Control de Presion en Domo
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Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría CUJAE CONTROL DIFUSO DE NIVEL Y PRESIÓN DE VAPOR EN EL DOMO DE UN GENERADOR ... Eugenio César Sánchez La Habana, 2012
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Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría
CUJAE
CONTROL DIFUSO DE NIVELY PRESIÓN DE VAPOR EN ELDOMO DE UN GENERADOR ...
Eugenio César Sánchez
La Habana, 2012
Tesis de Maestría
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Control difuso de nivel y presión de vapor en el domo de un generador de vapor “RETO GV-45-18”. – La Habana : Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría (CUJAE), 2012. – Tesis (Maestría).
Dewey: 621.1 - Ingeniería del vapor.Registro No.: Maestria1130 CUJAE.
(cc) Eugenio César Sánchez, 2012.Licencia: Creative Commons de tipo Reconocimiento, Sin Obra Derivada.En acceso perpetuo: http://www.e-libro.com/titulos
Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría
Cujae
FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA DEPARTAMENTO DE AUTOMÁTICA Y COMPUTACIÓN
TESIS PRESENTADA EN OPCIÓN AL TÍTULO DE MÁSTER EN CIENCIAS EN INFORMÁTICA Y AUTOMATIZACIÓN
TÍTULO: CONTROL DIFUSO DE NIVEL Y PRESIÓN DE VAPOR EN EL DOMO DE UN GENERADOR DE VAPOR “RETO GV-45-18”
Autor: Ing. Eugenio César Sánchez
Tutor: Dr. Sc. Raúl Rivas Pérez
La Habana 2011
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Resumen ........................................................................................................................ 7
Introducción. .................................................................................................................. 8 Capítulo I. Estado del arte de la automatización de generadores de vapor (GV)
para fábricas de azúcar de caña. ................................................................................10 1.1. Introducción ...................................................................................................... 10 1.2. Breve descripción del proceso tecnológico de fabricación de azúcar de caña. .......................................................................................................................... 12 1.3. Estado del arte de la automatización de generadores de vapor ................... 14 1.4. Objetivo de la tesis ........................................................................................... 18
Capítulo II. El generador de vapor Reto GV-45-18 como objeto de control.............22 2.1. Introducción. ..................................................................................................... 22 2.2. Característica del GV “Reto GV-45-18”. .......................................................... 23 2.3. Partes fundamentales del GV “Reto GV-45-18”. ............................................ 24
2.3.1. Horno o cámara de combustión.................................................................... 25 2.3.2. Domo y haces de tubos ................................................................................ 26 2.3.3. Sobrecalentadores ....................................................................................... 26
2.3.4. Calentador de aire ...................................................................................... 27 2.4. El GV como un sistema multivariable. ............................................................ 27 2.5. Regulación del nivel de agua en el domo de un GV. ..................................... 29 2.6. Regulación del proceso de combustión y producción de vapor. ................. 30
2.6.1. Regulación de la presión del vapor en el domo superior del GV .................. 31 2.6.2. Regulación de la relación aire/combustible. ................................................. 32 2.6.3. Lazo de regulación del tiro. .......................................................................... 33
CAPÍTULO III. Diseño de un controlador difuso para la regulación del nivel de agua en el domo de un generador de vapor “Reto GV-45-18”. ................................35
3.1 Introducción ....................................................................................................... 35 3.2 Lazo de control de nivel del domo de un generador de vapor “Reto GV-18-45” utilizado actualmente en los centrales azucareros. ....................................... 36
3.2.1 Características transitorias del nivel de agua en el domo: ............................ 36 3.3 Identificación de las variables de entrada y salida del sistema de control de nivel en el domo de un GV. .................................................................................... 42 3.3.1 Análisis y simplificación del problema ........................................................... 44 3.3.2 Definición del universo de variación de las variables de entrada y salida del controlador ............................................................................................................. 45 3.3.3 Determinación del número, tipo y distribución de las funciones de pertenencia. ............................................................................................................ 48 3.3.4 Codificación de las reglas de inferencia ........................................................ 55 3.3.5 Selección del método de “dedifusoficación” .................................................. 57
3.4 Determinación de la relación difusa general cuantitativa del controlador. .. 57 Capítulo IV .....................................................................................................................67
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4.1 Introducción ..................................................................................................... 67 4.2 Descripción de la herramienta de simulación a utilizar .................................. 67 4.3 Control de nivel del agua en el domo de GV “Reto GV-45-18” con tres señales ...................................................................................................................... 89 4.6 Diseño de un controlador difuso para la regulación de presión de vapor en el domo del generador de vapor “Reto GV-45-18”. ........................................... 116
4.6.1 Obtención de los parámetros del controlador. ............................................ 116 Capitulo V. Red de comunicación con OPC y SCADA ...........................................125
5.1 Introducción ..................................................................................................... 125 5.2 Tipos de interfaces. ........................................................................................ 129
5.2.1. Creación de un proyecto utilizando un servidor OPC de KepWare. ........... 131 5.2.2 Añadir una variable al proyecto. .................................................................. 135 5.2.3 Configuración del DCOM ............................................................................. 137 5.2.4 Realización de un Cliente OPC mediante el SCADA WinCC ...................... 141
5.3.4.1 Creación de un canal OPC en el cliente OPC de WinCC. .................... 143 5.2.4.2 Configuración de un canal OPC. .......................................................... 145
5.2.4 Visualización y dinamización de una variable. ............................................ 147 5.3 Estructura de la red ...................................................................................... 149
Conclusiones ............................................................................................................. 151 Recomendaciones ..................................................................................................... 154 Bibliografía ..................................................................................................................155 Anexos………………………………………………………………………………………...159
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DEDICATORIA
A mi madre
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Agradecimientos.
Todo trabajo siempre tiene su culminación y este no es la excepción, solo que en el
mismo para llegar hasta aquí hay que contar con el agradecimiento de los que una
forma u otra hicieron posible esta realidad con su apoyo incondicional, entre ellos es de
destacar :
� Al tutor y amigo Dr. Sc. Raúl Rivas Pérez quien siempre ha estado presente con
su ayuda quien siempre ha estado presente con su ayuda experiencia y ha sido
guía a seguir.
� A la MSc. Carmen Busoch Morlán que siempre me ha apoyado y estimulado en
todo este proceso.
� A mi familia los que están y los que no que ha sido imprescindibles en mis horas
de desvelo.
� Y a todos los que de una forma u otra me han tendido su mano y su mente para
guiarme o ayudarme.
MUCHAS GRACIAS
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“La experiencia más bonita que podemos tener es el misterio. Es la fuente de todo el arte verdadero y la ciencia real. Aquel para quien esta emoción es extraña, que no se puede detener por un momento a contemplar y quedarse absorto en el vacío, es como la muerte, sus ojos están cerrados.”
Albert Einstein
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Resumen
En el trabajo se aborda la problemática relacionada con el control efectivo de nivel en el
domo de un generador de vapor “Reto GV-45-18” utilizando lógica difusa. Para ello se
hace un análisis del proceso, se efectúa la propuesta y análisis de las variables, se
definen los conjuntos, las funciones de pertenencia, las reglas y se simula el proceso de
variación de nivel utilizando Matlab y el PLC S7-300 con el simulador difuso que soporta
este dispositivo. Además, se considera el control de la presión del vapor, mediante la
aplicación de las técnicas de control difuso y se desarrolla una propuesta de red
industrial basada en PLC, así como de SCADA para mejorar el funcionamiento del GV.
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Introducción.
El incremento de la generación de electricidad en las fábricas de azúcar de caña
(centrales azucareros o ingenios) de Cuba y su entrega a la red nacional adquiere una
importancia estratégica dada la actual tendencia alcista u oscilatoria de los precios del
combustible convencional no renovable y los efectos de la crisis mundial.
Al ocurrir en 1975 en el país un excesivo consumo de petróleo en la fabricación de
azúcar, comenzaron a ejecutarse una serie de medidas para ahorrar los combustibles
convencionales mediante la sustitución gradual de “fuel-oil” por la biomasa de la caña
de azúcar (bagazo). Actualmente, el esquema energético de los centrales de Cuba se
basa principalmente en la combustión de bagazo para hacer funcionar los generadores
de vapor (calderas) aunque existen algunos que queman dos tipos de combustibles.
Los antecedentes demuestran que el aprovechamiento energético del bagazo (su uso
integral y eficiente) permite obtener en una zafra el equivalente de 400 kg de “fuel-oil”
por cada tonelada de azúcar producida. Esto ha posibilitado que la industria azucarera
de Cuba se autoabastezca de electricidad en la casi totalidad de las provincias del país.
Sin embargo es notorio destacar, que la eficiencia en el aprovechamiento del calor
generado durante la combustión del bagazo y su transferencia al agua para generar
vapor puede ser mejorada de forma significativa mediante el uso de estrategias de
control más efectivas de los generadores de vapor utilizados en los centrales cubanos,
entre los que se destaca el generador de vapor “Reto GV-45-18”.
Es una política del país hacer nuevas inversiones en cuanto a la automatización de los
Complejos Agro Industriales (CAI), para garantizar una mejor eficiencia de los mismos,
en esto influye el ritmo de aumento en los precios del azúcar actualmente, un ejemplo
de ello es el CAI “Boris Luís Santa Coloma” de Quivicán en el cual se están haciendo
inversiones en la caldera # 3.
La generación de vapor es una de las tareas más importantes en una planta industrial
ya que mediante este se puede producir energía para mover turbinas, suministro de
vapor a los calentadores, evaporadores, tachos, centrífugas y otros equipos. La
interrupción del suministro de vapor o las variaciones en sus condiciones pueden llevar
al proceso a condiciones inestables que afectan las características del producto
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elaborado y en ocasiones hasta un paro general de planta. Otro factor importante es la
seguridad, ya que las calderas trabajan a altas presiones y manejan combustibles que
pueden, ante un mal control ocasionar graves daños a los equipos y al personal que
labora en las mismas.
Publicaciones del autor vinculadas con el tema.
Rivas-Perez R., Cesar Sánchez E., Busoch Morlan C., Benitez Gonzalez I. (2011).
Generadores de vapor de bagazo y su control. Libro blanco del control automático en
la industria de la caña de azúcar, Diazzo Plotter Suministros, España, ISBN: 978-84-
614-8008-1, Depósito legal: VA-385-2011.
Rivas-Perez R, Aref Ghraizi R., Perán González J. R., Cesar Sánchez E. (2000).
Calderas industriales. Sistema de control integral. Automática e Instrumentación, No.
308, 79-84. España.
Rivas-Pérez R., Aref Ghraizi R., Cesar Sánchez E. (2000). Sistema de control
automático integral de generadores de vapor pirotubulares. Ingeniería Electrónica,
Automática y Comunicaciones, N� 2, 10-18. España.
Rivas Perez R., Beauchamb G., Saliceti Piazza L., Cesar Sánchez E. (1998).
Automatic control system of stem generator. Proceedings of XVIII Interamerican
Congress of Chemical Engineering, San Juan, Puerto Rico.
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Capítulo I. Estado del arte de la automatización de generadores de vapor (GV) de fábricas de azúcar de caña.
1.1. Introducción
La enorme evolución que han experimentado los GV considerando las pequeñas
calderas empaquetadas con producciones de vapor que van desde unos pocos miles
de Kg/h y culminando con los generadores de vapor de centrales térmicas con varios
millones de Kg/h, se debe en gran medida al continuo y exponencial desarrollo que han
recibido los sistemas de control, los cuales se han caracterizado por su elevada
precisión y seguridad. Sin éstos, la generación eficiente y segura del vapor sería
prácticamente imposible.
El insistente reclamo de incrementos en la eficiencia operativa y en la reducción del
consumo de combustible de origen fósil de los generadores de vapor, así como, las
exigencias en la reducción de los costos de producción, las condiciones reinantes de
mercado y las condiciones de protección del medio ambiente, son algunos de los
principales factores que deben impulsar el estudio de nuevas estrategias de control y
explotación de estos complejos equipos que posibiliten cumplir con estas expectativas.
Por otra parte, cuando se plantea el estudio de retorno de inversión, producto del
reemplazo de una generación de instrumentos de control por otros más modernos, se
debe tener cuidado en no caer en el error de pensar que con sólo incorporar un mayor
número de instrumentos más capaces, se podrá mejorar por sí mismo, el rendimiento
de un generador de vapor que se encuentre funcionando en condiciones de explotación
a través de toda su gama de operación. Evidentemente, esta mejora de rendimiento
está fuertemente ligada al equipamiento asociado. Sin embargo, hoy en día, con la
aparición de los sistemas de control avanzado entre los que se encuentran los sistemas
de control inteligente, así como, de las potentes computadoras industriales (PCI) es
posible desarrollar estrategias de control que permitan un significativo aumento del
rendimiento de todo el ciclo térmico mediante el uso de complejos modelos
matemáticos y algoritmos de control que interactúen entre ellos. Con este tipo de
aplicaciones se estará en condiciones de aumentar al máximo la eficiencia de los
generadores de vapor, reduciéndose significativamente el consumo de los recursos
energéticos (Lifschitz, 2005). En toda caldera que se encuentre operando, resulta casi
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obvio que la cantidad de agua que ingresa al domo, se debe equilibrar con la cantidad
de vapor producido, sumando a este último, las purgas. Este estado de equilibrio tiene
como parámetro indicativo al nivel del domo, el cual debe mantenerse en todo momento
dentro de una estrecha franja.
Si el nivel del domo desciende por debajo del nivel de los tubos, estos últimos no serán
refrigerados correctamente y en consecuencia aumenta rápidamente su temperatura,
originándose probablemente la rotura de los mismos.
Por el contrario, si este nivel sube demasiado, restaría lugar para que el vapor se
separe satisfactoriamente del agua, resultando en el arrastre de agua y sólidos al
sobrecalentador y/o equipos como turbinas o evaporadores.
En el estado de equilibrio es obvio que la masa de agua que ingresa al domo se iguala
a aquella masa de vapor que sale de él, manteniéndose de esta manera un nivel
constante. Esto se cumple sólo en los estados de equilibrio entre demanda y
producción de la caldera (Lifschitz, 2005). Pero debido a las variaciones en la demanda
de vapor y con el fin de alcanzar un nuevo estado de equilibrio, se debe efectuar una
variación de la carga de combustión. Como es de esperarse, este acomodamiento a un
nuevo punto de equilibrio no tiene lugar instantáneamente, sino que existe una demora
que depende fundamentalmente y entre otras cosas de la inercia térmica de la caldera,
la magnitud de dicha variación y de la respuesta del sistema de control de combustión.
Esta demora resultante es la principal causante de las variaciones de nivel en el domo.
Existe otra perturbación que se le suma a la anterior, es lo que se llama el fenómeno
del falso nivel e incide de manera negativa sobre el comportamiento del nivel. Aquí
nuevamente es la variación en la demanda de vapor la que origina dicho fenómeno.
El nivel del agua en el domo de un GV se encuentra afectado por diversos factores que
dificultan su medición entre los que se destacan:
� El domo contiene una mezcla compuesta de dos fases (agua y vapor) en sus
estados de saturación.
� La densidad del agua y del vapor varían considerablemente con la temperatura de
saturación o la presión.
� Cuando las presiones son altas 5,91 MPa (mayores de 60 Kg-f/cm2), el peso del
vapor sobre el agua no debe ignorarse.
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� El cálculo de la densidad del agua perteneciente a la rama de referencia, se estima
con una temperatura de aproximadamente 35°C, pero a la presión del domo. Se
debe contar con los medios técnicos requeridos para asegurar que la temperatura
no varíe considerablemente.
La medición del nivel del agua en el domo se desarrolla con transmisores de presión
diferencial y esta tiende a ser bastante ruidosa. Ello se debe a las grandes masas de
agua que circulan dentro del mismo, que generan turbulencia y a las pequeñas
constantes de tiempo de los sensores actuales.
1.2. Breve descripción del proceso tecnológico de fabricación de azúcar de caña.
El proceso tecnológico de fabricación de azúcar de caña se encuentra conformado por
diferentes subprocesos que requieren de una gran sincronización y organización e
incluyen desde la llegada de la caña de azúcar del campo hasta que se obtiene el
azúcar crudo o blanco directo, lo cual depende del central. En la Figura 1.1 se muestra
un diagrama del flujo productivo de la fabricación de azúcar de caña.
Figura 1.1. Diagrama del flujo productivo de fabricación de azúcar de caña.
