres acueductos, caminos, coliseos, edificios etc. Sin embargo, como ya se había anunciado previamente fue la primera revolución industrial acaecida en Inglaterra la que dio impulso al desarrollo de nueva maquinaria basada en la generación de vapor o artefactos mecánicos, como el telar de Cartwrigh y otras innovaciones. Es absurdo aplicar estas nuevas tecnologías si no es posible controlar las variables que incidían en el proceso, ya sea temperatura, presión, flujo, nivel, posición, velocidad, etc., por ello se pueden ven en estas máquinas ya lazos de control que funcionaban de manera aceptable.. 12.

(13) 1. PROPUESTA DE INVESTIGACIÓN. 1.1.. JUSTIFICACIÓN. El laboratorio de electrónica de la Facultad Tecnológica tiene en sus instalaciones las plantas didácticas AMATROL que son usadas para complementar el aprendizaje en las diferentes asignaturas que componen el ciclo de pregrado, sin embargo, solo la planta de control de nivel T5552 posee de sistemas de supervisión basados en controladores no convencionales basados en algoritmos evolutivos y lógica difusa [2], [3]. Implementar este tipo de SCADA en las demás plantas de proceso didácticas, facilitaría el aprendizaje de sistemas de control no convencionales repercutiendo en el nivel de profesionales que se están formando y en que la Facultad Tecnológica en especial los proyectos de Tecnología en Electrónica, Ingeniería en Control e Ingeniería en Telecomunicaciones.. 1.2.. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. La ausencia de sistemas SCADA basados en controladores no convencionales en las plantas didácticas de proceso ubicadas en el laboratorio de control y automatización pertenecientes al proyecto curricular Tecnología en Electrónica e Ingeniería en Control imposibilita el adecuado aprendizaje de los estudiantes de pregrado ya que impide realizar las prácticas necesarias para asentar la teoría explicada por el docente. Por ello se propuso un sistema SCADA que permita al usuario (Docente o estudiante). 13.

(14) supervisar un proceso térmico usando controladores convencionales sintonizados por métodos heurísticos, así como por los no convencionales (Lógica difusa) con el fin obtener diferentes datos que permitan cuantificar el desempeño de cada uno en distintas situaciones.. 1.3.. OBJETIVOS. 1.3.1. OBJETIVO PRINCIPAL Proponer un controlador basado en lógica difusa el cual controle la variable de proceso temperatura.. 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS •. Diseñar e implementar un sistema de control para la planta térmica T5553.. •. Establecer un diseño de interfaz gráfica el cual permita monitorear la variable a controlar y el sistema de control.. •. Comparar el controlador propuesto con un controlador PID convencional sintonizado mediante un método empírico.. 14.

(15) 2. ESTADO DEL ARTE. Tanto a nivel local, nacional e internacional se han realizado diseños de controladores no convencionales, usando metodologías como redes neuronales, algoritmos genéticos y lógica difusa, los resultados del desempeño han sido publicados en artículos, tesis, ponencias entre otros, en estos se hace especial énfasis en el comportamiento de estos ante diferentes señales de prueba y comparados con la respuesta de controladores PID ante las mismos estímulos, con los datos obtenidos se realiza un análisis de variables como el tiempo de subida, sobreimpulso, tiempo de estabilización, oscilaciones, inmunidad ante perturbaciones entre otras. En el laboratorio de electrónica de la Facultad Tecnológica se realizó el proyecto “DISEÑO DEL SISTEMA DE CONTROL Y SUPERVISIÓN PARA LA PLANTA DE PRESIÓN AMATROL T5555-AUU UBICADA EN EL LABORATORIO DE ELECTRÓNICA DE LA FACULTAD TECNOLÓGICA FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS” usando un PLC Siemens S7-1200, con una interfaz de usuario realizada en WinCC en una HMI KTP 700 PORTRAIT, en este se obtenía el modelo del sistema con el fin de diseñar un controlador PID, paralelamente fue implementado un SCADA con el fin de monitorizar y controlar las variables del proceso [4]. En la planta de nivel T5552 de la facultad de Medio Ambiente de la Universidad Distrital. 15.

(16) Francisco José de Caldas fue realizado el proyecto “DISEÑO DE UN SISTEMA SCADA PARA LA PLANTA DE PROCESO AMATROL T5552, DE LA FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE DE LA UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS” usando un PLC S7 1200, al igual que el anterior el objetivo principal de este proyecto era implementar un SCADA junto con el diseño de un controlador e guías de laboratorio a fin de facilitar la manipulación y por ende el aprendizaje del estudiante. [5] Sin embargo en la facultad tecnológica fue desarrollado el proyecto “DISEÑO DE UN ALGORITMO EVOLUTIVO BIO-INSPIRADO EL CUAL PERMITA SINTONIZAR UN CONTROLADOR PID CON EL FIN DE CONTROLAR LA VARIABLE DE PROCESO “FLUJO” EN UN SISTEMA DE CONTROL DE PROCESO AMATROL T5552 UBICADO EN EL LABORATORIO DE ELECTRÓNICA DE FACULTAD TECNOLÓGICA UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS”, este al igual que el anterior fue implementado sobre la planta de nivel y flujo, busca facilitar la sintonización de un controlador basado en algoritmos adaptativos ya que el control PID convencional no contempla fallas que son muy comunes en la industria como cambios en la dinámica de válvulas, lo cual en un proceso real requeriría sintonizar de nuevo el controlado provocando pérdidas económicas.[2] Se pueden desarrollar procedimientos con el fin de implementar controladores difusos, el proyecto “METODOLOGÍA PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE CONTROLADOR DIFUSO TIPO TAKAGI-SUGENO EN PLC S7-300” describe el proceso de desarrollo y puesta en marcha de un controlador PI difuso usando la norma IEC61131-3 a un proceso discreto simulado en el mismo PLC, la programación del controlador difuso es realizada en texto estructurado y con el fin de simplificar la sintaxis crea un bloque función lo cual permite 16.

(17) entender mejor el funcionamiento del programa, en las pruebas realizadas por este se observa que el controlador diseñado es bastante sensible y una pequeña alteración en alguna de sus ganancias repercute exageradamente en la curva de reacción del sistema controlado [6]. CONTROL DE TEMPERATURA DEL SISTEMA DE LAMINACIÓN DE LA PLANTA DE GRANULADO MEDIANTE LÓGICA FUZZY”, pretende mostrar el procedimiento que se ha seguido para llegar a la solución de un determinado problema. Pretende además presentar un posible procedimiento en la implantación de un control FUZZY. Finalmente pretende poner de manifiesto que una tecnología bastante desconocida y poco aplicada en la industria como la lógica FUZZY es tan o más sencilla de aplicar que cualquier control PID, asumiendo el mismo mínimo nivel de conocimientos que se precisa en ambos casos, para ello se aprovecha el nivel de conocimiento de los operarios y según las descripciones y sugerencias que ellos dan acerca del proceso de laminación se establecen unas reglas con las cuales será posible el diseño del controlador. [7]. 17.