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La caña de azúcar se transporta desde el campo hasta el central (fábrica de azúcar)
mediante vagones de trenes y/o camiones. La caña se pesa en básculas de grandes
dimensiones y luego se deposita en esteras que la transportan inicialmente hasta los
grupos de cuchillas, que se encargan de cortarlas en pequeños trozos y luego la
conducen a los molinos (mediante una estera), en los cuales tiene lugar el proceso de
trituración de los trozos. Como resultado de este proceso se obtiene el jugo de caña
mezclado con el agua de imbibición a 70 oC que se suministra para extraer más
cantidad de jugo disolviendo azúcar y evitando licuar las ceras. Este fluido es
transportado hasta los filtros circulares o parabólicos, en los cuales el jugo se filtra y es
donde tiene lugar un primer proceso de alcalización, conocido como alcalización en
frío. Luego se desarrolla otro proceso de filtrado más fino donde se le extrae al jugo la
cachaza o impurezas. El licor obtenido (guarapo) se calienta en un banco de
intercambiadores de calor y una vez calentado se somete a un segundo proceso de
alcalización, conocido como alcalización en caliente para garantizar el ph requerido. El
licor obtenido se conduce hasta los evaporadores en los cuales se aumenta su
concentración mediante la extracción de una buena parte de su contenido de agua. El
licor resultante con una mayor densidad a la salida a los evaporadores se transporta
hasta los tachos (cristalizadores al vacío) en donde tiene lugar el crecimiento inicial de
cristales, después se pasa esta solución a los cristalizadores donde se obtiene el
crecimiento final de estos cristales, posteriormente se realizan los procesos de
centrifugado, secado y envasado. Todo este proceso necesita de energía para su
funcionamiento. Pero ¿qué se hizo con el residuo de la caña molida, la biomasa? Una
de sus aplicaciones es en la producción de derivados como el cartón tabla, papel,
medicamentos, ceras, materiales sintéticos y otros muchos subproductos que se
pueden extraer de ese bagazo (nombre que se le da a las partículas molidas de la
caña de azúcar), y otras de sus utilidades es cuando este producto es utilizado como
combustible para la obtención de vapor en generadores de vapor aunque no es la más
recomendada ya que el valor calórico del bagazo no es elevado, además su humedad
es alta (alrededor de un 52% de humedad relativa, lo que obliga a utilizar mucho aire
para su combustión) para utilizarlo como combustible, siendo los otros derivados de
mayor valor social y económico (Hugot, 1974). En la Figura. 1.2 se muestra un
diagrama del proceso tecnológico de una fábrica de azúcar.
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1.3. Estado del arte de la automatización de generadores de vapor
El proceso de fabricación de azúcar requiere de gran cantidad de vapor, ello implica
la necesidad de disponer de una fuente de generación de este fluido. Dicha fuente es
el generador de vapor (GV), el cual se diferencia de otros generadores de vapor
utilizados en otras industrias, en que el mismo utiliza como combustible “fuel oil”
(crudo cubano), gas natural y/o bagazo de caña (biomasa) obtenido del propio
proceso de producción del azúcar de caña. El hecho de que el generador de vapor
pueda utilizar como combustible el bagazo de caña representa una significativa
disminución del costo de producción del azúcar, pero aumenta la complejidad del
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proceso de generación de vapor, ya que cada tonelada de bagazo contiene 500 litros
de agua que se evaporan durante la combustión (Alvarez, 2006).
Como resultado de la gran complejidad tecnológica que presenta el subproceso de
generación de vapor de un central azucarero y la elevada necesidad de aumentar la
eficiencia en la generación de vapor, las técnicas clásicas de control basadas en
controladores PID no satisfacen las especificaciones de funcionamiento y explotación
eficaz de este tipo de dispositivos. El control de nivel del domo con una señal
(medición del nivel) experimenta los problemas de falso nivel ya mencionados. En
aquellas instalaciones donde las variaciones en la demanda de vapor son frecuentes
y/o rápidas, se debe incorporar al sistema de control un segundo lazo de control
“feedforward” (anticipatorio), lo cual implica anticiparse al efecto negativo que
originan estas variaciones. La implementación de este lazo puede realizarse en la
configuración de control basada en dos señales. Para el caso del sistema de control
basado en tres señales se debe introducir un tercer lazo que compensa las
variaciones en el flujo de agua de alimentación.
Se ha visto que en algunos centrales las perturbaciones en la línea de vapor afectan
fuertemente el nivel en el domo, aunque se utilice un PID bien ajustado con tres
señales (Central Valdéz, Ecuador 2008). Ello implica la necesidad de realizar
estrategias de control avanzado para lograr un control efectivo del nivel en el domo.
Es por ello que actualmente, los generadores de vapor para centrales azucareros
tienen un elevado costo en el mercado internacional (Pera, 2006).
Ante esta situación, el país se ha dado a la tarea de desarrollar generadores de vapor
de alta eficiencia y adaptados a las condiciones de la industria cubana. Por otra parte,
se buscan nuevas estrategias de control que posibiliten controlar con una elevada
calidad todas las variables presentes en estos equipos y que a su vez abaraten el
costo del equipamiento utilizado para este fin. Entre estas estrategias se encuentran
las adaptivas, las predictivas, las inteligentes (basadas en lógica difusa y en redes
neuronales).
En la mayoría de los centrales de la industria azucarera de Cuba las variables
fundamentales que forman parte del proceso de generación de vapor se regulan por
medio de controladores PID (analógicos o digitales), con bloques incorporados que
realizan determinadas funciones simples o complejas, como en el caso del
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controlador digital CD 600 de la firma Smar. Estos controladores no siempre pueden
resolver de manera satisfactoria y eficiente, los problemas existentes en un lazo de
control.
Muchos de los países productores de azúcar, tales como, Brasil, India, la Comunidad
Europea, EEUU, China, México, Australia, Hawai, Sudáfrica, Colombia, Venezuela,
Paraguay, Ecuador, Puerto Rico, República Dominicana, Perú, etc., plantean que la
estrategia más utilizada en el control de nivel de agua en el domo de un generador de
vapor bagacero es el basado en tres señales: nivel del domo, flujo de vapor y flujo de
agua. En este tipo de control de tres señales, se funden el control anticipatorio con
realimentación negativa y el control en cascada. La acción anticipatoria se logra con
la medición de flujo de vapor, como medida de la demanda. La cascada queda
formada por el lazo de nivel como master y el de control de flujo de agua como
esclavo. El lazo de control de flujo de agua permite contrarrestar con rapidez las
variaciones del flujo de agua, en función del ajuste proveniente de la sumatoria entre
la salida del lazo de control de nivel y el flujo de vapor.
La estrategia de las 3 señales puede ocuparse de cambios grandes en la carga,
contrarrestándolos rápidamente, ya que existe un equilibrio de masa entre el flujo de
vapor y el flujo de agua de alimentación. Su utilización es imperativa en generadores
de vapor donde la salida del vapor está conectada a un colector general, al que
tributan vapor otros generadores de vapor. Cuando se dispara alguno GV que tributa
al colector, el control no es el más adecuado. Se hace referencia a algunos centrales
tales como Alto Alegre y La Felsina de Brasil, Shree Panduran y Maharastra de India,
El Palmar y Ezequiel Zamora de Venezuela, Santatá de República Dominicana, El
Cauca de Colombia, Valdéz y San Carlos de Ecuador, los cuales funcionan bajo este
sistema de control. En las cartas de operación de algunos de los centrales
mencionados se plantean problemas con el control de la combustión cuando se utiliza
la biomasa. También se encontraron referencias sobre la utilización del controlador
CD600 en algunos centrales de Brasil (Cortez et al., 2009).
Muchos investigadores han realizado estudios para encontrar estrategias de control
que respondan de forma más efectivas en esta clase de sistemas. Entre estas
estrategias se pueden mencionar el control “feedforward” simultáneo con el control
“feedback” y el control “fuzzy” (difuso), pero este último siempre se plantea en
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calderas que cuentan con quemadores ya sea, de combustible líquido o gaseoso.
También se desarrolló un estudio de control predictivo basado en modelo del horno,
utilizado en una caldera de combustible líquido (Cortez et al.¸ 2009).
El uso de controladores inteligentes basados en lógica difusa constituye una de las
posibles estrategias de control a utilizar para resolver el complejo problema del
control efectivo de los generadores de vapor. La lógica difusa utiliza conocimientos
imprecisos basados en términos lingüísticos. La aplicación de ésta lógica en el diseño
de controladores constituye un excelente complemento a las técnicas convencionales
de control.
Las estrategias de control difuso se basan en la premisa de que los elementos claves
del pensamiento humano no son numéricos, sino etiquetas de conjuntos difusos, es
decir, tipos de objetos en los que la pertenencia o no al conjunto es gradual. De esta
forma, la lógica difusa se basa en la habilidad que posee el pensamiento humano
para resumir información y extraer de los datos que llegan al cerebro, los más
importantes para desarrollar una determinada tarea. El diseño de un controlador que
depende de esta clase de estrategia considera como factor fundamental la aplicación
de reglas derivadas de las decisiones heurísticas tomadas por el operador para
controlar un determinado proceso. La versatilidad de esta lógica de control se
fundamenta en que los cambios que se originan en el comportamiento dinámico de
un proceso, son considerados mediante la variación de estas reglas, sin tener que
recurrir a cambios en la formulación matemática del modelo del proceso, como se
hace en las estrategias de control convencional.
En el presente los controles convencionales del tipo PID son ampliamente utilizados
en el control de las calderas industriales que queman carbón, debido a su simple
estructura de control, fácil diseño y bajo costo. Sin embargo, esos controladores PID
no pueden mantener un buen funcionamiento de control debido a la alta no linealidad
de los procesos de generación de vapor. Además cuando existe una carga fuerte o
grandes perturbaciones, el controlador del tipo PID en general es sacado de
funcionamiento, para hacer operacional el control manual.
Hace más de 20 años se ha reportado que un controlador con lógica difusa es muy
adecuado para el control de procesos con no linealidad y aún con una estructura
desconocida (Berenji, 1992; Zimmermann, 1984).
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Uno de los métodos de diseño de controladores difusos ampliamente utilizado
consiste en definir las funciones de pertenencia de las variables lingüísticas y
formular las reglas difusas (Li, 1994). Es laborioso encontrar las reglas y las funciones
de pertenencia durante la operación del sistema. Otro acercamiento para el diseño de
controladores difusos es adaptar la base de reglas y/o las funciones de pertenencia
por algoritmos auto-organizativos o redes neuronales de acuerdo a una respuesta
previa hasta un funcionamiento de control deseado y que sea almacenado (Jang,
1992; Li, 1994). Sin embargo, estas estrategias no deben ser utilizadas en calderas
que queman carbón debido a los problemas de convergencia.
Actualmente existen autómatas programables (PLC) capaces de ejecutar estrategias
de control difusas, además de desarrollar las operaciones básicas y avanzadas, con
los cuales se pueden realizar diferentes estrategias de control desde las más
elementales hasta las que tienen un alto nivel de complejidad (manuales de PLC
Siemens).
Las estrategias de control avanzado, entre las que se encuentran las inteligentes
(control difuso, control basado en redes neuronales, control predictivo, algoritmos
genéticos, etc.) pueden ser utilizadas en el control de nivel del agua en el domo de un
generador de vapor (Lifschitz, 2005). El control difuso (borroso) proporciona una
alternativa poderosa y flexible para construir controladores, bloques de supervisión y
sistemas compensatorios en diferentes áreas de aplicación. Los conjuntos difusos
permiten desarrollar de forma simple acciones de control no lineales en los que la
transparencia de las reglas difusas y de la ubicación de las funciones de pertenencia
ayuda en el diseño y mantenimiento de los sistemas (Ramírez, 1995).
1.4. Objetivo de la tesis Situación Problémica: El proceso de generación de vapor de los centrales azucareros es de vital importancia
para el buen funcionamiento de estas plantas, ya que el vapor es utilizado en las
principales áreas del proceso de fabricación entre las que se encuentran: el sistema de
calentamiento de agua para imbibición, intercambiadores de calor, pre-evaporadores,
evaporadores, tachos, generación de energía eléctrica, etc. Por lo que el mal
funcionamiento del generador de vapor puede producir graves problemas en la
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industria, tales como: paradas por disparos del generador de vapor, pérdida de calidad
de los productos, disminución de la eficiencia y de la productividad de la fábrica, entre
otras afectaciones. El generador de vapor es un proceso con múltiples variables, pero
entre las principales se encuentran el nivel en el domo y la presión de vapor en el
domo. El nivel en el domo determina la producción de vapor y la posible afectación de
los tubos de agua en el interior de las paredes del horno. La presión del vapor influye en
las condiciones de operación de los diferentes procesos ya mencionados o en paradas
por alta presión, la cual impone el régimen de combustión del generador de vapor.
El control de nivel en la mayoría de los centrales azucareros se realiza con el método
de tres señales, (flujo de agua, flujo de vapor y nivel) utilizando controladores
convencionales (PI, PID) dependiendo de la capacidad y presión del vapor generado.
En ocasiones este sistema de control presenta oscilaciones tales que pueden producir
el disparo de la planta. Esta situación se observa cuando la demanda de vapor varía
bruscamente, situación que se presenta cuando se arranca o varían las condiciones de
operación de los dispositivos muy consumidores de vapor, entre los que se encuentran
el tacho o los evaporadores. Ello implica que en muchas ocasiones los operadores de
más experiencia desconectan el sistema de control y realizan las operaciones de forma
manual para disminuir el efecto de tales condiciones anormales, cuando les da tiempo
tomar las medidas. Entre los centrales donde ocurren estos problemas se encuentran
el Pablo Noriega de Cuba y el Valdéz de Ecuador.
Algo similar se observa con el control mediante controladores convencionales de la
presión del vapor en el domo, donde se pueden disparar las válvulas de sobrepresión, o
se dejan abiertas las válvulas de alivio, para mantener la presión del vapor a los valores
cercano a los deseados, lo que implica gran pérdida de combustible.
Todo esto implica que los controladores convencionales actualmente utilizados en el
control de nivel y presión en el domo de los generadores de vapor de la industria
azucarera no garantizan el cumplimiento de las especificaciones de respuesta temporal
requeridas.
Objeto de estudio
El objeto de estudio es el generador de vapor “Reto GV-45-18” del es el CAI “Boris Luís
Santa Coloma” de Quivicán en el cual se están haciendo inversiones en la caldera # 3.
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Campo de acción
El campo de acción se evidencia en los Complejos Agroindustriales del país, así como
en los generadores de vapor de las centrales termoeléctricas.
Hipótesis
El control efectivo de nivel y presión en el domo de un generador de vapor se puede
desarrollar utilizando técnicas inteligentes basadas en la experiencia de los operadores,
tales como las de control difuso. Ello evitaría que los operadores asuman el control
manual de estas variables, así como las situaciones de peligrosidad que se pueden
derivar.
El objetivo general de la tesis es: Desarrollar controladores difusos para el control efectivo de nivel y presión de vapor
en el domo de un generador de vapor “Reto GV-45-18” de un central azucarero.
Para cumplir con este objetivo se proponen los siguientes objetivos específicos:
- Diseñar, simular y programar el controlador difusos del proceso de variación de
nivel
- Diseñar el controlador difusos del proceso de presión del vapor en el domo de un
generador de vapor “Reto GV-45-18” de un central productor de azúcar de caña.
- Diseñar un sistema de supervisión (SCADA) del GV basado en una red de
comunicación industrial con OPC.
El trabajo está compuesto por cinco capítulos los cuales tienen la siguiente
distribución:
- En el capitulo I se trata sobre la introducción del trabajo y el estado del arte en
torno a la automatización de generadores de vapor que queman biomasa
(bagazo).
- El capítulo II se dedica al estudio de los generadores de vapor “Reto GV-45-18”
como objetos de control automáticos.
- En el capítulo III se desarrolla el diseño de un controlador difuso para la regulación
de nivel del agua en el domo de un GV.
21
- En el capítulo IV se aborda la simulación y programación de los lazos de control
de nivel y presión del vapor en el domo de un GV.
- En el capítulo V se presenta la estructura de la red de comunicación industrial
propuesta basada en la utilización del estándar OPC como pasarela, así como, el
sistema de supervisión del GV (SCADA).
22
Capítulo II. El Generador de Vapor Reto GV-45-18 como objeto de control.
2.1. Introducción.
La producción del azúcar a partir de la caña, según los esquemas convencionales
empleados en el país, se caracteriza por ser un proceso típicamente térmico. En este,
las operaciones de calentamiento, evaporación y cocción del jugo, donde se
transfieren grandes cantidades de energía en forma de calor, son diversas, por lo que
resulta necesario contar con una fuente de energía calórica para su realización.
Dentro de las fábricas de azúcar se tienen también consumidores de energía
mecánica y eléctrica, como los molinos, las centrífugas, las bombas y motores de
diferentes tipos.