(18) 3. MARCO TEÓRICO. 3.1. IDENTIFICACION DE SISTEMAS. La dinámica del sistema muchas veces no se puede conocer por medio de análisis netamente físicos debido a factores que inciden en el proceso tales como temperatura, presión atmosférica, humedad relativa, inercias mecánicas entre otras, por lo cual existen diferentes métodos que permiten lograr una aproximación al sistema, esto se conoce como modelamiento del sistema, lo cual es asociar una expresión o varias expresiones matemáticas al comportamiento de un sistema; la importancia de ello radica la correcta sintonización de un controlador, tema del que se hablara más adelante. La clasificación de los modelos puede ser dada a partir del formalismo matemático que hay embebida ellos, se destacan: •. Modelos mentales: Estos modelos carecen de formalismo matemático, por ejemplo, graduar el flujo de gas en una estufa o levantar algún objeto, se requiere un modelo mental o intuitivo sobre el efecto que genera abrir o no la válvula.. •. Modelos no paramétricos: Muchos sistemas pueden ser caracterizados mediante un gráfico o tabla que describa sus propiedades dinámicas mediante un número no finito de parámetros.. •. Modelos paramétricos o matemáticos: Para procesos más avanzados, puede ser necesario usar modelos que describan las relaciones entre variables del sistema mediante expresiones matemáticas como pueden ser ecuaciones diferenciales o en. 18.

(19) diferencias dependiendo el caso. En función del tipo de sistema y la representación matemática usada, los sistemas pueden clasificarse en: •. Determinísticos o estocásticos. Se dice que un modelo es determinístico cuando expresa la relación entre entradas y salidas mediante una ecuación exacta. Por contra, un modelo es estocástico si posee un cierto grado de incertidumbre. Estos últimos se definen mediante conceptos probabilísticos o estadísticos.. •. Dinámicos o estáticos. Un sistema es estático cuando la salida depende únicamente de la entrada en ese mismo instante (un resistor, por ejemplo, es un sistema estático). En estos sistemas existe una relación directa entre entrada y salida, independiente del tiempo. Un sistema dinámico es aquél en el que las salidas evolucionan con el tiempo tras la aplicación de una determinada entrada (por ejemplo, una red RC). En estos últimos, para conocer el valor actual de la salida es necesario conocer el tiempo transcurrido desde la aplicación de la entrada.. •. Continuos o discretos. Los sistemas continuos trabajan con señales continuas, y se caracterizan mediante ecuaciones diferenciales. Los sistemas discretos trabajan con señales muestreadas, y quedan descritos mediante ecuaciones en diferencias.. 3.2. AUTOMATIZACIÓN. Es el proceso de sustituir un ser humano por una serie de elementos a fin de controlar o supervisar un proceso, este puede ser tanto químico, térmico, fluídico, desplazamiento, posición, velocidad etc., ello ha permitido elevar la producción, reduciendo costos de. 19.

(20) fabricación y provocando innovación convirtiéndose en uno de los pilares de la economía del conocimiento. Desde James Watt con su regulador de velocidad centrífuga, dotado de una rudimentaria retroalimentación[8] hasta la actualidad se han desarrollado diferentes artefactos y/o máquinas cuyo fin es optimizar los procesos, haciéndolos más rápidos, seguros y reduciendo costos. El auge de las TIC’s ha permitido al campo de la automatización hacer uso de tecnologías y adaptarlas a sus necesidades tales como las arquitectura de redes, cifrado, seguridad, almacenamiento y análisis de datos a fin de simplificar el control y supervisión de múltiples lazos, obteniendo información en tiempo real y aprovechando la misma para realizar análisis a fin de reducir costos, ejemplo de ello es la pirámide de la automatización donde se puede observar la jerarquía de los diferentes sistemas, véase figura 1.. Figura 1. Pirámide de la automatización [9]. 20.

(21) 3.3. CONTROLADORES CONVENCIONALES. Los llamados controladores clásicos o controladores convenciones son los más usados en la supervisión de procesos debido a las altas prestaciones que ofrecen en los diferentes campos que han sido implementados. El objetivo de un controlador es llevar y mantener en algún punto x de operación (Setpoint) una variable física (Variable de control) ya sea temperatura, humedad, flujo, nivel, presión, voltaje, etc. en un proceso. A groso modo existen dos tipos de controladores: •. Controlador en lazo abierto: Es aquel en el cual no se conoce cuál es el estado actual del proceso a controlar (véase figura 2), lo cual se asume que es el deseado, en este no se tiene en cuenta las perturbaciones del sistema por lo cual no es muy utilizado, se puede tomar como referencia los tradicionales semáforos, hornos, lavadoras los cuales funcionan con un temporizador.. Figura 2. Control lazo abierto. •. Controlador en lazo cerrado: Es aquel en el cual se conoce el estado de la variable a controlar, como se puede visualizar en la figura 3, el controlador recibe la diferencia entre el setpoint y la variable controlada, esta se denomina señal de error, partiendo de ella el controlador genera un pulso a la planta con el fin de llevar o mantener la. 21.

(22) variable a controlar en el nivel requerido por el setpoint.. Figura 3. Control lazo cerrado. La figura 3 sirve para entender el concepto de control retroalimentado, sin embargo, en los procesos reales existen alteraciones al mismo como las perturbaciones, el ruido entre otras que afectan el comportamiento del sistema de control y que se hacen necesario tratarlas con el fin de lograr un óptimo desempeño. Dependiendo las características del proceso a controlar (Tiempo de estabilización, sobre impulsó, tiempo muerto) existen diversos tipos de controladores y a la vez un conjunto de topologías que permiten elegir la configuración adecuada la dinámica del proceso siempre y cuando exista una correcta sintonización, entre ellos se destacan los controladores PI, PD, PID, ON-OFF, de adelanto, atraso, etc. los cuales será explicados a continuación.. 3.3.1. CONTROLADOR PID. Este controlador es el más usado a nivel industrial ya que a pesar de su sencilla estructura es suficiente para el control de una gran cantidad de procesos, a diferencia de controladores tipo P el cual posee error de estado estacionario, PD que añade amortiguamiento el sistema o tipo 22.