De acuerdo con los cálculos realizados, de la energía térmica total consumida en la
fabricación del azúcar crudo, el 79% se utiliza en los calentadores, evaporadores y
tachos y alrededor del 7% en obtener fuerza motriz (Naranjo, 1990).
Desde el mismo inicio de las fábricas de azúcar, hasta el presente, los generadores
de vapor que usan el bagazo como combustible primario se convirtieron en parte
inseparable del central. Actualmente, el generador de vapor representa el
fundamental suministrador de energía para todos los procesos de la fábrica y de su
funcionamiento depende, en gran medida que la industria esté en condiciones
óptimas de explotación. En la Figura. 1.2 se muestra el esquema tecnológico de un
central con las áreas productoras y consumidoras de vapor.
El grado de complejidad tecnológica de los GV que queman bagazo con niveles de
75% de eficiencia, junto con la tendencia del alza de los precios en el mercado
internacional implican que alrededor del 16% del costo del equipamiento de un central
nuevo para la producción de azúcar de caña, se dedique a la estación de generación
de vapor (Naranjo, 1990). Ante esta situación el MINAZ, a través de la Empresa de
Diseños Mecánicos emprendió la tarea de desarrollar en Cuba Generadores de Vapor
con alta eficiencia y adaptados a las condiciones de la industria cubana.
No solo la construcción en Cuba de generadores de vapor conlleva a un ahorro
considerable de divisas, resulta necesario además la búsqueda de estrategias de
23
control que posibiliten un control efectivo de estos equipos y por consiguiente una
reducción de los costos de explotación (Pavón, 1989).
2.2. Característica del GV “Reto GV-45-18”.
El GV “Reto GV-45-18”, está compuesto por dos domos, es del tipo acuotubular de
paredes de agua y con circulación natural. Además, se encuentra diseñado para la
combustión alternativa o combinada de dos tipos de combustibles: bagazo y “fuel-
oil”. Actualmente, su operación se realiza en la mayoría de los centrales sólo con
bagazo y en una minoría solo con “fuel-oil”. Los datos técnicos de este GV se
presentan en la Tabla 1.
Tabla 1. Parámetros técnicos del GV “Reto GV-45-18”.
Denominación Unidad de Medida
Cantidad
1 Capacidad de flujo de vapor trabajando con bagazo
Kg/s 12,46
2 Capacidad de flujo de vapor trabajando con petróleo
Kg/s 15,51
3 Presión de vapor sobrecalentado kPa 1818
4 Temperatura del vapor sobrecalentado
oC 320
5 Presión en el domo superior kPa 1919
6 Superficie de sobrecalentamiento m2 168
7 Superficie del calentador de aire m2 1385
8 Volumen de agua en el GV m3 31,5
9 Volumen de vapor m3 10
10 Volumen de alimentación (desde el nivel –50 mm hasta el nivel +50 mm)
m3 1,3
11 Temperatura del agua de alimentación
oC 90
12 Ancho del GV mm 8 400
24
13 Altura máxima mm 16 600
14 Profundidad del GV mm 10 650
15 Peso total kg 490 000
El GV “Reto GV-45-18” está calculado para la combustión de bagazo con las
características que se muestran en la Tabla 2.
Tabla 2. Características recomendadas del bagazo utilizado para la generación de vapor en un GV “Reto GV-45-18”
Características Cantidad Unidades
Valor calórico superior 0,4362 J/kg.
Contenido de Cenizas 1,25 %
Contenido de Humedad 50 %
Máximo contenido de humedad 52 %
2.3. Partes fundamentales del GV “Reto GV-45-18”.
Las partes fundamentales de esta clase de GV son las siguientes:
� Horno o cámara de combustión;
� Domo y haces de tubos con economizador;
� Sobrecalentadores;
� Calentador de aire.
Un esquema tecnológico simplificado del GV “Reto GV-45-18” se muestra en la Figura.
2.1, en la que se puede apreciar sus partes fundamentales.
25
Figura. 2.1. Esquema tecnológico simplificado del GV “Reto GV-45-18”.
1. Parrillas; 2. Lanzadores de bagazo; 3. Quemadores; 4. Recolector de cenizas; 5. Compuerta de descarga de cenizas; 6. Sobrecalentadores; 7. Tubos ascendentes; 8. Calentador de aire.; 9. Soporte; 10. Ventilador de tiro inducido; 11.Ventiladores de tiro forzado; 12. Domo Superior; 13. Válvula de entrada de vapor saturado; 14. Salida del vapor sobrecalentado; 15. Tolva de bagazo; 16. Conducto de gases de salida.
2.3.1. Horno o cámara de combustión
El horno está formado por una parrilla plana horizontal compuesta por elementos de
hierro fundido que basculan sobre ejes para descargar las cenizas. El bagazo es
suministrado al GV por los alimentadores en forma de tambores rotatorios con paletas,
que permiten regular la cantidad de combustible que se envía al hogar calórico, este a
su vez es introducido hacia la parrilla por los lanzadores mecánicos semejantes a los
alimentadores que aseguran el lanzamiento continuo y uniforme del combustible. Las
partículas más gruesas se queman en las parrillas en forma de lecho fluidizado con
espesor de 50 mm a 100 mm, mientras que las partículas más finas se queman
26
suspendidas en su trayectoria descendente hacia la salida del horno, el empleo de
biomasa tiene como ventaja su bajo contenido de azufre, por lo que no favorece las
lluvias ácidas (Revuelta P., Jesús; 1999).
La mayor cantidad de aire, (que es llamado aire primario) se suministra por debajo de
la parrilla, lo cual le da la posibilidad de fluidizar el lecho, sirviendo también como
medio refrigerante de dicha parrilla, mientras que en la zona más activa de la
combustión, a una altura determinada sobre la parrilla, se suministra aire secundario.
Esto permite disminuir el exceso de aire en el hogar y aumentar a su vez la eficiencia
de la combustión. (Curbelo A., A; et. Al., 1997)
El horno se encuentra rodeado en toda su periferia por tubos evaporativos, que
aprovechan el calor radiante de las llamas, para la transferencia de calor a la mezcla
que circula en su interior. Los gases producto de la combustión, salen del horno a una
temperatura aproximada de 900 oC.
2.3.2. Domo y haces de tubos
El haz de tubos del GV se compone de 17 filas que unen a los domos superior e
inferior. Las primeras 12 filas están incluidas en la caja receptora del domo superior y
son de elevación. Las otras 5 filas están incluidas en el volumen de agua del mismo
domo y son descendentes.
En las primeras 2 filas de tubos del haz están situadas las paredes verticales de
ladrillos, un diafragma separa al horno del conducto de gases del sobrecalentador y la
otra fila de ladrillos separa al conducto de gases del sobrecalentador del conducto de
gases del haz de tubos. La circulación de los gases se realiza por dos paredes
divisorias directivas, de hormigón refractario. Para garantizar el enfriamiento de las
paredes es necesario una intensa circulación de agua y de la mezcla de agua-vapor en
los tubos de bajada y subida del haz de tubos del GV y en los tubos evaporativos que
rodean al horno.
2.3.3. Sobrecalentadores
Los sobrecalentadores están formados por dos etapas de serpentines de acero de
dos pases. Los serpentines se encuentran fijados en el techo del GV entre los tubos de
la pantalla frontal y la trasera. Este sobrecalentamiento presenta un bañado
27
transversal y longitudinal de los gases producto de la combustión y tiene como función
efectuar el sobrecalentamiento del vapor proveniente del domo del GV, aumentándose
de esta forma la energía térmica (entalpía) del vapor. Este, después de pasar los
serpentines de la primera etapa del sobrecalentador entra en el atemperador, el cual
se utiliza para mantener la temperatura constante del mismo a la salida del GV, en una
gama amplia de las cargas de este, extrayéndose una parte del calor a través del agua
de alimentación al domo superior.
2.3.4. Calentador de aire
Tiene el propósito de efectuar el calentamiento del aire mediante la utilización del calor
de los gases liberados en el proceso de combustión, aumentando el rendimiento
económico del GV y mejorando la estabilidad de combustión del bagazo, dado que el
aire para la combustión entra a mayor temperatura y se disminuye así la temperatura de
los gases de salida.
El calentador de aire se compone de tubos instalados verticalmente, estando soldados
a dos planchas de acero en sus extremos. Los tubos, a su vez, pasan libremente por
dos planchas intermedias, que son los deflectores. El calentador de aire es de tres
pasos para el aire, con sentido general, a contracorriente de los flujos de gas y aire.
Esta configuración se realiza para aumentar la eficiencia del mismo. Los productos de
la combustión se mueven de arriba hacia abajo dentro de los tubos del calentador y el
aire que se calienta pasa por el espacio entre los tubos, desviándose ante la presencia
de los deflectores. El aire caliente abandona el calentador a unos 220 oC y los gases de
la combustión a unos 200 oC aproximadamente.
2.4. El GV como un sistema multivariable.
La toma de datos de un conjunto de variables del GV está encaminada a realizar el
análisis de los procesos que ocurren durante su operación, principalmente aquellos
asociados con las características de la carga y los efectos de sus variaciones sobre el
nivel y la presión en el domo.
Los GV presentan un gran número de variables de entrada y salida que se encuentran
estrechamente interrelacionadas por lo que estos procesos son considerados como
procesos MIMO (múltiples entradas y múltiples salidas) (Vance, 2003).
28
Como se señaló en el capitulo I, los procesos que se desarrollan en un GV son bastante
complejos. El intercambio de calor en los haces de tubos generalmente se describe
mediante ecuaciones diferenciales parciales, no lineales y variables en el tiempo, por
ser un proceso con parámetros distribuidos. Por otro lado, el tamaño y las capacidades
del GV originan retardos de tiempo dinámicos de magnitudes considerables. Además, el
flujo de dos fases en los tubos de elevación del domo tiene características muy
complicadas. (Sigurd, 1996).
Para el análisis de los procesos que tienen lugar en un GV se puede considerar que el
conjunto de variables de entrada y salida que los caracterizan se encuentran enlazadas
entre si a través de determinados parámetros. En la Figura 2.2 se presenta un esquema
que muestra las interrelaciones que existen entre estas variables, denominado
esquema paramétrico del GV.
Los GV, dada la complejidad de su estructura son equipos muy difíciles de modelar y
controlar. El control de un GV se desarrolla a través del control de los siguientes
subprocesos:
� Control del nivel del agua en el domo;
� Control de la presión del vapor en el domo;
� Control del tiro del horno.
� Control de la temperatura del agua de alimentación.
� Control de la temperatura del vapor.
29
Figura 2.2. Esquema paramétrico de un GV
2.5. Regulación del nivel de agua en el domo de un GV.
Mantener dentro de los límites establecidos el nivel del agua en el domo de un GV
constituye una de las tareas fundamentales de su operación. Niveles altos en el domo
pueden ocasionar arrastres de agua y sales con el vapor, lo que da lugar a cambios
bruscos de temperatura en los metales del sobrecalentador y, por consiguientes
esfuerzos mecánicos, fatiga del material con las roturas correspondientes y además el
agua puede llegar hasta la turbina acoplada a la línea de vapor y producir los llamados
golpes de agua (ariete) en los alabes de esta, trayendo por consecuencia desperfectos
por la erosión y movimientos axiales indeseables. Niveles bajos en el domo alteran la
circulación del agua por los haces de tubos evaporativos, elevándose su temperatura,
provocando roturas en los mismos por falta de refrigeración, y como consecuencia de
esto la salida de servicio del GV(Bychko et al., 1988).
De acuerdo con la característica del domo superior, la gama de operación normal del
nivel es de + 50 mm a partir del valor cero (nivel de referencia).
Debido a las características constructivas de estos GV, como la de tener un solo domo
superior, trabajar a presiones medias, ser de vaporización rápida y estar sometida a
30
cambios bruscos en la carga, la regulación del nivel se convierte en una necesidad
indispensable. En esta regulación intervienen las siguientes variables:
� Nivel de agua en el domo superior del GV (NIVEL): nivel que alcanza la mezcla
de agua-vapor en el domo superior del GV y que constituye la variable controlada.
Se mide en mm a partir de un punto de referencia.
� Flujo de vapor demandado por el generador (FVAP): vapor utilizado por el equipo
o proceso tecnológico conectado al GV; su flujo gravimétrico constituye la
perturbación predominante para condiciones de operación estable, por lo que se
toma como perturbación fundamental. Se mide en kg/s.
� Agua de alimentación al domo superior del GV (FAALS): constituye la variable
manipulada. Sobre esta variable actúan a su vez como perturbaciones secundarias,
las variaciones de presión en el domo del GV y las variaciones de presión que se
producen en la descarga de alimentación.
� Medición del flujo de agua de alimentación al domo superior del GV (FAAL): es
cuando se mide el flujo de agua alimentado al domo del GV para tener un
conocimiento exacto de este.
A partir de definir cada variable que intervienen en el lazo de regulación de nivel, se
puede llevar a cabo una breve descripción del mismo. Para comenzar se debe señalar
que este lazo de regulación entra en funcionamiento después que el GV arriba a ciertos
parámetros de trabajo, los cuales están muy cercanos a los parámetros nominales del
mismo. Dada estas condiciones se hacen mediciones cada cierto tiempo, tanto de la
variable controlada NIVEL, como de las variables de perturbación FVAP y FAAL.
Cuando el nivel sobrepasa sus parámetros nominales de trabajo entonces es que se
manipula la variable de salida FAALS para tratar que éste retorne a su estado nominal.
Todo el tratamiento se realiza cada determinado tiempo.
2.6. Regulación del proceso de combustión y producción de vapor.
En la realización de esta tarea intervienen varios factores que se controlan mediante
lazos de regulación con objetos definidos que, aunque están estrechamente vinculados
entre si, tienen suficiente independencia y por tanto pueden ser tratados como
elementos separados. Estos son:
� La regulación de la presión en el domo superior del GV;
31
� La regulación de la relación aire/combustible;
� La regulación del tiro en la cámara de combustión. (Rivas et. Al, 2000)
2.6.1. Regulación de la presión del vapor en el domo superior del GV
Este lazo es el encargado de mantener la presión de vapor en el domo
aproximadamente igual al valor seleccionado, siempre y cuando le sea suministrado al
GV la cantidad de combustible necesario. Cualquier desbalance entre el vapor
demandado y el generado se refleja inmediatamente a través de cambios de la presión
del domo. Por lo que se toma dicha variable como magnitud a regular.
Las variables que intervienen en este lazo son:
� La presión de vapor en el domo (PVAP): variable controlada que regula
indirectamente la producción de vapor del GV. Se mide en kPa.
� El flujo de vapor demandado (FVAP): Constituye la variable de perturbación
principal en el lazo.
� El tiro (TIRO): depresión medida en la cámara de combustión. Determina las
condiciones de circulación de los gases calientes en el GV. Esta variable
constituye una perturbación secundaria, pues sus variaciones actúan sobre la
producción de vapor. Se mide en kPa.
� El flujo de bagazo suministrado al horno (BAG): variable manipulada. Se mide
indirectamente a través de las rpm (revoluciones por minuto) de los
alimentadores. El porciento de fibra en el bagazo y su porciento de humedad,
constituyen perturbaciones secundarias. Se mide en kg/s. Aunque puede ser
medido utilizando sensores capacitivos que midan el nivel en el conducto de
alimentación, considerando las variaciones de humedad y características de la
caña procesada y entonces se mide en m3/s.
� El flujo de agua de alimentación (FAALS): variable de perturbación secundaria,
sus variaciones en cantidad y temperatura influyen en la producción de vapor y
por lo tanto en la presión que alcanza el domo.
� El flujo de aire suministrado al horno (AIRE): variable controlada. Una
inadecuada relación de aire/combustible determina una mala combustión o
32
enfriamiento de las tuberías del GV y de su estructura, lo que provoca caídas de
presión y pérdidas en la eficiencia de la combustión.
� El % de oxígeno en los gases de salida del horno (% O2): El conocimiento del
valor de esta variable indica cuan eficiente está ocurriendo la combustión en el
horno. Se mide en %.
Aunque el GV está diseñado para quemar dos tipos de combustibles bagazo y crudo
(“fuel oil”) este último no se considera en el trabajo para el control de la presión, pues
en los centrales azucareros se trata por todo lo posible de realizar la zafra sólo con el
consumo del bagazo producido y almacenado, ahorrando así el crudo para utilizarlo en
otras actividades de la economía del país.
Para mantener las condiciones de presión en el domo dentro de los parámetros
establecidos se actúa sobre la cantidad de bagazo a introducir en el horno y sobre el
flujo de aire a suministrar al horno. La cantidad de bagazo y de aire a suministrar
depende del valor de la presión en el domo (variable controlada) y del contenido de
oxigeno presente en los gases de escape de la combustión. Cuando la presión en el
domo se encuentra por debajo de sus valores nominales de operación se aumenta el
suministro de bagazo al horno y a su vez también se incrementa la cantidad de aire. El
incremento de la cantidad de aire depende del % de oxigeno detectado por el
analizador de gases instalado en la chimenea. Si este porciento está por encima de la
cantidad de aire requerida para alcanzar la presión preestablecida, entonces se
procede a disminuir la cantidad de aire a suministrar y si está por debajo se realiza la
operación contraria. Cuando la presión en el domo se encuentra por encima de sus
valores nominales de operación se procede a realizar un tratamiento inverso al
explicado.
2.6.2. Regulación de la relación aire/combustible.
El flujo de bagazo a suministrar al horno depende de la presión que se necesite
mantener en el domo, sin embargo, la combustión del bagazo depende de la cantidad
de aire que se suministre, de aquí que la importancia de la relación de aire/combustible.
Teóricamente se determina la cantidad necesaria de aire para quemar todo el bagazo
introducido en el horno, no obstante, no se puede suministrar exactamente esa
33
cantidad, ya que existen pérdidas por mala combustión (inquemados), por lo que al
aire que teóricamente se necesita suministrar hay que añadirle una cantidad
complementaria (exceso) para obtener una buena combustión. Este aire en exceso
depende de varios factores, entre los que se destacan, las características
constructivas del GV y las características del bagazo.
2.6.3. Lazo de regulación del tiro.
La caída de presión de los gases en los conductos de los GV modernos es tan grande
que el tiro natural de la chimenea no es suficiente para impulsarlos a través de toda la
superficie del GV. Por este motivo los gases son extraídos por un ventilador
denominado ventilador de tiro inducido (VTI), situado a la salida del generador. Por otra
parte, al GV se le suministra aire a sobrepresión para la combustión, esto se lleva a
cabo por medio de otro ventilador denominado ventilador de tiro forzado (VTF). La
depresión producida por el VTI y la presión producida por el VTF se ajustan entre si, de
tal manera, que en los conductos de aire y gases del GV exista la distribución de
presión deseada. La cual, de acuerdo a su diseño debe ser una depresión constante de
0,029 kPa en el tercio superior del hogar. Esta depresión impide la salida de las llamas
fuera del horno y conserva a las mismas en el centro del hogar sin que por esto penetre
demasiado aire.
El regulador de tiro es el encargado de mantener esta depresión ante variaciones del
flujo de gases, la que puede ser provocada por variaciones en los flujos de aire y
combustible. Dentro de este lazo, el TIRO constituye la variable controlada, la variación
de la relación aire/combustible y las variaciones de la humedad del bagazo constituyen
las perturbaciones fundamentales entre otras como la variedad de la caña, el tiempo de
corte en el suelo, etc. Por otra parte la apertura y cierre de las compuestas del VTI
constituyen las acciones de la variable manipulada (en algunos GV existen variadores
de velocidad en el ventilador de tiro forzado, esto sea ido incrementando en la
actualidad).
En la práctica se ha comprobado que una de las variables que presenta mayores
dificultades para su control efectivo en un GV de un central azucarero es el nivel en el
domo. Se han utilizado diferentes estrategias de control convencional y dispositivos
(controladores) y los que mejores resultados han dado en Cuba son los controladores
34
Smar CD 600. A pesar de ello no se han obtenido los resultados esperados, como se
vio en el estado del arte en muchos países productores de azúcar dado por las
variaciones de la presión en los colectores de vapor en el caso de múltiples GV o por la
demanda variable del vapor de acuerdo a los requerimientos del proceso, esto ha
hecho que en general se pase el lazo a manual y los operadores más experimentados
se encarguen de su regulación, ello implica la necesidad de utilizar otras estrategias de
control que puede ser las de control avanzado.
CAPÍTULO III. Diseño de un controlador difuso para la regulación del nivel de agua en el domo de un generador de vapor “Reto GV-45-18”. 3.1 Introducción
Los GV “Reto GV-45-18” son muy difíciles de controlar debido al complejo
comportamiento dinámico que presentan. Para lograr un control efectivo de estos
equipos resulta necesario disponer de controladores muy bien ajustados. En la
mayoría de los generadores de vapor los controladores que se utilizan son del tipo
PID, los cuales presentan tres parámetros de ajuste: la ganancia (Kc) o su reciproco la
banda proporcional (% BP), el tiempo de acción integral (Ti), el tiempo de acción
derivativa (Td). Para la obtención del valor de cada parámetro, donde se logre el
comportamiento más adecuado del proceso es necesario, en un número elevado de
casos, el conocimiento del modelo del mismo, pero a veces ni con este modelo se
logra la calidad del control pues existen tantas perturbaciones y elementos que inciden
en la dinámica del comportamiento que los métodos convencionales suelen no ser
efectivos.
En un generador de vapor las variables fundamentales que intervienen en la
producción de vapor son: nivel de agua en el domo, presión de vapor en el domo,
relación aire/combustible, tiro en el horno, temperatura del agua de alimentación y
temperatura del vapor. Todas estas variables presentan comportamientos dinámicos
complejos (Sintas, 1995).
En esta tesis solo se aborda el diseño de los sistemas de control de nivel de agua y
de presión en el domo superior del generador de vapor, que son los sistemas de
control fundamentales de un generador de vapor y que normalmente existen en los
generadores de vapor de los diferentes centrales azucareros del país. Del sistema de
control de nivel se realiza el diseño del controlador difuso, la simulación y la
descripción de su implementación mediante un autómata programable, mientras que
del sistema de control de la presión solo se presentan los parámetros del controlador
difuso diseñado.
36
3.2 Lazo de control de nivel del domo de un generador de vapor “Reto GV-18-45” utilizado actualmente en los centrales azucareros.
La regulación automática de la alimentación de agua al domo de un generador de vapor
trata de mantener el balance de materiales entre el vapor demandado (que se extrae) y
el agua que se alimenta. La variable que caracteriza tal equilibrio es el nivel del agua en
el domo (Angari, 1992).
Las principales perturbaciones que actúan sobre el nivel son:
� Variaciones en la extracción del vapor por variaciones en la carga;
� Variaciones del flujo de agua de alimentación;
� Variaciones en la temperatura del flujo de agua de alimentación.
3.2.1 Características transitorias del nivel de agua en el domo:
En la Figura 3.1 se presenta un diagrama que muestra los flujos de entrada y salida del
domo de un generador de vapor.
Figura 3.1 Diagrama de flujos del domo de un GV
37
En la Figura 3.2 se muestra la respuesta transitoria del proceso de variación de nivel de
agua en el domo de un generador de vapor frente a una variación tipo escalón en el
flujo de agua de alimentación � �tGaa� (fenómeno de contracción de las burbujas). Al
analizar la variación del nivel de agua en el tiempo se observa que inicialmente el nivel
varía en un sentido que no se corresponde con el signo de la perturbación. Esto se
debe a que el aumento del flujo de agua fría origina: disminución de la To (temperatura)
de toda la mezcla agua/vapor, reducción de las burbujas de vapor y disminución del
volumen de vapor en el domo y en el sistema de circulación.
Figura 3.2a. Respuesta transitoria del nivel de agua en el domo frente a un paso
positivo en el flujo de agua de alimentación. Donde 1 es el nivel final, 2 la respuesta
ideal y 3 respuesta del nivel por disminución de las burbujas.
En la figura 3.2 b se muestra la respuesta transitoria del proceso de variación de nivel
de agua en el domo de un generador de vapor frente a una variación tipo escalón en el
en el flujo de vapor � �tGv� (fenómeno de dilatación de las burbujas).
38
Figura 3.2b. Respuesta transitoria del nivel ante un paso unitario positivo en el flujo de
vapor. Donde 4 es la respuesta final del nivel; 5 es la respuesta ideal en condiciones
normales y 6 el valor del nivel por la disminución de la presión y por tanto de la T0 de
ebullición.
Inicialmente el nivel se eleva, lo cual se debe a que al aumentar el consumo de vapor,
disminuye la presión en el domo con el consiguiente aumento del volumen específico
del vapor en la mezcla líquido/vapor y la disminución de la T 0 de ebullición del agua
en el circuito de circulación. Con la disminución de la T 0 debido al calor acumulado en
el sistema se produce una generación de vapor complementaria con el consiguiente
aumento del contenido de vapor.
El aumento del volumen de vapor en el circuito de circulación, debido al aumento del
contenido de vapor y del volumen específico origina un aumento del nivel en el domo.
Al aumentar la presión de vapor en el GV, aumenta la T 0 de ebullición y parte del calor
del sistema se utiliza en el calentamiento adicional del agua hasta la ebullición, por
tanto disminuye la formación de vapor, el contenido de vapor en el circuito y el volumen
específico del vapor, todo lo cual conduce a la disminución del volumen.
39
En la práctica como la variable que se manipula es el flujo de agua de alimentación, es
difícil que esta provoque cambios bruscos en el nivel del domo, pese a que no siempre
su temperatura es controlada, pasando a ser la demanda de vapor la principal
perturbación y la que genera el llamado nivel falso en el domo.
La ventaja que tiene el flujo de vapor como variable de perturbación es que puede ser
medida, dando la posibilidad de la utilización del “feedforward” o control anticipatorio,
para que el control actúe en la planta antes de que se aleje el proceso de la referencia
deseada, pero el mismo presenta algunas situaciones para las que no se puede utilizar
este tipo de control, entre otras se pueden mencionar las siguientes:
� Cuando el orden de la función transferencial del proceso es mayor que el orden
de la función transferencial de la perturbación. En esta situación la función de
transferencia del controlador es físicamente irrealizable.
� Cuando el retardo de tiempo de la planta es mayor que el retardo de tiempo de la
perturbación, en este caso tampoco se puede implementar físicamente la función
transferencial del controlador.
� Otra situación es que existe la posibilidad que la función de transferencia del
controlador “feedforward” sea inestable, esto sucede cuando el proceso tiene un
cero de fase no mínima.
Como en mucho de los sistemas se desconoce la función transferencial del domo, el
control “feedforward” se utiliza para el control de nivel en el domo con dos variables
flujo de vapor y nivel en el domo, pero puede suceder que se coincida con algunas de
los limitaciones de esta forma de control y se desconozca, por eso este método está
limitado para determinadas condiciones de generación de vapor y en general para GV
grandes no resuelve el problema del control de nivel.
Ante esta situación se recurre al control “feedback” (retroalimentado) que puede
corregir el efecto de perturbaciones no medidas sobre la respuesta de la planta a lazo
cerrado. (Flores, 2002)
La combinación del control “feedforward” con el control “feedback” es lo que más se
utiliza en los GV que consumen bagazo como combustible (para control de nivel de
agua en el domo) que equivale a un control con tres señales. Ver Figura 3.3
40
Figura 3.3. Control de nivel en el domo con tres señales
En la actualidad, el control del nivel de agua en el domo de un generador de vapor
“Reto GV-18-45” se realiza mediante el sistema de control con tres señales (flujo de
agua de alimentación Gaa(t), flujo de vapor Gv(t) y nivel en el domo HD(t) (variable
principal)). En la figura 3.4 se ofrece un diagrama de bloques del sistema de control del
nivel de agua en el domo de un GV con tres señales (Bychkó, Et Al; 1988).
En (Pavón, 1989) se ofrece un modelo matemático de la variación del nivel de agua en
el domo de un GV, el cual se obtuvo a través de las ecuaciones de balance de masa de
las variables que intervienen en dicho proceso, el mismo se validó en el CAI “Manuel
Martínez Prieto” con lo que se completan los parámetros de la figura 3.4. Pero para
llegar a resultados satisfactorios se realizan una serie de aproximaciones y no se
considera el carácter estocástico que presentan algunas de dichas variables. En este
trabajo también se obtiene un modelo matemático de la variación de la presión en el
domo de un GV, representado mediante una ecuación en diferencias.
41
Figura 3.4. Diagrama de bloques del sistema de control del nivel de agua en el domo de un GV con tres señales.
Como es conocido, el procedimiento de obtención del modelo matemático de procesos
industriales complejos, como los que tienen lugar en los generadores de vapor resulta
algo agotador y en muchas ocasiones no se llega a resultados satisfactorios. En estos
casos, el ajuste de los parámetros de los controladores convencionales se realiza
mediante el método de prueba y error a partir de un ajuste teórico, el cual en la mayoría
de las veces no se garantiza un control efectivo del proceso.
En el caso del generador de vapor “Reto GV-45-18” el ajuste de los parámetros de
sistema de control de nivel se realiza primero por el método de “Routh- Hourwitz” para
obtener un valor previo con el ajuste por uso de la tabla de “Ziegler & Nichols” y
después por el método de prueba de error, lo que implica que el sistema de control no
funcione de forma adecuada y que por ende en muchas oportunidades los operadores
desconecten el controlador y controlen dicha variable de forma manual, basados en sus
experiencias y conocimientos. Esto implica, que el control de esta importante variable
sea impreciso y requiere mucha atención si está en manual y en el caso de que se
42
mantenga en automático la diferencia con la referencia puede aumentar y más con la
aparición de las perturbaciones.
Esto fundamenta la necesidad de utilizar otras estrategias de control, por ejemplo las
inteligentes, para lograr un control automático preciso del nivel del agua en el domo,
que libere al hombre de esta molesta tarea y que además posibilite aprovechar
eficientemente los recursos energéticos disponibles.
Entre las estrategias de control inteligente a utilizar, las basadas en la lógica difusa son
las que muestran las mayores posibilidades de éxito, ya que se cuenta con la
experiencia de los operadores, lo que conlleva a poder obtener las reglas que
posibiliten controlar el proceso bajo estudio con calidad.
Para poder diseñar un sistema de control difuso resulta necesario analizar todas las
decisiones que toma un operador para controlar un determinado proceso, lo cual
depende de su experiencia e intuición. Luego se definen las variables de entrada y
salida del proceso, así como su gama de variación. Todas estas variables se
subdividen en un número finito de conjuntos, analizándose el grado de pertenencia de
las variables a cada conjunto.
No se ha visto en la bibliografía consultada la utilización de control inteligente para los
GV que utilizan bagazo como combustible
3.3. Identificación de las variables de entrada y salida del sistema de control de nivel en el domo de un GV.
Para el diseño de un sistema de control difuso de un proceso se debe hacer una
descripción completa del mismo, considerando tanto la parte difusa como la parte no-
difusa del controlador, haciendo especial énfasis en las entradas, salidas y algoritmos
que serán tratados.
Características de los Controladores Difusos (Sur, Omron, 1997):
� Son bastante Intuitivos: La posibilidad de usar expresiones con imprecisión
genera modelos intuitivos.
� Tolerancia al Ruido: En general, como una salida depende de varias reglas no
se verá muy afectada si se produce una perturbación (ruido).
43
� Estabilidad: Son sistemas robustos.
En caso de caída del sistema ésta se produce lentamente, dando tiempo a tomar
Medidas de seguridad para evitar daños en el sistema.
Pueden alcanzar rápidamente la estabilidad en etapas transitorias.
� No necesita un modelo matemático preciso del sistema a controlar.
� Permiten controlar sistemas que son imposibles de controlar con los sistemas
de control clásicos.
� Permiten gran Precisión: Similar a los sistemas no difusos.
Tratando de buscar una analogía del control difuso con los controladores PID se
pueden ver los FPID (controladores difusos PID) Una versión más genérica del
esquema de regulador podría incluir tres funciones del error: integral o suma del error
(SE), error (E) y cambio en el error (CE):
Tomar un control con entradas E (error) y CE (cambio en el error) sería equivalente a
un PD, en el cual la acción derivativa ayuda a predecir el error y la proporcional
derivativa mejora la estabilidad de lazo cerrado. Esta acción derivativa puede ser
sensible al ruido en la medición o a variaciones abruptas en la referencia, (Jantzen,
Jan: 2002) estas situaciones quedan resueltas en el caso de la medición de nivel de
agua en el domo del GV, mejor aún si se combinan el E (error) y la variación de la
medición para evitar los problemas de cambios abruptos en la referencia. Los de
ruidos en la medición se evitan con las columnas ubicadas en las tomas de presión.
Se desea eliminar el error de estado estacionario pero eso se puede lograr con las
acciones anteriores y procesos que tengan integración pura, ya que se plantea que es
bastante difícil llevar a las reglas la acción integral, y también existe el problema del
crecimiento de la integral con aperturas de válvulas, debido a que estas tienen un
límite de saturación y la integral puede seguir creciendo, si el error cambia de signo el
cambio de la integral se hace muy lento produciendo grande picos en el sistema.