(23) PI que puede mejorar la estabilidad y reducir el error de estado estacionario, esto conduce a emplear el controlador para aprovechar las mejores características de los controladores PD y PI[10], convencionalmente son usados entre la señal de error y la planta o actuador, véase figura 4.. Figura 4. Control retroalimentado PID [11]. Los controladores PID se destacan sobre los demás ya que pueden ser sintonizados a una planta cuya dinámica sea desconocida, esto impide que exista un control óptimo pero es suficiente para los requerimientos básicos, sin embargo si se desea que el proceso sea realmente óptimo se sugieren diferentes métodos de sintonización, existen tanto los métodos heurísticos como los convencionales, entre los primeros se destaca el método de ZieglerNichols, para este es necesario obtener la curva de reacción de la planta ante una señal tipo escalón unitario, para ellos a través de la respuesta transitoria se proponen reglas con el fin de obtener las ganancias del controlador, Este método se puede aplicar si la respuesta muestra una curva con forma de S. Tales curvas de respuesta escalón se pueden generar experimentalmente o a partir de una simulación dinámica de la planta. La curva con forma de S se caracteriza por dos parámetros: el tiempo de retardo L y la constante de tiempo T. El tiempo de retardo y la constante de tiempo se determinan dibujando una recta tangente en el. 23.

(24) punto de inflexión de la curva con forma de S y determinando las intersecciones de esta tangente con el eje del tiempo y con la línea c(t)%K, tal como se muestra en la figura 5 [11].. Figura 5. Método de identificación de Ziegler Nichols [11] Tabla 1. Regla de sintonía de Ziegler-Nichols basada en la respuesta al paso [11] Tipo de controlador P PI PID. Kp. Ti. Td. T/L 0.9 T/L 1.2 T/L. ∞ L/0.3 2L. 0 0 0.5L. 3.4 CONTROLADOR DIFUSO 3.4.1. LÓGICA DIFUSA. Las operaciones que se pueden realizar con los conjuntos clásicos, tales como la unión, intersección, complemento, diferencia se definen mediante axiomas sencillos que, como se verá en el desarrollo del trabajo, corresponden a casos particulares de la matemática difusa, en particular de los conjuntos difusos. La lógica clásica igualmente se puede considerar como un caso particular de la lógica difusa. Por tanto, es conveniente tener presente tanto los. 24.

(25) fundamentos de la misma, las operaciones que se pueden realizar con los objetos de la lógica, y las principales propiedades que poseen dichas operaciones[12]. La idea de la matemática difusa nació en un artículo de Lotfi A. Zadeh publicado en 1965, que tenía por título "Fuzzy Sets” en la cual se permite representar de forma matemática conceptos difusos, borrosos o imprecisos. La matemática difusa tiene en cuenta que solo en pocas ocasiones el concepto de blanco/negro o verdadero/falso es absoluto. Por el contrario, existen infinitos tonos de gris o valores de verdad en muchos de los aspectos de la realidad. Tras la publicación de la obra de Lotfi A. Zadeh, la lógica difusa comenzó a tener auge y se desarrollaron rápidamente aplicaciones con base en ella. La lógica difusa en comparación con la lógica convencional permite trabajar con información la cual no es exacta para llegar a conjeturas convencionales, a diferencia de la lógica tradicional que requiere información precisa para su correcto procesamiento, se puede decir que la lógica difusa intenta imitar la capacidad de análisis que posee el ser humano. Actualmente tiene numerosas aplicaciones que van desde el control de procesos, reconocimiento de patrones, análisis de Big Data, funcionamiento de electrodomésticos entre otros. Al igual que en los conjuntos booleanos convencionales los valores de membresía también tienen relaciones tipo del tipo AND, OR, NOT. Los conjuntos difusos representan conceptos lingüísticos que intentan describir una situación, ejemplo, si la temperatura es alta, media o baja, por ejemplo, en la figura 6 se intenta describir por medio de cinco variables lingüísticas el estado de la temperatura en un rango ([0-1]) por medio conceptos difusos y conceptos booleanos.. 25.

(26) Figura 6. .Conceptos difusos vs concepto booleanos[12]. 3.4.1.1 FUNCIONES DE PERTENENCIA Para la representación de los grados de pertenencia de cada uno de los elementos que conforman el conjunto difuso lo natural es extraer los datos que representan el fenómeno y con ellos definir la forma de función de pertenencia que mejor describa el proceso, véase tabla 2. Tabla 2. Funciones de Membresía comunes. Función de Membresía. Ilustración [13]. SATURACIÓN. 26.

(27) HOMBRO. TRIANGULAR. SIGMOIDE. 27.

(28) TRAPECIO. 3.4.2. CONTROLADORES DIFUSOS. Los controladores difusos son comunes ya que pueden controlar más adecuadamente procesos los cuales se describen por medio de variables lingüísticas intuitivas que son complicados de expresar matemáticamente. Los sistemas basados en lógica difusa pueden controlar más adecuadamente procesos que estén gobernados por reglas intuitivas que difícilmente puede expresarse matemáticamente. El diagrama general de un controlador difuso puede obsérvarse en la figura 7.. Figura 7. Diagrama de bloques controlador difuso [14]. Para el diseño de controladores difusos se hace necesario incluir reglas de tipo empírico que. 28.

(29) son dadas por el operador de la planta, en programación tiene forma la forma de if-then, ejemplo, el valor de entrada “negativo” es un término lingüístico el cual puede dependiendo de las instrucciones del usuario como NG (Negativo grande) o NP (Negativo pequeño), en los controladores difusos, el término de entrada suele ser la señal error. Existen diversas topologías para los controladores difuso, una de las más comunes es el control directo, véase figura 8.. Figura 8. .Controlador difuso directo [15]. La capacidad de adaptación de la lógica difusa permite el diseño de controladores adaptativos, véase figura 9, este es bastante útil ya que en caso de que se tenga una planta no lineal y se cambia el punto de operación el controlador variaría según los nuevos requerimientos.. Figura 9. Controlador difuso adaptativo [15]. 29.

(30) 3.4.2.1 CONTROLADOR DE MAMDANI Este controlador consta de tres partes, fuzificación, base de reglas y defuzificación. Las entradas deben ser valores nítidos para permitir su fuzificación usando funciones de pertenencia, téngase en cuenta que las salidas también son valores nítidos,[16], véase figura 10.. Figura 10. Diagrama de bloques Controlador Mamdani [16]. El controlador difuso de Mamdani primitivo puede ser resumido en los siguientes pasos básicos. 1. La señal de error es la diferencia entre el setpoint y la variable de proceso, este es elegido para proponer las funciones de pertenencia de que realizara la desfuzificación.[13] 2. Se establecen las reglas a partir de proposiciones condicionales, y el dispositivo de inferencia será una composición máx-mín que ha sido previamente definida como:. 𝑋𝑇 (𝑥, 𝑧) =∨𝑦∈𝑌 (𝑋𝑅 (𝑥, 𝑦) ∧ 𝑋𝑆 (𝑦, 𝑧)). (1). 30.