(Jantzen, Jan: 2002)
En el caso del sistema de control de nivel en el domo del GV las variables de entradas
al controlador, pueden dividirse en: variables que se obtienen a través de los
sensores/transmisores instalados en el proceso como es el flujo de vapor (FVAP), el
flujo de agua de alimentación (FAAL) y el nivel de agua en el domo (NIVEL), así
como, variables que se obtiene mediante tratamientos matemáticos (estimación) entre
44
las que se encuentran, la variación de nivel (CNIVEL), el error de nivel (ENIVEL) y la
variación del error de nivel (CENIVEL).
Igualmente se deben definir las variables de salida del controlador. En el proceso
objeto de estudio se tiene solamente una variable, que es eléctrica y controla la
válvula de entrada del agua de alimentación al domo del generador de vapor
(FAALS). En la Figura 3.5 se ofrece un diagrama que muestra las variables de
entradas y salidas del controlador de nivel de agua en el domo superior de un
generador de vapor:
Figura 3.5. Variables de entrada y salida del controlador de nivel de agua en el domo superior del Generador de Vapor.
3.3.1 Análisis y simplificación del problema
Después de haber obtenido las posibles variables de entradas y salidas, del
controlador se debe hacer una descomposición funcional del sistema, que posibilite
identificar un subsistema que pueda ser modelado independientemente. Con esto se
pretende obtener un modelo que represente al controlador difuso y que este se
represente con menos dificultades, garantizando que se cumplan los requerimientos
que exige el proceso, tales como: que el nivel en el domo se encuentre entre los
45
límites de [- 50 mm; + 50 mm] alrededor del punto de operación y que las fluctuaciones
de la variable NIVEL no perjudiquen el buen comportamiento del procedimiento de
generación de vapor.
Entre las diferentes variables de entrada que se definieron solo se escogieron las
variables ENIVEL y CNIVEL. La variable ENIVEL se tiene en cuenta en la mayoría de
los controladores a diseñar, ya que a través de ella se manifiesta cualquier alteración
que sufra el sistema, debido a cambios en una variable de perturbación, y/o cambios
en la referencia. La variable CNIVEL fue escogida debido a que a partir de una simple
operación matemática de una variable medida con anterioridad (la derivada de la
variable NIVEL), se pueden corregir las variaciones que se originan en el
comportamiento dinámico del proceso objeto de estudio dado por los cambios bruscos
en una variable de perturbación, como puede ser por ejemplo la variable flujo de
vapor (FVAP).
Si la relación de variables escogidas de entradas y salidas del controlador, no
posibilita obtener un comportamiento estable del sistema, se realiza una nueva
elección de variables, pudiéndose escoger como variables de entrada el FVAP o el
CENIVEL.
3.3.2 Definición del universo de variación de las variables de entrada y salida del controlador
Para llevar a cabo este paso fue necesario primeramente analizar la posible gama de
variación de las variables de salida de los sensores, junto a la gama de variación de la
variable de control que gobierna la válvula de agua de alimentación al domo, así
como, las especificaciones del sistema de control de nivel del agua en el domo.
Para una gama muy pequeña de valores del universo de variación, regularmente
ocurre que muchos de los valores de las variables tratadas quedan fuera de escala, lo
que conlleva a un resultado de la variable indeseado. De forma contraria, si el universo
de variación es muy grande trae consigo que para poder abarcarlo completamente, sin
necesidad de aumentar el número de funciones de pertenencia, sería necesario
realizar un ensanchamiento de los conjuntos que limitan el universo, tanto del extremo
izquierdo como del extremo derecho, creando una zona donde un cambio en las
variables de entradas no provoquen cambio alguno en la variable de salida. Esta
46
acción pudiese ser correcta si se tuviera un proceso donde la variable manipulada
tendería a saturarse, de otra forma no.
Considerando las especificaciones de funcionamiento del sistema de control de
referencia se tiene que el sensor utilizado para medir las variaciones del nivel en el
domo presenta una gama de salida de 0V a 10 V, cuando el nivel varía en una gama
de hasta 100 mm, es decir, entre [- 50 mm; + 50 mm] alrededor del valor referencia del
nivel (RNIVEL). Este valor de referencia se introduce en el sistema de control a
través de una fuente de voltaje. Dicha fuente entrega un valor de 0V cuando el valor
de referencia es mínimo y 10V cuando el valor de referencia es máximo. De esta
forma ha quedado definido el universo de la variación de la variable ENIVEL.
Cuando se definió el universo de variación de la variable CNIVEL fue ajustado un
controlador con la variable ENIVEL solamente como entrada (ver Figura 3.6). El
mismo no se correspondía a plenitud con la respuesta deseada, ya que oscilaba
mucho alrededor del valor de referencia (ver Figura 3.7), pero servía para cumplir el
objetivo planteado, que no era más que observar cual era la posible gama de variación
de la variable CNIVEL. De aquí se tomo la decisión que a la variable CNIVEL se le
podía asignar como valor más pequeño de variación, -10 y como máximo 10.
Figura 3.6. Lazo de regulación de nivel de agua en el domo de un Generador de Vapor
Reto GV-45-18 utilizando como entrada del controlador difuso la señal “ENIVEL”.
47
Figura 3.7. Simulación del lazo de regulación de NIVEL en el domo del GV, mediante la utilización de un regulador difuso con una sola variable de entrada “ENIVEL”.
Para hallar el universo de variación de la variable de salida, también fue necesario
tener mucho cuidado, de modo que los problemas ocurren cuando dicho universo es
considerado muy grande, es decir, uno o ambos límites se encuentran muy alejados
de los valores de máxima pertenencia de las funciones extremos. El problema se
origina a la hora de “desdifusoficar” la viable de salida. Para una función de
pertenencia desproporcionadamente grande, se tiene que la misma aportará por
completo su centro de masa cuando se pretenda hallar el centroide de la región
analizada. Por otro lado, cuando se trata con funciones de tipo Solitario se debe cuidar
de que el posicionamiento de las funciones extremos no sea exagerado, ya que puede
ocurrir el mismo efecto. (Fuzzy Logic, Education Program 2.0, 1996).
Al parametrizar la variable de salida del controlador, se escogió un universo de
variación entre [0 ,10], es decir el valor de 0 para cuando la válvula se encuentra
48
completamente cerrada y 10 para cuando la válvula se encuentra completamente
abierta. Estos dos valores se corresponden físicamente con los valores extremos de la
gama de variación de la variable de control (salida) para la válvula (de 0V a 10V), que
será tomada a la hora de normalizarla entre -5 y 5 para la gama de variación de la
misma.
Teniendo las gamas de variaciones de las variables de entrada y salida del
controlador, se procede a normalizarlos entre [-1; 1]. Esto trae consigo una mayor
comodidad y un ahorro de tiempo en el trabajo con las matrices de relación de cada
regla, cuando se obtiene la matriz general del controlador y por otro lado no se
perjudica el comportamiento del sistema desarrollado, debido a que la multiplicación
por 0,1 de las variables de entrada ENIVEL, CNIVEL y de la variable de salida FAALS
por 10, se realiza en el mismo equipo (autómata programable).
3.3.3 Determinación del número, tipo y distribución de las funciones de pertenencia.
Se realizó el diseño del controlador considerando todas las funciones de pertenencias
que ofrece el software “FuzzyControl ++V5.0”, es decir, siete funciones para cada una
de las variables de entrada y la variable de salida, obteniéndose buenos resultados
(ver Figura 3.8), aunque ante algunos valores de entrada el sistema de control tendía
a la inestabilidad, debido a que muchas reglas eran ejecutadas para pequeños
cambios en las variables de entrada. De aquí que a la hora de “desdifusoficar” la
variable de salida, la misma experimentaba cambios bruscos.
49
Figura 3.8. Control de nivel con controlador difuso con motor de inferencia tipo Sugeno, con una sola señal y 7 funciones de pertenencia en la variable de entrada.
En diseños posteriores fueron asignadas cinco funciones de pertenencia a la variable
ENIVEL. Esto se debe a que la primera variable mencionada es la que rige el
comportamiento del proceso, por lo que la distribución de funciones a lo largo del
universo, debe ser más concentrada en una misma gama de valores, la cual será
abarcada completamente. Mientras que la variable CNIVEL puede presentar una
distribución menos concentrada, puesto que la información que brinda la misma, es
contemplada en las consecuencias de las reglas solamente cuando se producen
cambios bruscos en el proceso. La disminución de los conjuntos difusos llevada a
cabo trae consigo el ahorro de tiempo y de memoria a utilizar, de modo que a mayor
cantidad de funciones de pertenencia, mayor cantidad de reglas a manipular y por
ende mayor cantidad de tiempo y memoria consumidos.
Con respecto a la cantidad de funciones de pertenencia que contiene el universo de
variación de la variable de salida, se mantuvo en siete. Esto se hizo con el fin de
garantizar una mayor exactitud a la hora de ofrecer un resultado determinístico,
puesto que si tuviera un menor número de funciones de pertenencia habría que
espaciarlas más para garantizar que el centro de masa calculado, para un juego de
50
valores de entrada dado, no estuviera corrido y a la vez ofreciera como resultado un
conjunto de salida que no fuera el correcto.
Después de definir el número de funciones de pertenencia de cada dominio, tanto de
entrada como de salida, se realizó la ubicación de estas funciones en dichos
universos. La ubicación referida brinda el grado de solapamiento de dos funciones
adyacentes. Cuando se vayan a solapar dos funciones, se debe tener en cuenta que,
para un juego de valores de las variables de entrada no sean ejecutadas una cantidad
de reglas, tal que, algunas no se correspondan con las condiciones en que se
encuentra el proceso en ese momento. Debido a esto es que se siguió la siguiente
metodología para la ubicación de las funciones de pertenencia dentro de los universos
de variación de cada variable (Fuzzy Logic, Education Program 2.0, 1996) (Jiménez, et
al; 2005):
Todos los puntos del universo deben pertenecer al dominio de al menos una función
(Figura 3.9). Esto es porque se está trabajando con universos de variables continuas,
donde las mismas pueden tomar cualquier valor dentro de los universos mencionados
y si toma un valor que no pertenece a ningún conjunto, como el punto (x’), entonces no
se pondrá de manifiesto ninguna regla, por lo que el valor de la variable de salida no
sufrirá cambio alguno ante variaciones en esas entradas.
Figura 3.9. Punto X’, el cual no pertenece al dominio de ninguna función de
pertenencia.
51
Dos funciones o más no deben tener el mismo punto correspondiente a la máxima
pertenencia (x’), puesto que no se sabría para dicho punto cual sería el conjunto al
que le corresponde la máxima pertenencia (Ver Figura 3.9).
En el solapamiento de dos funciones, la suma de los grados de pertenencia debe ser
menor o igual a uno (Ver Figura 3.11). Es decir, al solaparse los conjuntos A1 y A2 de
la forma que se muestra en la figura, el punto x’ presenta un grado de pertenencia total
mayor que uno, lo cual no debe ocurrir.
Figura 3.10. Punto x’, el cual representa el valor máximo de pertenencia de dos
funciones adyacentes.
Figura 3.11. Punto x’, representa a la suma de los grados de pertenencia mayor que 1.
52
Sumándole a lo antes mencionado los criterios de que el razón de solapamiento (la
forma de cálculo se muestra a continuación. Figura 3.12) debe estar entre 0,2 y 0,6 y
que el punto de mayor pertenencia del área solapada debe estar entre 0,3 y 0,7 es
que se conformó la distribución de las funciones de pertenencia dentro de cada
universo de las variables de entrada (Fuzzy Logic, Education Program 2.0, 1996).
Figura 3.12. Representación gráfica de los valores que intervienen en el cálculo de la
razón de solapamiento.
Forma de cálculo de la razón de solapamiento:
baRS �
(3.1)
Donde:
a - extensión de cálculo de la razón de solapamiento;
b - extensión del área total de las funciones adyacentes;
RS - razón de solapamiento.
En el diseño del presente controlador se consideró que la razón de solapamiento
estuviera alrededor de 0,33 y el punto de mayor pertenencia del área solapada fuera
igual a 0,5.
Con relación a las funciones de la variable de salida no se siguieron los criterios de
solapamiento expresados con anterioridad, puesto que se trabajó con funciones de
pertenencia de tipo Solitario. Esto se debe a que el trabajo de “desdifusoficación” con
53
este tipo de función es mucho más cómodo, ahorra memoria e incrementa la velocidad
de procesamiento. Además el “software” de que se dispone para realizar el controlador
de forma práctica, el FuzzyControl ++V5, utiliza este tipo de función para representar
al universo de las variables de salida (User Manual FuzzyControl ++ V5, Siemens
2003).
Para el diseño del controlador se introduce una forma estándar de representación de
las variables de entrada de los conjuntos difusos, para que a partir de las reglas
básicas facilitar el cálculo de la inferencia. Dicha forma se basa en las funciones
triangulares de pertenencia.
Otras opciones de selección hubiesen sido las funciones de pertenencia de tipo
campana o las de tipo Gauss, pero el trabajo con las mismas trae aparejado que se
incrementa la complejidad de los cálculos a la hora de “desdifusoficar” el valor
determinístico de las variables de entrada. Por otra parte la mayoría de los
suministradores de paquetes de “software”, así como, de “hardware” para el trabajo
con lógica difusa no utilizan estos tipos de funciones de pertenencia en sus productos
(Fuzzy Logic 1996; SYSMAC C200H-FZ001 Omron, 1998; User Manual FuzzyControl
++ V5 Siemens, 2003).
Las funciones de pertenencia de tipo Triangular pueden aproximarse a funciones de
tipo Solitario, dependiendo esto solamente de la ubicación dentro del universo de la
variable analizada y de la membresía que tenga dicha función. Esta aproximación se
lleva a cabo debido a las ventajas que reporta el trabajo con funciones de tipo Solitario
como variable de salida en el caso de FuzzyControl ++ V5 de Siemens, la funciones
solitario son las que vienen definidas. (User Manual FuzzyControl ++ V5, Siemens
2003). (Ver Figuras 3.13, 3.14 y 3.15).
54
Figura 3.13. Universo de variación de la variable de entrada ENIVEL.
Figura 3.14. Universo de variación de la variable de entrada CNIVEL.
Figura 3.15. Universo de variación de la variable de salida FAALS.
55
3.3.4 Codificación de las Reglas de inferencia
El desarrollo de este paso se basó en tres elementos fundamentales:
� Intercambio con los operadores del proceso
� Entrevista con los expertos del proceso.
� El uso de herramientas de control existentes que describen el comportamiento
del modelo.
Debido a la complejidad dinámica que presenta el proceso objeto de estudio se trató
de codificar la mayor cantidad de variantes posibles dentro de las reglas de decisión,
pero siempre teniendo presente opción más adecuada para el controlador (Chiueh et.
al, 1992). Primeramente fueron valoradas todas las posibles combinaciones
expresadas por los operadores a la hora de controlar el GV, basados en la variable de
entrada ENIVEL. Cuando fue proyectado el controlador ya con dos variables de
entrada, se hizo necesaria la inclusión de otras variables que no habían sido
consideradas por los operadores, debido a que ellos no tenían conocimiento del
comportamiento de la variable de entrada CNIVEL que es la derivada de la medición
del nivel. De este análisis fueron obtenidas once reglas de control, con las cuales se
diseñó el controlador, obteniéndose muy buenos resultados. A partir de este paso se
trató de buscar el mejor controlador entre los obtenidos procurando que se controlara
el proceso con la misma cantidad de reglas.
En la Figura 3.16 se representa el comportamiento del controlador difuso diseñado,
pero con nueve reglas de inferencia, de donde se puede observar que la reducción de
reglas no distorsiona el comportamiento del mismo. El nivel sube a 7mm porque se
tomó una constante de tiempo de la válvula de 5 seg. para ver el efecto negativo de
este valor. Así se fue probando una a una con cada regla, se eliminaba la misma del
controlador y se observaba que consecuencia traía consigo esto. Si la eliminación de
una regla perjudica la acción de control, la misma se reincorpora al controlador, pero si
no es así, esta queda eliminada. De esta forma se logra que el controlador funcione
con la misma efectividad, pero con menos reglas a ejecutar. Basado en este
procedimiento se obtuvieron siete reglas de control. Las que se muestran a
continuación.
1. if ENIVEL is (PequePos) then FAALS is (MediaPos);
56
2. if ENIVEL is (PequeNeg) then FAALS is (MediaNeg);
3. if ENIVEL is (Cero) and CNIVEL is (Negativo) then FAALS is (PequeP);
4. if ENIVEL is (Cero) and CNIVEL is (Positivo) then FAALS is (PequeN);
5. if ENIVEL is (Cero) and CNIVEL is (Cero) then FAALS is (Cero);
6. if ENIVEL is (GrandePos) then FAALS is (GrandePos);
7 if ENIVEL is (GrandeNeg) then FAALS is (GrandeNeg).
Las reglas de ENIVEL para GrandePos, GrandeNeg, PequePos y PequeNeg. con
CNIVEL para Cero, fueron eliminadas porque no aportaban cambios al sistema ya que
son redundantes por estar contempladas con las mismas en ENIVEL solo sin CNIVEL.
El método de inferencia utilizado para el diseño del controlador difuso fue el de Sugeno
(Chiueh T, et. al, 1992). utilizándose:
� Para las operaciones “and” (relaciona las variables que componen los
antecedentes entre si) el operador MIN;
� Para las operaciones de implicación (relaciona los antecedentes con las
consecuencias dentro de una misma regla) el operador PROD, para garantizar
que un pequeño cambio en el conjunto de las variables de entrada produzca un
cambio perceptible en el conjunto de las variables de salida (Chiueh T, et. al,
1992).
� Para las operaciones de unión (relaciona todas las reglas de inferencia) dicho
método plantea que se debe trabajar con todas las funciones de pertenencia
que están enmarcadas en el universo de variación de la variable de salida, esto
quiere decir que este paso se obvia en el método de inferencia de Sugeno
(Chiueh T, et. al, 1992).
57
Figura 3.16 Control de nivel con una sola señal ENIVEL y constante de la válvula de control de 5 s.
3.3.5 Selección del método de “desdifusoficación”
Se seleccionó el método de Ponderación del Promedio trabajando con funciones de
pertenencia del tipo Solitario, debido a que los requerimientos de memoria son bajos y
de velocidad de procesamiento muy elevada, teniendo en su contra solamente alguna
fluctuaciones que puede presentar la salida alrededor del punto de referencia.
De esta forma se concluye el diseño del controlador difuso requerido para regular el
nivel del agua en el domo del Generador de Vapor objeto de estudio.
3.4 Determinación de la relación difusa general cuantitativa del controlador.
Este algoritmo es utilizado cuando se trabaja con programas no especializados en el
diseño de controladores difusos, como en el caso del Delphi, Visual C, etc. De esta
forma, es necesario programar todas las etapas del diseño del controlador, ya que
ellos no presentan bloques específicos para ejecutar las funciones de esta clase de
58
controladores. Para ejemplificarlo será utilizado el mismo controlador diseñado,
aplicando el método de inferencia de Mandani por ser el más conocido y estudiado y
por la forma en que pone la salida por conjuntos difusos (Lazzari, et. al.; 2008).
El método de inferencia de Mandani tiene como principal diferencia con respecto al
método de Sugeno, que la operación de unión entre todos los resultados de las
diferentes reglas de control si se realiza, y para ello se ofrece el operador MAX.
Todas las demás operaciones, incluyendo la de desdifusoficación, se mantienen con
los mismos operadores, por lo que el resultado de este algoritmo se asemeja al
resultado obtenido mediante la utilización del método de Sugeno. (Lazzari, et. al.;
2008).
El grado de pertenencia de un valor concerniente a cualquiera de las variables que
están presentes en una regla de control está denominado por la función de
pertenencia μ(x), el cual varía entre [0, 1]. Dicho grado se asigna siguiendo la partición
llevada a cabo del universo de funciones de pertenencia del tipo Triangular. Esto se
hace con el fin de definir el significado de los conjuntos difusos para cada valor de los
antecedentes.
A continuación se muestran las relaciones de pertenencia de los valores
correspondientes a cada variable y a cada conjunto difuso adecuado a las mismas. A
partir de aquí, se establecen las siguientes relaciones difusas, las cuales se
determinaron de las reglas de control antes mencionadas:
1. μMediaPos(FAALS)� μPequePos(ENIVEL);
2. μMediaNeg(FAALS)� μPequeNeg(ENIVEL);
3. μPequePos(FAALS)� μCero(ENIVEL) μNegativo(CNIVEL);
4. μPequeNeg(FAALS)� μCero(ENIVEL) μPositivo(CNIVEL):
5. μCero(FAALS)� μCero(ENIVEL) μCero(CNIVEL);
6. μGrandePos(FAALS)� μGrandePos(ENIVEL);
7. μGrandeNeg(FAALS)� μGrandeNeg(ENIVEL).
Después de establecidas las relaciones difusas y como estas tienen un carácter
cualitativo, la siguiente operación traería consigo la obtención de una expresión que
cuantifique a estas en forma de producto cartesiano (Padrón P., 1988).
59
� � ��antecFaals
zyR FAALSantex
)()( ��� (3.2)
donde:
x - número de relación;
y - conjunto difuso al que pertenecen los antecedentes (variables de entrada ENIVEL
y CNIVEL);
z - conjunto difuso al que pertenecen las consecuencias (variables de salida FAALS).
Un ejemplo de cómo obtener la matriz de relación difusa de una regla determinada se
verá mediante el desarrollo de la regla #4. El tratamiento de las restantes reglas solo
será planteado. Ver Figura # 3.17
Ejemplo # 1.
���antexFAALS
FAALSanteCNIVELENIVEL PequeNegPositivoCeroR )())()(()4(� (3.3)
[0 0 0 0 0 0 .2 .4 .6 .8 1 .8 .6 .4 .2 0 0 0 0 0 0]ENIVEL∩
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .2 .4 .6 .8 1 .8 .6 .4 .2 0]CNIVEL
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .2 .4 .4 .2 0 0 0 0 0 0]ante
60
�FAALS
ante
000000000000001000000*
0000002.4.4.2.0000
0000000
�������������������������������
�
�
�������������������������������
�
�
61
A�
�������������������������������
�
�
�������������������������������
�
�
00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000002.000000000000000000004.000000000000000000004.000000000000000000002.0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
Figura 3.17. A= Matriz de relación difusa de la regla # 4.
� � ��ALSENIVELxFAA
1 )()( FAALSENIVEL MediaPosPequePosR� (3.4)
�����
�
�
����
�
�
��
�����������
�
�
�����������
�
�
�
1 #n ó i c a l e R
e dz ir t a M
s o P a i d e )1( FAALS
ENIVEL
M
soPeuqeP
R�
62
)()()2( ��FAALSxante
FAALSENIVEL MediaNegPequeNegR� (3.5)
�����
�
�
����
�
�
��
�����������
�
�
�����������
�
�
�
2 #n ó i c a l e R
e dz ir t a M
g e N a i d e )2( FAALS
ENIVEL
M
geNeuqeP
R�
(3.7) )][([Cero][ante]
(3.6) )())()(()3(
ENIVEL FAALSCNIVEL
FAALSxanteFAALSanteCNIVELENIVEL
Negativo
PequePosNegativoCeroR
��
��� �
�����
�
�
����
�
�
��
�����������
�
�
�����������
�
�
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g e N e dn ar G )7( FAALS
ENIVELgeNednarG
R�
Con todas las relaciones difusas perteneciente a cada regla de inferencia se procede a
obtener la relación difusa general, la cual no es más que el resultado de unir μ(R1),
μ(R2), μ(R3) , μ(R4), μ(R5) , μ(R6) , μ(R7).
μ(RT) = máx(μ(R1), μ(R2), μ(R3) , μ(R4), μ(R5) , μ(R6) , μ(R7)) (3.14)
μ(RT) = ���
�
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�
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z ir t a M �
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z ir t a M
Mediante la matriz general del controlador, (Ver Figura 3.18)
65
A�
���������������������������������
�
�
���������������������������������
�
�
01000000000000000000008.002.000000000000000006.004.000000000000000004.006.000000000000000002.008.0000000000000000
00001000000000000000000008.000002.002.000000000006.000004.004.000000000004.000006.004.000000000002.000008.002.00000000000000000100000000000000002.0008.000002.00000000004.0006.000004.00000000004.0004.000006.00000000002.0002.000008.000000000000000000001000000000000000000008.002.000000000000000006.004.000000000000000004.006.000000000000000002.008.0
000000000000000000010
Figura 3.18 Matriz general del Controlador difuso para el lazo de regulación de nivel
Cada regla de decisión puede ser evaluada para valores particulares de las variables
de entrada, los cuales se conjugan en el término denominado antecedentes. Esto se
realiza usando la regla composicional de inferencia cuya expresión es: μ(FAALS) = μ(RT) 0 μ(ante) (3.15)
La expresión anterior es una combinación entre las operaciones de unión e intersección
(Padrón P et. al 1988). Por lo tanto, la misma toma la forma siguiente:
μ(FAALS) = � (μ(RT) � μ(ante)) (3.16)
Los resultados de las evaluaciones efectuadas aplicando las reglas de control para un
conjunto particular de variables de entrada dan un conjunto de relaciones para toda
acción de control. Se debe tener en cuenta que para seleccionar el valor determinado
66
de esta acción, se toma en cada relación la que tenga mayor peso, exceptuando
aquellas relaciones de control que estén definidas para más de un elemento con el
mismo peso. Cuando esto ocurre se halla un valor determinístico promedio
perteneciente a aquellas relaciones que posean máxima membresía.
El objetivo que cumple realizar toda esta serie de pasos, es que mediante la obtención
de la matriz general del controlador, se puede obtener cualquier valor de la variable de
salida en dependencia de cualquier juego de valores de las variables de entradas. El
procedimiento descrito es el mismo en el que se basan la mayoría de los productos de
automatización, que usan lógica difusa para llevar a cabo el diseño del controlador.
67
Capítulo IV Simulación y desarrollo del lazo de control de nivel en el domo y diseño de un controlador difuso para la regulación de presión en el Generador de Vapor Reto GV-45-18
4.1 Introducción
En el presente capítulo se aborda el proceso de simulación y el procedimiento para la
implementación práctica del lazo de control de nivel, además de corroborar los
parámetros obtenidos del controlador del nivel de agua en el domo del GV en el
capitulo anterior y compararlos con el control de nivel de tres señales existente en la
industria.
Para la simulación del lazo de control de nivel en el domo del GV se utilizará el paquete
de programas (software) MATLAB y de este los “Toolboxs”: “Simulink” y “Fuzzy”.
4.2 Descripción de la herramienta de simulación a utilizar
En la Figura 4.1 se muestra mediante “Simulink” el sistema diseñado (en el capítulo 3)
de control difuso del nivel de agua en el domo de un generador de vapor “Reto GV-45-
18”. Este sistema se encuentra conformado por tres grupos de bloques.
El primero de estos grupos de bloques se encuentra integrado por un generador de
señales, encargado de generar una onda cuadrada entre 35 y 55 unidades. Dicha onda
debe describir el comportamiento de la variable FVAP, que constituye la principal y más
crítica perturbación a la que se encuentra sometido el proceso de variación de nivel en
el domo del GV. Debido a que la señal generada presenta variaciones abruptas, es que
se escoge la misma para perturbar dicho proceso.
68
Figura 4.1. Sistema de control difuso del nivel de agua en el domo de un Generador de
Vapor “Reto GV-45-18”.
Los valores límites de 35 y 55 unidades se deben a que se considera al generador de
vapor trabajando bajo un régimen de generación de vapor entre 35 y 55 T/h. Para
garantizar este comportamiento se obliga a que la señal oscile 10 unidades positivas y
10 negativas alrededor de 45 T/h. Esto se logra sumando la señal proveniente del
generador con una constante igual a 45. El valor obtenido a la salida del sumador
representa a la variable FVAP, la cual se multiplica por una constante igual a 0,277, con
el objetivo de convertir el flujo de vapor expresado en T/h en Kg/s. De esta forma se
opera en correspondencia con el Sistema Internacional de Unidades (SIU).
Como frecuencia de variación de la señal FVAP se toma 0,03 rad/s, garantizando de
esta forma poder observar el instante de tiempo en el que la variable de salida NIVEL
se estabiliza después del efecto de la perturbación.
El segundo grupo de bloques se encuentra integrado por los elementos que describen
el comportamiento dinámico del proceso de variación de nivel del agua en el domo, la
válvula y el elemento de medición.
El modelo matemático del proceso de variación de nivel del agua en el domo de un
generador de vapor propuesto por Pavón J. (Pavón, 1989) y validado en el CAI “Manuel
Martínez Prieto” de la Ciudad de la Habana, fue el escogido para simular el
69
comportamiento dinámico de esta variable. El modelo se encuentra formado por un
bloque integrador puro multiplicado por una ganancia (K1=108.8) (Ver Figura 4.2a). La
ganancia K1 depende del área de evaporación, de las densidades del vapor y del agua
en el domo del generador de vapor. La parte del modelo del proceso bajo estudio
relacionada con el efecto de las perturbaciones (Ver Figura 4.2b) se encuentra
representada por un bloque que posibilita simular la función transferencial que contenga
polos y ceros, en este caso por un polo en el origen, un polo desfasado y un cero de
fase no mínima. El modelo de la válvula se representa mediante un bloque de primer orden con
ganancia Kv = 1.66 y constante de tiempo Tv = 1.5 seg. (Figura 4.1c). La ganancia de
la válvula se determinó considerando una variación máxima del flujo de agua de
alimentación de 16,6 Kg/s, y la variación de la señal de control de 0 a 10 v (Pavón,
1989), (Ver Figura4.2c) de esta forma se obtiene:
� � (4.1) 66,1010
6,16
Vseg
Kg
Vseg
KgKv �
��
Figura 4.2 Funciones transferenciales de los elementos que integran el modelo de
variación del nivel de agua en el domo del GV y el modelo de la válvula:
a) Parte determinística del modelo del proceso de variación de nivel; b) Parte
del modelo del proceso asociada a la perturbación; c) Modelo de la válvula.
Por último, para concluir el diseño de este grupo de bloques se describirá la forma de
simular la medición del nivel en el domo. Dicho diseño consta de dos bloques de
ganancia. El primero lo integra una ganancia denominada coeficiente de
realimentación (K2), el cual es un número por el que se multiplica la señal de nivel
70
para que tenga un valor en la misma gama que las señales de flujo y se calcula
considerando que en una gama de ± 50 mm. debe existir el máximo flujo de agua de
alimentación (Pavón J, 1989) por lo que:
(4.2) 166,0)50(50
6,162 mm
segKg
mmseg
KgK �
���
El segundo de estos bloques (K3), representa a la constante de conversión de los
sensores (considerados sin retardo de tiempo). Estos dos bloques, K2 y K3, están
incluidos en el bloque de ganancia igual a 0,1, denominado: Conversor mm/V
4.3)( 602,06,16
0103 segKg
V
segKgVVK �
��
El tercer grupo de bloques se encuentra conformado por los elementos que describen
el comportamiento del controlador difuso. Entre estos elementos se encuentran los
que están encargados de acondicionar las variables del proceso al formato de las
variables tratadas en el controlador. ENIVEL y CNIVEL son variables de entrada al
controlador y a su vez son multiplicadas por una ganancia igual a 0,1. El valor de 0,1
se debe a que como se explicó en el Capítulo II, el gama de variación de ENIVEL es
de (–10, 10), por lo que al multiplicar estos valores por 0,1 se obtiene dicha variable
normalizada entre (-1, 1). Para obtener los valores de ENIVEL se resta del valor de la
referencia del nivel, (el cual se asigna mediante un bloque representado por una
constante), el valor obtenido a la salida del bloque Conversor mm/V. Esta resta se
realiza en un bloque de dos variables de entrada o sumador. Algo muy semejante
ocurre con la variable CNIVEL, que se obtiene mediante la utilización de un bloque de
acción derivativa conectado a la variable de salida FAALS, se multiplica por 10 en un
bloque de función para poder desnormalizarla y ajustarla a los requerimientos del
elemento de acción final.
71
El otro elemento que integra este grupo es el controlador difuso, el cual fue diseñado
con la ayuda del “Toolbox Fuzzy” (Roger J, 1997). Con esta herramienta se le pueden
asignar al controlador difuso diseñado todos los parámetros necesarios para completar
su estructura. Primeramente, dentro del “Toolbox”, se hace una definición del método
de inferencia que se va a utilizar, pudiéndose escoger entre el método de Mandani y el
método de Sugeno. En este caso se eligió el método de Sugeno, debido a que el
“software” utilizado para llevar a la práctica el regulador difuso trabaja con este
método.
A continuación se definen la cantidad de variables de entrada y salida del controlador,
con sus respectivos nombres. Cuando éste se diseñó se decidió que el mismo cuente
con dos variables de entrada (ENIVEL y CNIVEL) y una variable de salida (FAALS).