(31) 3. Se seleccionan las funciones de pertenencia para la defuzificación y el método que se va a usar para encontrar el valor nítido de la salida, normalmente correspondiente al método del centroide:. ∑ 𝑢(𝑥) ∙ 𝑥 ∫ 𝑢(𝑥) ∙ 𝑥𝑑𝑥 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎𝑠 𝑑𝑖𝑠𝑐𝑟𝑒𝑡𝑜𝑠 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚𝑎𝑠 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑖𝑛𝑢𝑜𝑠 ∑ 𝑢(𝑥) ∫ 𝑢(𝑥)𝑑𝑥. (2). 3.4.2.1 CONTROLADOR DE SUGENO Sugeno propuso el diseño de controladores difusos a partir de hallar un modelo difuso para la planta que relacionara las entradas con las salidas, una vez diseñado el modelo difuso es posible diseñar un controlador que parte de la salida para determinar la entrada necesaria del sistema que la genere [13], se puede observar un diagrama resumido en la figura 11.. Figura 11. Diagrama de bloques controlador de Takagi-Sugeno [16]. 31.

(32) 3.5. MECANICA DE FLUIDOS. 3.5.1 LEY DE BERNOULLI Este teorema fue planteado por el físico e ingeniero suizo Daniel Bernoulli, siendo uno de los postulados más importantes para comprender el comportamiento de los fluidos, también se conoce como ecuación de continuidad y se encarga de explicar el balance energético de un fluido dentro de un conducto en donde la energía de entrada es igual a la energía de salida, ello se hace relacionando la velocidad, la presión y la altura de dos puntos cuales sea, véase (3), para más detalle puede observarse la figura 12.. Figura 12. Principio de Bernoulli. 1 1 𝑃1 + 𝜌𝑣12 + 𝜌𝑔ℎ1 = 𝑃2 + 𝜌𝑣22 + 𝜌𝑔ℎ2 2 2. (3). 32.

(33) 3.6 SISTEMA TÉRMICO AMATROL La planta térmica T5553, véase la figura 13, está dividida en módulos de trabajo con el fin que el usuario aplique los conceptos que se estudian en asignaturas tales como sistemas dinámicos, teoría de control, termodinámica entre otras, la planta se compone de dos tanques los cuales hacen parte de un proceso cíclico de flujo de agua, cada tanque pertenece a un circuito diferente que se interrelacionan por medio de un intercambiador de calor, los procesos en la misma son transparentes permitiendo a usuario conocer el estado del proceso por medio de los paneles montados en ella.. Figura 13. Planta de proceso térmico T5553 [17]. 3.7 MARCO LEGAL 3.7.1 NORMA IEC61131 El estándar se aplica a los PLCs y sus periféricos asociados como pantallas HMI, sensores etc, los cuales han sido diseñados para el control de procesos. Esta se diseña y se implementa. 33.

(34) con el fin de unificar recomendaciones en el momento de programar PLCs y abarca aspectos como el tipo de lenguaje que debe ser usado en el control de un proceso dependiendo la jerarquía del mismo, ello facilita la tarea de supervisión de procesos ya que persiste en muchas industrias la programación sin el adecuado orden lo que conlleva a retrasos en la automatización de procesos y por ende pérdidas económicas, además de la dificultad en migrar de un fabricante a otro. El estándar se divide en ocho secciones las cuales son: •. Visión general.. •. Hardware. •. Lenguaje de programación.. •. Guías de usuario.. •. Comunicación. •. Control difuso. •. Guías de diseño, implementación y uso de lenguajes de programación. 3.7.2 NORMA ISA101 El estándar ISA101 pretende marcar una serie de convenciones y normas a la hora del diseño y jerarquía de interfaces HMI utilizados en la automatización industrial de máquinas y procesos[18].Se está actualizando constantemente debido a un compendio de sugerencias de los usuarios, compañías e diseñadores, entre las normas más comunes se encuentra el uso de tonos grisáceos para el diseño de la interfaz, los colores brillantes solo deben ser usados para las alarmas y situaciones anormales, la navegación en el SCADA debe ser sencilla, se debe evitar la animación innecesaria[19], véase figura 14.. 34.

(35) Figura 14. SCADA convencional [19]. 3.7.1 NORMA ISO 10628 Este se define como diagrama de tuberías e instrumentación presentes en un proceso a fin de hacer más fácil su descripción y comprensión, con el objetivo de estandarizar el uso de P&ID se ha diseñado la norma ISO10628 la cual busca establecer parámetros en la realización de os mismos y con dibujos y nomenclatura específica, véase figura 15. [20]. Figura 15. Clases de instrumentos[21]. 35.

(36) 4. MATERIALES Y MÉTODOS. El presente proyecto se divide en tres grandes bloques los cuales se pueden observar en la figura 16.. Figura 16. Metodología general del proyecto. La realimentación se debe a que si bien el desarrollo de proyecto es secuencial pueden presentarse inconvenientes como compatibilidad de software, resultados poco satisfactorios lo cual implica realizar un análisis con el fin de hallar la causa de los resultados no esperados. Debido a que es un proyecto de investigación y si bien existe una metodología clara de trabajo este tipo de percances están a la orden del día.. 4.1 INVESTIGACIÓN En esta etapa el trabajo fue dividido en tres grandes bloques de conocimiento estrechamente relacionados los cuales son los controladores difusos, manejo de la planta térmica de proceso AMATROL y sintonización de un controlador empírico, véase figura 17.. 36.

(37) Figura 17. Metodología bloque investigación. El primer bloque corresponde al acervo teórico de los controladores difusos, desde los operadores lógicos, funciones de pertenencia, variables lingüísticas, generación de reglas, fuzificación. Defuzificación, controlador de Sugeno, controlador de Mamdani. En el segundo bloque se específica los pasos a seguir para manejar correctamente la planta térmica AMATROL, así mismo recomendaciones de los laboratoristas que son los que más conocen la planta con el fin de ir formando una base de conocimientos y generar las reglas que servirán en el momento del diseño del controlador difuso; por último se encuentra el bloque de PID empírico, en el cual se establece el orden de estudio con el fin de escoger un diseño adecuado del controlador basado en la identificación del sistema y la sintonización.. 37.

(38) 4.2. DESARROLLO. Realizada la investigación se eligió el PLC S7-300 como módulo de control y supervisión debido a la disponibilidad que cuenta en el laboratorio de control y automatización, el PLC de Siemens se encuentra en el laboratorio como módulo didáctico de conexión rápida el cual tiene entradas y salidas tanto digitales como análogas, así como puerto Ethernet y MPI. Debido a que la Universidad carece de las licencias para manejar el paquete de control difuso provisto por Siemens buscando la practicidad LabVIEW fue usado para tales fines, diseñar los controladores de la planta y realizar la interfaz de usuario de esta, además este software permite la conexión con distintas plataformas valiéndose de protocolos de comunicaciones tales como ethernet, serial, USB, etc. Sin embargo, fue elegida la comunicación OPC UA para tal enlace. La metodología seguida en esta etapa es observada en la figura 18.. Figura 18. Metodología etapa desarrollo. 38.