Igualmente se declaran los operadores que van a intervenir en los cálculos realizados
por el controlador, hasta obtener el valor determinístico de su variable de salida. Entre
las operaciones a realizar, se encuentra la que establece la relación entre las variables
de entrada dentro de la parte de los antecedentes, en una misma regla de inferencia.
Este procedimiento se representa mediante la conjunción “and” de las entradas y para
la misma se utiliza el operador MIN. La segunda acción a definir sería la misma que la
anterior, pero utilizando la conjunción “or”. Esta operación no se define mediante
ningún operador debido a que las reglas de inferencia propuestas no la utilizan.
La ejecución de la implicación no es necesario definirla, ya que el método de Sugeno
siempre la realiza de la misma forma, es decir mediante el operador PROD. Otra
particularidad del método es que no se realiza la operación de unión, puesto que en el
universo de variación de la variable de salida son plasmadas las funciones de
pertenencia que componen el mismo y se trabaja solo con aquellas que presenten un
grado de activación mayor que cero para cualquiera de las reglas propuestas.
Por último, se define el método de desdifusoficación utilizado por el controlador,
siendo en este caso el método del WTAVER (Weighted Average o ponderación del
promedio).
Después de definir el controlador, se procede a parametrizar a cada variable que
interviene en el diseño con respecto a sus funciones de pertenencia. A la variable
ENIVEL se le definieron cinco funciones de pertenencia (Ver Figura 3.13), las cuales
se encuentran enmarcadas dentro del universo, [-1, 1]. A cada una se le asigna
72
nombre, tipo y parámetros de dibujo, los que dan un índice del grado de solapamiento
entre las funciones. A la variable CNIVEL se le definieron tres funciones de
pertenencia (Ver Figura 3.14), enmarcada dentro de los mismos valores que posee el
universo de variación de la variable ENIVEL. A cada una de estas funciones también
se le asignó nombre, tipo y parámetros de dibujo. Después se parametrizó la variable
de salida FAALS, la que se encuentra dentro de un universo que abarca [-1, 1],
diferenciándose de las variables de entrada en que el número de las funciones de
pertenencia que la caracterizan es de siete, y en el que el tipo de estas funciones,
como se explicó en el capítulo anterior, son funciones de pertenencia tipo Solitario
(Ver Figura 3.15). Además se puede establecer la gama de visualización del universo
de cada variable. Todo lo explicado se realiza con la ayuda del editor de funciones de
pertenencia (“MemberShip Function Editor”).
Para concluir con el diseño del controlador se deben enunciar las diferentes reglas de
inferencia. Este trabajo se desarrolla con la ayuda del editor de reglas (“Rule Editor”).
Dichas reglas deben ser escritas en idioma Inglés y con el formato siguiente:
if (antecedente #1) and u or (antecedente #2) then (z = k). (Número entre 0 y1).
El resultado planteado dentro de las consecuencias es una constante, la cual es una
combinación lineal de los valores de las variables de entrada. El último parámetro
descrito en este formato posibilita ponderar el peso de la regla dentro del motor de
inferencia. Esta representación es utilizada cuando se trabaja en la forma verbal,
pudiéndose enunciar las reglas de forma simbólica y de forma indexada.
En la Figura 4.3 se muestra la señal de respuesta de la simulación del sistema de
control, con el controlador difuso utilizando una sola señal ENIVEL y con 5 funciones
de pertenencias, en este caso se aprecia un comportamiento muy oscilatorio del
proceso, aunque se puede decir que el sistema elimina las perturbaciones oscilando
bastante dentro de cada pulso y al principio los picos son muy grandes. En la Figura
4.4 se muestra la señal de respuesta de la simulación del sistema de control, con el
controlador difuso utilizando una sola señal ENIVEL y con 5 funciones de
pertenencias, además se le varió la constante de tiempo de la válvula a 5 seg. se
puede observar como las oscilaciones disminuyen debido a la acción de filtro que
presenta dicha válvula. En la Figura 4.5 se muestra otra gráfica donde se le agregaron
73
al mismo controlador dos funciones de pertenencia más a ENIVEL y se ve como
disminuye el error y el número de oscilaciones.
Figura 4.3. Simulación del lazo de regulación de NIVEL en el domo del GV, mediante la
utilización de un regulador difuso con una sola variable de entrada “ENIVEL”.
74
Figura 4.4. Control de nivel con una sola señal ENIVEL y constante de la válvula de
control de 5 s.
Figura4.5 Control de nivel con controlador difuso con motor de inferencia tipo Sugeno,
con una sola señal y 7 funciones de pertenencia en la variable de entrada.
75
Con el “Fuzzy Toolbox” se puede hacer una variación del diseño realizado mediante el
Visor de Reglas (“Ruler Viewer”), (Ver Figura 4.6). Esta herramienta se utiliza con el
objetivo de conocer a partir de un juego de valores de las variables de entrada, las
reglas a utilizar, así como los conjuntos dentro de una misma regla y el valor
determinístico de la variable de salida.
La otra herramienta utilizada para valorar los parámetros del controlador diseñado es
el Visor de Superficies (“Surface Viewer”), (Ver Figura 4.7). Dichas superficies son
utilizadas para determinar la relación que se establece entre dos variables de entrada
y la variable de salida, obteniéndose una superficie tridimensional continua que
caracteriza a las reglas de inferencia. Cuando solo se requiere conocer cómo influye la
variación del valor de una de las variables de entrada en el comportamiento de la
variable de salida se obtiene una superficie de bidimensional. El uso del Visor de
Superficies es muy útil cuando se trabaja con controladores difusos de más de dos
entradas o más de una variable de salida.
Figura 4.6. Visor de reglas de inferencia del “Toolbox” Fuzzy (“Rule Viewer”).
76
Figura 4.7. Visor de Superficie del “Toolbox” Fuzzy, (“Surface Viewer”).
4.2 Análisis de las simulaciones.
Para determinar los parámetros, las operaciones y el difusoficador más conveniente
para el proceso de variación de nivel del agua en el domo de un generador de vapor
se desarrollaron diversas simulaciones.
Primeramente se definió el tipo de algoritmo que va a ejecutar el controlador difuso.
Partiendo del modelo típico de Sugeno, en la operación “and” se empleó el operador
MIN y en la desdifusoficación se empleó el operador WTAVER, también se le introdujo
la variable CNIVEL. Los resultados de la simulación del sistema de control de nivel del
agua en el domo del generador de vapor dada estas condiciones se muestran en el
Figura 4.8. Considerando los resultados obtenidos, los tipos de operadores a utilizar
pueden variarse para lograr un regulador que posibilite un mejor control del proceso
objeto de estudio.
Como se puede apreciar en la Figura 4.8 la calidad de la respuesta del sistema de
control es adecuada, ya que el error que presenta es casi cero, esto quiere decir que
el efecto de la perturbación flujo de vapor fue prácticamente eliminado y solo presenta
picos en los frentes, los cuales puede ser atenuado mediante el aumento del efecto de
la señal derivativa CNIVEL.
77
Figura 4.8. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador difuso
con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Como operación “and” se utilizó el
operador Min”.
Entre los posibles operadores del programa a variar, se encuentra el que interviene
en la operación “and”, utilizándose el operador PROD (Ver Figura 4.9). Al realizar esta
modificación en el diseño del controlador no se observa ninguna variación significativa
en el comportamiento del sistema de control, con respecto a la Figura 4.8.
78
Figura 4.9. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador difuso
con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Como operación “and” se utilizó el
operador Prod”.
Para determinar los parámetros fundamentales que rigen las operaciones matemáticas
características del controlador difuso, se utilizaron diferentes métodos de
desdifusoficación.
Como ya se expresó, el diseño del controlador del proceso objeto de estudio se inició
con el controlador clásico de Sugeno, el cual utiliza el método de desdifusoficación
“WTAVER”. Luego se estudió el comportamiento del sistema de control utilizando el
método de desdifusoficación “WTSUM” (“Weighted Sum” o ponderación de la Suma).
Como se puede observar en la Figura 4.10, en este caso la respuesta del controlador
solo experimentó un pequeño crecimiento del tiempo de establecimiento y el error
aumentó 2 centésimas.
79
Figura 4.10. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador
difuso con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Como método de
“desdifusoficación” se utilizó el “WTSUM”.
Después de analizar el comportamiento del sistema de control variando el método de
desdifusoficación, se procedió a analizar dicho comportamiento modificando los
parámetros internos del controlador, entre los que se encuentran: el tipo, el ancho y el
grado de solapamiento de las funciones de pertenencia que corresponden a las
variables de entrada. Este análisis se desarrolló solo con el objetivo de conocer como
se comportaría el sistema de control bajo el efecto de nuevos parámetros, ya que los
parámetros iniciales fueron determinados considerando los requerimientos de la
instrumentación con que se pretende trabajar.
Las funciones de pertenencia utilizadas en el análisis fueron: la de tipo Gauss, la de
tipo Campana y la de tipo Trapezoidal, como se muestra en los Figura4.11, Figura
4.12 y Figura 4.13 respectivamente.
La Figura 4.11 muestra que la aplicación de una función de pertenencia de tipo Gauss
empeora la respuesta del sistema de control, aumentando el error de estado
estacionario aunque como se aprecia en 0,05 centésimas pero se logra eliminar el
efecto de las perturbaciones.
80
Figura 4.11. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador
difuso con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Las funciones de pertenencias
de las variables ENIVEL y CNIVEL son de tipo “Gaussiana” con desdifusoficación
WTSUM.
En la Figura4.12 se observa que el uso de una función de pertenencia de tipo
Campana empeora aun más el comportamiento de la respuesta del sistema de control,
ya que se origina un aumento del error de estado estacionario con respecto a la
influencia de las perturbaciones de 0,2 mm, mientras que el tiempo de establecimiento
se mantiene alrededor de 45 s.
81
Figura4.12. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador difuso
con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Las funciones de pertenencias de las
variables ENIVEL y CNIVEL son de tipo “campana”.
En la Figura4.13 se observa que la aplicación de una función de pertenencia de tipo
Trapezoidal origina que respuesta del sistema de control oscile con amortiguamiento
crítico. Esto se debe a que dicha función tiene un área de transición muy abrupta entre
el lado de subida del trapecio y su base superior, para después mantener constante el
valor de pertenencia (μ), aunque aumente el valor de la variable de entrada dentro del
universo especificado, se puede apreciar que en este caso es una de las funciones no
recomendables pues mantiene el efecto de las perturbaciones que son pulsantes, este
control no es deseado para el sistema.
82
Figura4.13. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador difuso
con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Las funciones de pertenencias de las
variables ENIVEL y CNIVEL son de tipo “trapezoidal”.
Otro estudio realizado sobre el controlador difuso diseñado consistió en variar el grado
de solapamiento de las funciones de pertenencia que corresponden a las variables
ENIVEL y CNIVEL. El nuevo valor utilizado fue de 0,2. En la Figura 4.14 se observa
como la variable NIVEL sufre un agravamiento de su comportamiento, dado en que no
elimina las perturbaciones pulsantes, demostrándose la veracidad de los criterios de
solapamiento de dos funciones de pertenencia adyacentes donde el grado de
solapamiento debe ser mayor como se dijo en el Capítulo 2.
83
Figura 4.14. Simulación del lazo de regulación de NIVEL utilizando un controlador
difuso con dos variables de entrada, ENIVEL y CNIVEL. Las funciones de pertenencias
de las variables ENIVEL y CNIVEL presentan un grado de solapamiento de 0,2.
De todo el análisis desarrollado, se deduce quienes son los operadores más
adecuados a considerar en el diseño del controlador difuso de la variable NIVEL, los
cuales son: para representar la operación “and” el operador MIN y para representar la
operación de desdifusoficación el método de WTAVER (ponderación del promedio),
también es importante resaltar el tipo de función de pertenencia, la triangular y el
grado de solapamiento mayor que 0,3 y menor de 0,6.
También se desarrolló el diseño del controlador difuso del proceso objeto de estudio
utilizando el método de Mandani. Esto se hizo con el fin de investigar las posibilidades
del controlador de gobernar correctamente el proceso, en el caso de que su diseño se
desarrollará sobre la base de otro método.
El controlador clásico de Mandani (Mandani, E.; 1974) considera que para la
operación de “and se debe utilizar” el operador MIN, para realizar la implicación, que
en este método si puede efectuarse mediante diferentes formas, se utiliza el operador
PROD. La utilización de este operador es debido a que en el método anterior solo se
84
realiza dicha operación por medio del operador PROD y se busca una comparación
entre ambos métodos.
En el método de Mandani resulta necesario definir el procedimiento de unión entre los
conjuntos de salida y las diferentes reglas, es por ello que se definió el operador MAX.
basado en el conjunto de salida proveniente del procedimiento de unión se materializa
la operación de desdifusoficación del centro de gravedad. La diferencia entre ambos
casos se basa en que el controlador de Sugeno presenta funciones de pertenencia de
la variable de salida de tipo Solitario, mientras que el controlador de Mandani presenta
funciones de pertenencia de la variable de salida del tipo Triangular.
En la Figura 4.15 se muestra la respuesta del sistema de control de nivel del agua en
el domo del GV utilizando el método de Mandani, donde se puede apreciar que con el
mismo también se puede eliminar el efecto de las perturbaciones, aunque aparece un
error de estado estacionario de 0,1 mm, pero el error de estado estacionario disminuye
a partir de 0,3 s.
Figura 4.15. Simulación del lazo de control de regulación de NIVEL utilizando un
controlador difuso el cual tiene como motor de inferencia el método de Mandani. En
este caso la operación de implicación se realiza utilizando la operación PROD.
85
Cuando para la simulación del sistema de control se utiliza MATLAB, se debe definir
como “desdifusoficador” el método del Centroide, que en este caso realiza la
operación de desdifusoficación” igual que el método anteriormente mencionado
diferenciándose solamente en que el método de la Ponderación del Promedio utiliza
para el cálculo de la variable determinística la operación de sumatoria. Se realizaron estudios del comportamiento del sistema de control utilizando el
controlador de Mandani y variando la operación de implicación mediante el operador
MIN. Dicho operador es el utilizado con mayor frecuencia durante el diseño de
sistemas de control difusos basados en esta clase de controladores. En la Figura 4.16
se presenta el comportamiento de la respuesta del sistema de control con esta clase
de controlador, observándose una mejora en la misma en relación con las anteriores
respuestas, reduciéndose el error de estado estacionario con respecto a las
perturbaciones la cuales son casi cero, algo deseado en el proceso y el tiempo de
establecimiento es de 30 seg, todo esto queda como resultado de la introducción de
la nueva operación de implicación.
86
Figura 4.16. Simulación del lazo de control de regulación de NIVEL utilizando un
controlador difuso el cual tiene como motor de inferencia el método de Mandani. En
este caso la operación de implicación se realiza utilizando la operación MIN.
Se realizaron estudios con el objetivo de investigar la robustez del controlador
diseñado frente a variaciones en los parámetros dinámicos de los diferentes
elementos que representan a la planta objeto de análisis y que no forman parte del
controlador.
El primer estudio consistió en variar la constante de tiempo de la válvula de 1,5 s a 5 s
con un grado de solapamiento de 0,2. En la Figura 4.17 se muestran los resultados de
la respuesta del sistema, observándose que la misma se deteriora bastante y no se
elimina la acción de las perturbaciones. Luego se repitió este mismo experimento pero
con un grado de solapamiento de 0,3. En la Figura 4.18 se muestran los resultados de
la respuesta del sistema, observándose una mejora considerable ya que se eliminó la
acción de las perturbaciones, con un error de estado estacionario 0 y un tiempo de
establecimiento de 20 seg. Luego, partiendo de los parámetros iniciales, se varió la
señal de referencia por un tren de pulsos de frecuencia igual a 0,033 rad/s y amplitud
igual a 10, mientras que la señal de perturbación FVAP fue simulada por una
87
constante de valor igual a 45. El comportamiento de la respuesta del sistema se
muestra en la Figura 4.19, se aprecia que el sistema sigue fielmente a la referencia y
el efecto de las perturbaciones se elimina totalmente.
Figura 4.17. Simulación del lazo de regulación de NIVEL con una válvula con constante
de tiempo igual a 5 segundos, utilizando el controlador difuso diseñado mediante el
método de Sugeno con un solapamiento menor que 0,2.
88
Figura 4.18. Simulación del lazo de regulación de NIVEL con una válvula con constante
de tiempo igual a 5 segundos, utilizando el controlador difuso diseñado mediante el
método de Sugeno con un solapamiento de 0,3.