(39) 4.2.1. DESCRIPCIÓN DE LA PLANTA. La planta térmica AMATROL T5553 está especialmente diseñada para que los estudiantes que cursen asignaturas relacionadas con campos como la instrumentación y automatización realicen sus respectivas prácticas de laboratorio, esta cuenta con módulos de entrada y salida los cuales representan los actuadores y sensores del sistema respectivamente. En la figura 19 y la tabla 3 se muestran los elementos que componen la planta térmica. Figura 19. Planta térmica AMATROL T5553. Tabla 3. Lista de elementos planta térmica AMATROL T5553. Ítem 1 2 3 4 5. Elemento Tanque de Proceso Tanque de agua caliente Bomba de proceso Bomba agua caliente Chiller. 39.

(40) 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34. Intercambiador de calor Válvula manual de tres vías Válvula manual Válvula manual Válvula manual Válvula manual Actuador válvula control de flujo Rotámetro con válvula control flujo Rotámetro con válvula control flujo Rotámetro Termómetro Bimetálico Termómetro Bimetálico Termómetro Bimetálico Termómetro Bimetálico Termómetro Bimetálico Termómetro Bimetálico RTD TERMOCUPLA Termistor Termostato con sensor de temperatura Resistencia de inmersión Regulador de presión con manómetro Conversor de Corriente a Presión Transmisor de temperatura Controlador PID Detector de flujo Detector de nivel Transmisor de flujo Línea de alimentación. Es recomendable y pertinente que además de conocer los elementos que hacen parte de la planta, el usuario de esta tenga a la mano los manuales disponibles los cuales están alojados en el sitio web del laboratorio de control, en estos se puede encontrar a detalles el funcionamiento de la planta, así como el P&ID (véase figura 20), las pruebas para. 40.

(41) verificar el estado de esta.. Figura 20.P&ID Planta de proceso térmico AMATROL[22]. Una vez estudiado el diagrama de P&ID de la planta, es necesario diferenciar los lazos fluídicos en esta, el primero de ellos es denominado lazo de servicio debido a que este se encarga de calentar el agua un tanque cuya capacidad es de 11 Litros. sin contar cona. resistencia de inmersión de 1500W, el fluido es impulsado por una bomba hacia un válvula de tres vías proporcional la cual es controlada por un lazo de corriente de 4-20 mA que va a un conversor de corriente a presión (6-15 PSI), esta direcciona el fluido ya sea hacia el intercambiador de calor de placas paralelas o retroalimenta al tanque de servicio por la tapa inferior del mismo, el circuito se completa con un intercambiador de temperatura tipo placas paralelas en el que se transfiere energía al fluido de proceso el cual se explicara después para finalizar el retorno del fluido al tanque, véase el circuito naranja de la figura 21; en el lazo de proceso el fluido (véase figura 21 lazo verde) es almacenado en un tanque abierto y el 41.

(42) volumen de control que se estipulo para el proyecto de es aproximadamente 22.93 litros, este igual que el anterior posee un bomba cuya capacidad es de 1.5 gal/m, sin embargo, debido a la cantidad de codos que poseen las tuberías el flujo no supera 1.5 gal/m a máxima capacidad, en el recorrido del fluido de proceso cuenta con tres termómetros bimetálicos que sirven como referencia para calibrar los sensores y sus respectivos transmisores los cuales son conectados al panel de entradas análogas del PLC, en el lazo se encuentran dos intercambiadores de calor con funciones contrarias, el 31 (veáse figura 19) hace parte del lazo de enfriamiento (véase figura 21 lazo azul), este posee un radiador cuya capacidad es de 3200 BTU/hora, contando con su respectiva unidad la cual se encarga de impulsar el gas de enfriamiento R134A el cual es inerte, después de este se encuentra otro intercambiador en el cual se añade energía al sistema, proporcionada por el lazo de servicio anteriormente descrito. Figura 21. Circuitos Fluídicos planta térmica AMATROL. 42.

(43) El sistema AMATROL está configurado para trabajar con PLCs a través de su panel de conexiones de entradas y salidas donde se puede tanto conocer el estado del proceso por medio de la lectura de los diferentes sensores con los que cuenta, así como de controlarla, usando salidas digitales del PLC las cuales activan la bomba de proceso, bomba de servicio, resistencia de inmersión y radiador, junto con elementos que funcionan con señales análogas como la válvula de 3 vías.. 4.2.2 CALIBRACIÓN TRANSMISORES DE TEMPERATURA La planta térmica AMATROL cuenta con termómetros bimetálicos los cuales están ubicados en diferentes puntos de los lazos de servicio y proceso a fin de comprender su funcionamiento, sin embargo, solo el lazo de proceso dispone de sensores con sus respectivo transmisor de temperatura cuya referencia son los termómetros bimetálicos mencionados anteriormente los cuales son usados como patrones de obtención de curvas, los sensores usados son termistor tipo NTC ubicado en el tanque de proceso, termocupla tipo T y una RTD (PT100) ubicadas antes y después del segundo intercambiador respectivamente. Si bien se tomaron muestras de los sensores de temperatura, para el caso del proyecto solo es usado el termistor inmerso en el fluido de proceso. (véase tabla 4 y figura 22).. 43.

(44) Tabla 4. Tabla de datos linealización Termistor. ADC Corriente [mA] Temperatura [°C] 8624 8,990700 20 9092 9,1040 23 9440 9,4629 25 9702 9,6146 27 10240 9,9259 30 10576 10,1213 32 11120 10,4358 35 11408 10,6000 37 11888 10,8880 40 12224 11,0741 42 12770 11,3611 45 13072 11,5700 47 13632 11,8888 50 14000 12,1000 52 Ecuación obtenida T = 0,006*ADC - 31,163 Grado de exactitud R² = 0,9996. TERMISTOR 50. Temperatura [°C]. 45 40 35 30 25 20. y = 0,0029x - 7,6568 R² = 0,9996. 15 10 5000. 7000. 9000. 11000. 13000. 15000. 17000. 19000. Valor conversor análogo digital. Figura 22.Linealización transmisor de temperatura termistor. 44.

(45) 4.2.3 CONFIGURACIÓN DE LA COMUNICACIÓN OPC Debido a que las rutinas de control y el SCADA fueron realizadas en LabVIEW se hizo necesario poder acceder a los puertos digitales y análogos del PLC con el fin de poder monitorear y controlar la planta, por ello se requería un tipo de comunicación la cual fuera sencilla configurar e implementar además de generar confiabilidad en la transmisión y recepción de los datos, aprovechando las ventajas que ofrece LabVIEW con la plataforma NI OPC SERVER la cual permite establecer con relativa facilidad la comunicación con el PLC elegido para el desarrollo del proyecto se implementó la comunicación OPC usando como identificador la IP del PLC S7-300. Para proceder con la configuración se debe crear al nombre del canal veáse figura 23, puede ser cualquiera, sin embargo en este caso particular se decidio que fuera relacionado con el proyecto. Figura 23. Creación del canal en servidor OPC. 45.

(46) Luego se procedió a elegir el dispositivo que más se asemeje al usado, en este caso debido que se utilizó un módulo de Siemens por Ethernet se selecciona la opción Siemens “TCP/IP Ethernet”, véase figura 24. Figura 24. Selección del dispositivo a usar. Se selecciona específicamente el producto a usar, en este caso es el S7-300, véase figura 25. 46.

(47) Figura 25.Selección específica del producto a usar. En esta ventana, véase figura 26, se digita la IP de uso que se configuró desde el TIA PORTAL.. Figura 26. Direccionamiento IP. 47.

(48) En esta ventana se configura el direccionamiento, seleccionando el parámetro PG, este paso es quizás el más importante ya que muchas veces es omitido y es causante de fallas en la implementación de la comunicación, véase figura 27.. Figura 27. Parámetros de comunicación. En la figura 28 se observa como deben quedar asignados los parámetros de comunicación OPC entre el computador y el PLC. Figura 28. Configuración comunicación OPC UA. 48.

(49) Las variables del servidor OPC deben ser creadas y configuradas con la dirección que tienen originalmente en el programa realizado en el PLC, por defecto el servidor reconoce el tipo de variable, sin embargo, se debe tener precaución en el momento de seleccionar las variables a compartir ya que solo tienen un funcionamiento adecuado las tipo: BOOL, INT Y WORD.. Figura 29.Direccionamiento de variables del PLC en el servido OPC. El servidor OPC de LabVIEW tiene dispone de la herramienta que permite visualizar el estado de la variable en el icono QC OPC, véase figura 30.. 49.

(50) Figura 30. Visor de estado de variables. 4.2.4 MODELAMIENTO DE LA PLANTA La identificación de la planta se hizo siguiendo el método de Ziegler Nichols en lazo abierto el cual consiste en estimular la misma con una señal escalón unitario equivalente a un punto de operación con el fin de obtener la curva de reacción del proceso y así poder identificar parámetros como la ganancia, el tiempo muerto y la constante de tiempo, el periodo de muestreo es de 1 segundo ya que generalmente los proceso térmicos suelen ser lentos y en el caso de la T5553 no es la excepción, en este caso la planta fue estimulada con una señal equivalente al 44°C, como se puede observar en la figura 24 se obtiene la curva de reacción del proceso por medio del método de lazo abierto ideado por Ziegler Nichols. 50.

(51) IDENTIFICACIÓN ZIEGLER-NICHOLS Curva de reacción. Setpoint. Recta máxima pendiente. 50. TEMPERATURA [°C]. 45 40 35 30 25 20 15 10 0. 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 TIEMPO [S]. Figura 31. Identificación del sistema en lazo abierto. Analizando la figura 24 se observa que el sistema es de primer orden, que tiene un tiempo muerto de aproximadamente 30 segundos y tiempo de subida de 500 segundos, a partir de estos valores hallados se procede a diseñar el controlador. Parámetros curva de reacción Kp T L. Valores hallados 1,08 600 30. A partir de los valores hallados la función de transferencia se define en (4). 1,08 𝑒 −30𝑠 𝐺(𝑠) = 600𝑠 + 1. (4). 4.2.5 DISEÑO DE LOS CONTROLADORES Para el diseño del controlador difuso fue necesario establecer el rango de funcionamiento de la planta tanto en las entradas como en las salidas, eso es lo que se conoce como universo. 51.

(52) discurso, véase tabla 6, para esta caso partícula se partió de la premisa que la señal de error tendrá una amplitud mínima de -25, el cual corresponde al supuesto que el líquido de proceso posea una temperatura de 40°C y desee reducirse al 15°C, siendo la diferencia entre esos dos valores -25°C, caso análogo en el supuesto que el fluido de la planta tenga una temperatura cercana a 0°C y el usuario desee elevarla a 40°C. Análogo al error SC (Señal de control) es el nombre dado a la señal de salida, su rango o universo discurso es de 0 a 100, lo que equivale al cierre o apertura respectivamente de la válvula tres vías en el recorrido del fluido hacia el intercambiador de calor en el lazo de servicio Tabla 5. Características básicas de las señales de entrada y salida del controlador difuso. TIPO Nombre Universo discurso Cantidad de funciones de membresía Entrada Salida. Error SC. -25 a 40 0 a 100. 5 5. La cantidad de funciones de pertenencia de entrada esta condicionadas por la caractrísticas de la señal a analizar, en el caso de la señal entrada es la señal error (Diferencia entre el setpoint y variable de proceso), en el modo básico se puede entender que el error es negativo, CERO y positivo, el primero equivale decir que la temperatura el proceso es superior al setpoint, el segundo a que es igual al setpoint y el tercero a que es inferior al setpoint, sin embargo, emulando el comportamiento humano la lectura de estos procesos no se pueden etiquetar en solo tres situaciones, por lo que se plantean 6 variables lingüísticas que intentan. 52.

(53) describir el proceso con su respectiva función de pertenencia, véase figura 25. Figura 32.Funciones de membresía para la señal de entrada. En las diferentes pruebas que se realizaron en la herramienta de LabVIEW para el diseño del controlador difuso, usando como base la señal triangular para describir el error cero y variando las demás, tanto en rango como en función (Sigmoide, Gaussiana, Triangular) las de mejor desempeño y estabilidad fueron las funciones trapezoidales. Las siglas observadas en la figura 26 pueden están decodificadas en la tabla 7 donde se especifican las características de cada función de membresía de la señal ERROR (Señal de entrada). Tabla 6.Características funciones de membresía señal de entrada. Variable lingüística Función de membresía Error negativo grande ENG Error negativo pequeño ENP Cero CERO Error positivo pequeño EPP Error positivo grande EPG. Forma Puntos Trapezoidal -25 : -25 : -7,09893 : -2,05882 Trapezoidal -10,2273 : -5 : -3 : -1,53743 0 : 0,4 : 1 Triangular 0,9 : 1,5 : 2 : 2,5 Trapezoidal 1,9385 : 9,06417 : 40 : 40 Trapezoidal. Nóteseg que se asume que el error positivo grande “EPG” es bastante común, esto es debido a que el sistema térmico a controlar tiene una curva de respuesta bastante lenta debido tanto. 53.

(54) a su propia naturaleza como aspectos importantes como que los tanques no esten sellados y la falta de aislamiento de las tuberías. Al igual que en la señal de entrada (Error), cinco son la cantidad de funciones de pertenencia usadas para describir la salida del controlador (Señal de control), el universo discurso en esta caso con se había explicado anteriormente es de 0 a 100, que equivalen a totalmente cerrada o totalmente abierta, bajo ese razonamiento son planteadas las funciones de membresía, sin embargo en este caso particular se puede observar en la figura 26 las siglas que identifican las diferentes variables lingüísticas hacen exclusivo énfasis en la apertura de la válvula proporcional de tres vías donde CERO implica 0% de apertura y MG (Muy Grande) el 100% de apertura. Figura 33.Funciones de membresía señal de salida. Por facilidad en el diseño. las variables lingüísticas son trabajadas como siglas véase tabla 8, en estas se destacan las variables grande y muy grande debido a las razones anteriormente expuestas acerca del comportamiento del sistema, también la función trapecio fue escogida para la descripción de la señal de control, ello debido a que el controlador no tiene un buen desempeño cuando se seleccionan otro tipo de funciones o formas.. 54.

(55) Tabla 7.Características funciones de membresía señal de salida. Variable lingüística. Cero Muy pequeña Mediana Grande Muy grande. Función de membresía CERO MP MED GRD MG. Forma. Puntos. Triangular Trapezoidal Trapezoidal Trapezoidal Trapezoidal. 0 : 0,1 : 0,4 0 : 0,5 : 1 ; 2 0 : 1,5 : 2 : 2,5 2,13904 : 7,48663 : 93,5829 : 100 92 ; 95 : 100 : 100. Las reglas son establecidas en base a la experiencia adquirida con el manejo de la máquina y las diferentes pruebas que se realizaron a fin de conocer su comportamiento en diferentes situaciones, a partir de ello fue generada la base el conocimiento la cual sirve como motor de inferencia del controlador difuso. En total se establecen 5 reglas que modelan las acciones a tomar (señal de control) cuando la señal de entrada (error) cambia, esto se basa en lo que se denomina “Antecedentes” y “Consecuentes”, en este caso la primera regla planteada es: IF 'Error' IS 'ENG' THEN 'SC' IS 'CERO' Esta maneja el tipo de implicación que en caso de que la temperatura del sistema sea mucho mayor al setpoint debe tener como consecuencia que el camino del fluido al intercambiador de calor sea cortado y el agua se dirija directamente al tanque de almacenamiento, todo ello con el fin que la temperatura se reduzca. La segunda regla planteada en el motor de inferencia difusa es: IF 'Error' IS 'ENP' THEN 'SC' IS 'MP' Es similar a la primera, en ella se indica que la temperatura es un poco mayor al setpoint por lo que no se permite el flujo de agua por la tubería que conduce al intercambiador de calor, sino que el fluido debe retornar a su origen haciendo que la temperatura se reduzca.. 55.

(56) La tercera regla planteada en el motor de inferencia difusa es: IF 'Error' IS 'CERO' THEN 'SC' IS 'MED' En esta implica que la temperatura ha alcanzado esta cerca o ha alcanzado el setpoint por lo que el objetivo es controlar la apertura de la válvula haciendo que el flujo de la tubería que conduce al intercambiador de calor se reduzca con el fin de permitir o mantener la temperatura en estado estable, en otras palabras, se puede llamar el punto de operación o funcionamiento. La cuarta regla planteada en el motor de inferencia difusa es: IF 'Error' IS 'EPP' THEN 'SC' IS 'GRD' Esta se da cuando la variable de proceso es inferior al setpoint, en ella se controla la apertura de la válvula permitiendo un flujo de agua moderadamente alto al intercambiador de calor, esto es debido a que la lentitud del proceso permite operar casi en máximos sin riesgo que exista sobreimpulso. La quinta regla planteada en el motor de inferencia difusa es: IF 'Error' IS 'EPG' THEN 'SC' IS 'MG' Esta implica que la temperatura del proceso es mucho menor que el setpoint, por lo que se permite una apertura casi total de la válvula con el fin de añadir la mayor cantidad de energía al sistema, Tabla 8.Base de reglas del motor de inferencia difusa. 1 2 3 4 5. IF IF IF IF IF. Antecedente Implicación ERROR = ENG ENTONCES ERROR = ENP ENTONCES ERROR = CERO ENTONCES ERROR = EPP ENTONCES ERROR = EPG ENTONCES. Consecuente SC = CERO SC = MP SC = MED SC = GRD SC = MG. 56.

(57) Una vez establecida la base de reglas para el motor de inferencia difusa se establece la operación de conectividad MÍNIMO y el método de fuzzificación, generalmente se escoge el método “Centro de área”, esto es debido a que este tienen una mejor respuesta cuando abundan las transiciones en el controlador, sin embargo en este caso específico al no presentarse un número elevado de cambios la respuesta del controlador no varía mucho en situaciones donde Error tenga algún grado de pertenencia con Error Positivo Grande y/o Error Positivo Pequeño, sin embargo en situaciones donde el error tiene grado de pertenencia CERO y Error Positivo Pequeño tiene una variación importante. Una vez definidos los parámetros del motor de inferencia difusa la herramienta de LabVIEW genera superficie de control (Véase figura 27).. Figura 34.Superficie de control obtenida. Como se mostraba anteriormente teniendo se obtuvieron los valores que permiten hallar las. 57.

(58) ganancias usando el método en lazo abierto de Ziegler-Nichols, ahora pues siguiendo las indicaciones de la tabla 9 se procede a calcular constantes del controlador PID, estos valores están compilados en la tabla 10. Tabla 9.Constantes halladas curva de reacción. Parámetros curva de reacción Kp T L. Valores hallados 1,08 600 30. Tabla 10. Ganancias del controlador. Tipo de controlador. Kp. Ti [s]. Td [s]. P. 20. ∞. 0. PI. 18. 100. 0. PID. 24. 40. 10. 58.

(59) 5. 5.1. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS. PRUEBAS. Se realizaron múltiples simulaciones de los diferentes controladores diseñados, así como las respectivas pruebas físicas en la planta, sin embargo, solo se ilustraran los de mejor desempeño variando el setpoint.. 5.1.1 DESEMPEÑO DE LOS CONTROLADORES EN SIMULACIÓN Una vez diseñado el controlador difuso y el controlador PID se procede a simular en LabVIEW usando una señal paso de 5 para el sistema controlado por el controlador difuso diseñado y para el PID sintonizado según el método se Ziegler-Nichols, véase figura 29. Las curvas obtenidas de las simulaciones controladores tanto difuso y PID pueden ser observadas en las figuras 35-37 variando el setpoint, cabe anotar que a simple vista el controlador PID tiene un mejor desempeño tanto en tiempo de subida como en error de estado estacionario, sin embargo, presentan un sobreimpulso nada despreciable, alrededor de un 25%, por lo que no sería útil en alguna aplicación práctica, sin embargo se realiza el experimento con el fin de vislumbrar las ventajas y desventajas de cada uno.. 59.

(60) Figura 35. Respuesta de la planta con una señal paso de 5. A) Controlador PID. B) Controlador difuso. 60.

(61) Figura 36. Respuesta de la planta con una señal paso de 10. A) Controlador PID. B) Controlador difuso. 61.

(62) Figura 37. Respuesta de la planta con una señal paso de 20. A) Controlador PID. B) Controlador difuso. Sin embargo, para análisis más prácticos es necesario codificar información como el tiempo de subida, estabilización, error estado estacionario entre otros, para poder medir su. 62.

(63) desempeño, véase tablaG Tabla 11. Desempeño de la planta con los controladores diseñados. 26. Tiempo estabilización [s] 480. Error estado estacionario [%] 0. 130. 25. 500. 0. 5. 180 30. 35 0. 520 70. 0 18. 10. 120. 0. 130. 6. 20. 175. 0. 180. 5. Amplitud del escalón Controlador PID Controlador Difuso Mamdani. Tiempo de levantamiento [s]. OVS [%]. 5. 115. 10 20. 5.1.2 DESEMPEÑO DE LOS CONTROLADORES DISEÑADO EN PLANTA DE PROCESO TÉRMICO Los controladores diseñados no tienen en cuenta la saturación del sistema, la temperatura ambiente por lo que son únicamente una guía o un punto de inicio en la sintonización de controladores reales, en este caso particular el controlador realizado siguiendo el método de Ziegler-Nichols no cumple con parámetros establecidos como el sobreimpulso, siendo este cercano en algunos casos al 30%, así como genera oscilación en los elementos de control lo cual reduce su vida útil, por lo que usando como base lo realizado se logró sintonizar otro controlador PID reduciendo el tiempo integral y derivativo, véase tabla 12.. Tabla 12. K 8,6. Ti [s] Td [s] 6 0,42. 63.

(64) Sintonizado el nuevo controlador difuso se procede a realizar los diferentes experimentos con la planta de proceso, para este caso particular se aplica un rutina de control de histéresis (± 2%) donde la bomba de proceso está siempre activa, y cuando la variable de proceso llegue al 102% del setpoint se activara el radiador y desactivara la bomba de control hasta que alcance el 98 % del setpoint donde reiniciara el ciclo, véase figura 38.. CONTROL PID. TEMPERATURA [°C]. Variable de Proceso. Setpoint. 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0. 50. 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 TIEMPO [S]. A). CONTROL DIFUSO. TEMPERATURA [°C]. Variable de proceso. Setpoint. 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0. 50. 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 650 700 TIEMPO [S]. B) Figura 38. Respuesta de la planta con setpoint de 23°C . A) Controlador PID. B) Controlador difuso. 64.

(65) En la figura anterior se observa claramente como la temperatura solo se estabiliza en el criterio del 5% con el controlador difuso, ello es debido a que este fue diseñado con el fin de evitar sobreimpulsos,, cabe anotar que debido a que el control se realiza de modo indirecto existirán estas oscilaciones pero con menor frecuencia En la figura 39 se observa el comportamiento de la planta bajo el control difuso y el PID, se vislumbra que ambos controladores tienen desempeños parecidos, sin embargo, el difuso destaca por un sobreimpulso casí inexistente, al igual que un error de estado estacionario inferior al PID.. CONTROLADOR PID. TEMPERATURA [°C]. Variable de proceso. Setpoint. 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0. 100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. TIEMPO [S]. A). 65.

(66) CONTROLADOR DIFUSO. TEMPERATURA [°C]. Variable de proceso. Setpoint. 30 28 26 24 22 20 18 16 14 12 10 0. 100. 200. 300. 400. 500. 600. 700. TIEMPO [S]. B) Figura 39. Respuesta de la planta con setpoint de 29°C . A) Controlador PID. B) Controlador difuso. En la tabla 13 es posible observar los parámetros de desempeño de la planta con los dos controladores diseñados. Tabla 13. Desempeño de los controladores diseñados en la planta de proceso T5553. Controlador PID Controlador Difuso Mamdani. Amplitud del escalón. Tiempo de levantamiento [s]. OVS [%]. 23. 105. 4,09. Tiempo estabilización [s] 119. 29. 267. 1,277. 403. 0,3448. 23. 142. 2,65. 190. 2,64. 29. 246. 0,637. 440. 0,637. Error estado estacionario [%] 4,09. 5.2 INTERFAZ DE USUARIO DE LA PLANTA Para el diseño de la interfaz se siguieron los lineamientos de la norma ISA101 [18] la cual preconiza aspectos como la cantidad de información mostrada en cada ventana, así como los colores y la facilidad de navegación, por ello la interfaz de usuario se distribuye en tres ventanas principales las cuales comprenden la pantalla de bienvenida e introducción al. 66.

(67) proyecto véase figura 34, en esta es posible encontrar por medio de los botones información inherente a la planta de proceso como el manual de usuario que entrega el fabricante y el P&ID de la planta para una rápida comprensión del funcionamiento de la misma... Figura 40. Pantalla de bienvenida HMI. La ventana dos se puede considerar como la más importante de la interfaz de usuario ya que en ella se encuentran los botones de operación de la planta, el setpoint y la variable de proceso, la selección de controladores a usar, ganancias del PID y un pictórico de la planta que emula permite entender os lazos fluídicos que la componen, véase figura 35. 67.

(68) Figura 41. Pantalla de instrumentos. Como se había mencionado anteriormente en la pantalla dos se encuentran paneles asociados a su función en el SCADA, en la figura 36 se puede observar los botones de inicio, parada y pause, los cuales están enlazados directamente con el PLC por medio de la comunicación OPC antes descrita .. Figura 42. Panel de inicio HMI. La planta térmica cuenta con cuatro actuadores que se activan o desactivan con las salidas 68.

(69) digitales del PLC, por ello están enlazados a este por medio de la comunicación OPC, el manejo de estos permite controlar la circulación de fluídos en los diferentes lazos que componen la planta, véase figura 37.. Figura 43. Panel de actuadores discretos. En el panel pictórico es posible ver una representación de la planta, con los elementos más relevantes que la componen, tanques, intercambiadores, válvulas etc., adicionalmente las tuberías cambian de color cuando es activado ya sea el lazo de proceso, servicio o enfriamiento según sea el caso.. 69.

(70) Figura 44. Pictórico de la planta. En el panel de proceso se puede observar la temperatura del fluido en el tanque de proceso, es decir la variable de control, también en el mismo slider para facilidad del usuario se puede asignar directamente el setpoint, por último en el slider horizontal se visualizar el porcentaje de apertura de la válvula que regula el flujo en el lazo de servicio, véase figura 39.. 70.