Figura 4.19. Simulación del lazo de regulación de nivel estimulado por la referencia con
un tren de pulso de onda cuadrada y de frecuencia igual a 0,033 rad/s, mientras que se
perturba el lazo con una señal de un paso constante igual a 45.
89
De los estudios realizados (ver Figura4.18 y Figura 4.19) se puede concluir que el
controlador difuso diseñado es capaz de controlar el nivel del agua en el domo del
generador de vapor dentro de las especificaciones de operación requeridas, ya que se
elimina el efecto de las perturbaciones que tanto afecta al control de nivel, así como,
frente a diferentes cambios en los parámetros dinámicos de la planta.
4.3 Control de Nivel del agua en el domo de GV “Reto GV-45-18” con tres señales
Como es conocido, el control de mayor efectividad de nivel del agua en el domo de los
Generadores de Vapor se desarrolla mediante el uso de controladores convencionales
(PID) y a través del esquema de tres señales: nivel, flujo de agua de alimentación y
flujo de vapor (Lifschitz, E.; 2005). En este trabajo se utiliza el modelo matemático de
la variación de nivel del agua en el domo de un GV obtenido en (Pavón, 1989) para
estudiar el comportamiento bajo diferentes condiciones de los sistemas de control con
controlador PID y basado en tres señales y poder comparar dicho comportamiento con
el obtenido con el sistema de control difuso diseñado utilizando el mismo modelo
matemático.
� �
� �� �
� �� �
)9.4(.2,0
)8.4(/602,0/06,16
010)7.4(.1,0
)6.4(/64,0/051,15
010)5.4(.3,0
)4.4(/1,005,075,0
010
segT
skgv
skgvK
segT
skgv
skgvK
segT
mvmvK
TGaa
TGaaL
TGV
TGV
IN
IN
�
���
�
�
���
�
�
���
�
donde:
KIN , TIN – ganancia y constante de tiempo del sensor de nivel;
KTGV, TTGV: ganancia y constante de tiempo del sensor de flujo de vapor;
KTGaa, TTGaa- ganancia y constante de tiempo del sensor de flujo de agua de
alimentación.
Las expresiones (4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8 y 4.9) son utilizadas en los diagramas de
bloques del sistema de control de la variación de nivel del agua en el domo de un GV
90
(Ver Figura 3.4) basado en tres señales que se muestran en las Figura4.20 y Figura
4.21. En ambos sistemas se encuentran las señales correspondientes a la variación
del flujo de vapor, del flujo de agua de alimentación y de nivel en el domo. En las
Figura4.22 y Figura 4.23 aparecen los diagramas de bloque del control de nivel en el
domo con tres señales con “Feed Forward” sin incluir o incluyendo al controlador
respectivamente, dada las ventajas de este tipo de control con respecto a la
perturbaciones y que su señal puede ir delante del controlador sumada con el error o
después de la señal de salida del controlador.
Figura 4.20. Control de nivel con tres señales después del regulador.
91
Figura 4.21. Control de nivel con tres señales antes del controlador.
92
Figura 4.22. Control de nivel en el domo con tres señales con “Feed Forward” sin incluir al controlador.
Figura 4.23. Control de nivel en el domo de un GV Reto GV-45-18 con tres señales con
“Feed Forward” incluyendo al controlador.
93
En la Figura 4.24 se expone la respuesta del sistema de control representado en la
Figura 4.20 con el ajuste teórico del controlador obtenido mediante la aplicación del
método de las oscilaciones permanentes (MOP) y los siguientes valores de los
parámetros del controlador: Kc = 0,01; Ti = 0,000016s y Td = 0,78s. Como se observa
la respuesta del sistema presenta un error elevado de más de100 mm.
Figura 4.24. Control con tres señales con la perturbación después del controlador y
ajuste por R-H K= 0,01, I= 0,000016s y D = 0,78s.
En la Figura 4.25 se puede observar la respuesta del sistema de control después de
realizar el ajuste fino del controlador, con los siguientes valores de los parámetros del
controlador: K= 1, I = 0,16s y D = 7,8s. Como se observa, la respuesta del sistema
mejoró considerablemente, con respecto a la Figura4.24, lográndose un error de
estado estacionario igual a cero, pero se mantiene un pico y la respuesta oscila antes
de llegar al estado estacionario.
94
Figura4.25. Control de nivel en domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
perturbación detrás del controlador y Ajuste por prueba y error K= 1, I = 0,16s y D =
7,8s.
En la Figura 4.26 se expone la respuesta del sistema de control representado en la
Figura 4.21 con ajuste teórico del controlador obtenido mediante la aplicación del
MOP y con los siguientes valores de los parámetros del controlador: Kc = 0,01; Ti =
0,000016s y Td= 0,78s. Como se observa, la respuesta del sistema presenta un error
de estado estacionario elevado, el pico aumenta en cada uno de los frentes y el
sistema oscila antes de llegar al valor final. En la Figura 4.27 se muestra la respuesta
del sistema después de realizar el ajuste fino de los parámetros del controlador (Kc =1;
Ti = 0,16s y Td =7,8s).
95
Figura4.26. Control de nivel en un domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
perturbación antes del controlador y ajuste R-H; K= 0,01, I = 0,000016s y D = 0,78s.
Figura 4.27. Control de nivel en domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
perturbación antes del controlador y Ajuste P-E; K= 10, I = 0,016s y D = 78s.
Como se observa la respuesta del sistema mejoró algo, el error de estado estacionario
se mantiene similar, además conserva un pico elevado en las transiciones, la
96
respuesta oscila poco al inicio y después se mantiene sin oscilaciones que en eso
mejora con respecto a la anterior. Ninguna de estas respuestas elimina el efecto de las
perturbaciones.
En la Figura 4.28 se muestra la respuesta del sistema de control del sistema
representado en la Figura4.22 con ajuste del controlador desarrollado mediante el
MOP y con los siguientes valores de los parámetros del controlador: Kc = 0,01; Ki =
0,000016 y Kd = 0,78. Como se observa, la respuesta obtenida presenta un elevado
error de estado estacionario, la función tiende a oscilar alrededor de cero, pero entre
los cambios presenta ligeras oscilaciones, las cuales no llegan a establecerse en cero
antes de alcanzar el valor final, no se elimina el efecto de las perturbaciones, pero se
atenúa.
Figura 4.28. Control de nivel en un domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
“Feed Forward” después del controlador y ajuste R-H; K= 0,010, I = 0,000016s y D =0,
78s.
En la Figura 4.29 se aprecia la respuesta del sistema de control con un ajuste fino de
los parámetros del controlador Kc =1; Ti = 0,16s y Td = 7,8s. Como se observa, la
respuesta mejoró considerablemente, el error de estado estacionario disminuyó, pero
97
se mantiene un pico elevado en las transiciones, la respuesta es oscilatoria hasta
llegar al valor final, el efecto de las perturbaciones ha sido atenuado pero permanece
algo de su influencia.
Figura 4.29. Control de nivel en domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
“Feed Forward” después del controlador y ajuste P-E; K= 1, I = 0,16 s y D =7,8 s.
En la Figura4.30 se muestra la curva resultado de la simulación del esquema de
bloques que se refleja en la Figura 4.23 la misma presenta un error oscilante, la
función tiende a oscilar mucho alrededor de cero, pero entre los cambios tiene
elevados picos, el ajuste que presenta el controlador fue el que se obtuvo por (R-H)
donde K = 0,01; I = 0, 000016 s y D = 0, 78 s, se atenúa el efecto de las oscilaciones
pero este se mantiene.
98
Figura 4.30. Control de nivel en un domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
“Feed Forward” antes del controlador y ajuste R-H; K=0,01, I = 0,000016 s y D = 0,78
s.
En la Figura 4.31 se tiene la simulación del mismo proceso pero con un ajuste por
prueba y error a partir del que se hizo por R-H, K =1; I = 0,16 s y D = 7,8 s, la
respuesta mejora, el error disminuye pero se mantiene los picos muy elevados en las
transiciones, la respuesta es menos oscilatoria pero se mantiene así hasta llegar al
valor final, el tiempo de establecimiento aumenta.
99
Figura 4.31 Control de nivel en un domo con 3 señales en el GV Reto GV-45-18 con
“Feed Forward” antes del controlador y ajuste P-E; K=1, I = 0,16 s y D = 7,8 s.
Como se puede apreciar el control “Feed Forward” mejora el efecto de las
perturbaciones pero no lo elimina, esto por supuesto afecta al correcto funcionamiento
del GV que su nivel de agua con picos instantáneos de gran magnitud y con
oscilaciones antes de llegar a un estado estacionario.
En un central azucarero pueden existir demandas pulsantes del flujo de vapor, cuando
el suministro de caña no es continuo como consecuencia de afectaciones en el corte
de la caña, de problemas climatológico, por arranque y parada de tachos,
evaporadores, etc.
Del estudio realizado se puede concluir que el control de nivel del agua en el domo de
un GV con un regulador difuso, funciones de pertenencias triangulares y un grupo de
reglas adecuadas, garantiza un buen control de dicha variable con un mínimo error de
estado estacionario, un tiempo de establecimiento aceptado y pequeños picos frente
a perturbaciones de gran magnitud y pulsantes, con esto queda resuelto el viejo
problema que ante perturbaciones de este tipo el control con tres señales no presenta
buenas respuestas, pues si no es oscilatorio, tiene un error muy grande o posee
grandes picos y tiempos de establecimientos muy elevados. También se puede ver la
100
eficacia de los controles avanzados sobre sistemas complejos como se resuelve con
la medición de la variable principal y algún procesamiento matemático, para obtener
una variable de estado no sensada, sobre el tradicional sistema de control de nivel en
domos con tres señales, aunque se le adicionó un control “Feed Forward” y se
atenuaros los efectos de la perturbaciones estas siguen afectando al nivel en el GV.
4.5. Implementación práctica del sistema de control de nivel en el domo del GV.
Para la implementación práctica del sistema de control diseñado se utilizó el autómata
programable (PLC) S7-300 de la firma Siemens, cuyas principales características se
muestran en el Anexo # 1 (Catálogo Siemens 2005). El sistema necesita ser
parametrizado como red Profibus, presentando una topología de red de tipo bus, en la
cual la señal circula con una velocidad de 1,5 Mbit/s. El cable utilizado es el de bus
estándar de color lila.
La red se encuentra conformada por tres PLC esclavos S7-300 CPU 315–2DP donde
cada uno de ellos atendería a una de las calderas restantes o se conformaría la red
utilizando una pasarela vía OPC para comunicarse con los controladores digitales CD
600 de la firma Smar que atienden en la actualidad las otras calderas como se
menciona en el último capítulo.
El PLC S7- 300 necesita tener en memoria el programa “FuzzyControl ++V5” de la
firma Siemens, el cual se va a encargar del control de los GV, además de recibir las
señales de entrada que provienen de los sensores y de la señales de salida que va
hacia el actuador de la válvula de agua de alimentación.
El bloque “FuzzyControl ++V5” puede ser utilizado para control de proceso de la
misma forma que se pudo utilizar el PID con el FB41 en el PLC y también con la
funcionalidad de otros bloques.
Los algoritmos para una aplicación difusa son calculados en el procesador (CPU) del
Controlador Programable SIMATIC S7 y con más precisión, después de un llamado
incondicional por un programa de usuario o cíclicamente en un intervalo de tiempo
controlado. El resultado es almacenado en un DB de instancia asociado y dirigido
hacia la periferia acondicionada.
101
Cuando está siendo usado un bloque de función SIMATIC S7, cada aplicación difusa
es representada en su DB (DB de instancia), el cual es descrito implícitamente por la
herramienta de configuración Fuzzy Control ++ V5.
El FB 30 es el bloque de función para los PLC S7-300/400 con 1206 bytes;
El FB 31 es el bloque de función para los PLC S7- 400 con 1206 bytes;
El DB 30 es el bloque de datos para el FB 30 con 4132 bytes;
El DB 31 es el bloque de datos para el FB 31 con 20516 bytes.
Para el SIMATIC S7- 300 el bloque de datos adecuado es el de 4 Kbytes, para el
SIMATIC S7- 400 el bloque de datos adecuado es el de 20 Kbytes.
Los bloques de datos y de funciones para los “drivers” S7-4K y S7-20K son
automáticamente insertados durante la instalación de (“FuzzyS7_Library”).
En el modo de operación existe una señal denominada “START_STOP” donde su
valor decide la operación. En el caso de que su valor sea cero, las reglas base se
encuentran inactivas, pero cuando su valor se diferencie de cero dichas reglas
pueden ser ejecutadas con las variables de entradas y de salida.
Cuando la operación difusa es nueva el FB debe ser introducido con un bloque de
datos vacío por primera vez, y deben funcionar al menos una vez para que sean
inicializados. Ellos pueden ser adicionalmente llamados en el OB100
(automáticamente) y la inicialización tiene lugar en este OB35 durante el comienzo.
En el bloque de función Fuzzy todos los algoritmos y procedimientos son realizados
con toda la funcionalidad y con un alto desempeño que lleva la aplicación Difusa:
- Difusoficación de las entradas.
- Procesamiento de las reglas.
- Desdifusoficación y retorno del resultado en las salidas.
El bloque de datos en el PLC es la interfaz entre el bloque de función, las
herramientas de configuración y el usuario.
Las funciones de pertenencia son implícitamente introducidas por las herramientas de
configuración dentro del DB de instancia. Cuando se llaman los FBs, las entradas
(INPUT1,…,INPUT8) pueden ser provistas con el valor deseado, por ejemplo las
direcciones de donde ellas son almacenadas debe ser establecido.
102
Las funciones de pertenencia y reglas son implícitamente dadas por las herramientas
de configuración en el DB de instancia. Cada aplicación es almacenada en un DB
separado y se le puede asignar cualquier número. Como se puede apreciar en la
siguiente Figura 4.32.
Figura 4.32. Llamado del FB 30 con su DB de instancia asociado.
4.5.1 Diagrama de bloque y los parámetros del FB.
El bloque de función para las aplicaciones S7 tiene el siguiente diagrama de bloques
como se muestra en la Figura 4.33
Figura 4.33. Diagrama de bloque del FB de Fuzzy.
Parámetros de entrada. La siguiente tabla # 4.1 expone los tipos de datos y la estructura de los parámetros de
entrada del FB
103
Tabla # 4.1 Señales de Entrada Byte Parametro Tipo de Dato Descripción Defecto 0 INPUT1 REAL 1era entrada
fuzzy aplicada 0.0
4 INPUT2 REAL 2da entrada fuzzy aplicada
0.0
8 INPUT3 REAL 3ra entrada fuzzy aplicada
0.0
12 INPUT4 REAL 4ta entrada fuzzy aplicada
0.0
16 INPUT5 REAL 5ta entrada fuzzy aplicada
0.0
20 INPUT6 REAL 6ta entrada fuzzy aplicada
0.0
24 INPUT7 REAL 7ma entrada fuzzy aplicada
0.0
28 INPUT8 REAL 8va entrada fuzzy aplicada
0.0
Parámetros de salida La siguiente tabla # 4.2 expone los tipos de datos y la estructura de los parámetros de
salida del FB
Tabla # 4.2 Señales de Salida Byte Parámetro Tipo de Dato Descripción Defecto 32 OUTPUT1 REAL 1era salida
fuzzy aplicada 0.0
36 OUTPUT2 REAL 2da salida fuzzy aplicada
0.0
40 OUTPUT3 REAL 3ra salida fuzzy aplicada
0.0
44 OUTPUT4 REAL 4ta salida fuzzy aplicada
0.0
48 INFO BYTE información del Proceso
B#16#0
Parámetros adicionales En adición a las entradas y salidas, el FB también tiene dos parámetros más como se
puede apreciar en la tabla 4.3
104
Tabla # 4.3 Parámetros adicionales
Byte Parámetro Tipo de Dato Descripción Default 50 START_STOP WORD <> 0: Ejecuta
aplicación difusa== 0: No ejecuta la aplicación difusa
W#16#0
52... FUZZY BYTE Campo interno para el FB
B#16#0
Llamado del bloque de función.
El bloque de función (FB) puede ser llamado por el usuario. El llamado puede ser
hecho sobre un bloque cíclico (OB1) y/o sobre un nivel de ejecución de un programa
controlado por tiempo (por ejemplo: cada 100 ms en el OB35) y el mismo aplicado
para ambos FBs. El FB debe ser llamado incondicionalmente. El está controlado por la
variable START_STOP en el DB de instancia.
La mínima llamada con el parámetro INFO debe tener la estructura siguiente: CALL FB30, DB30 ( INFO := MB30);
CALL FB31 , DB31 INPUT1 := INPUT2 := INPUT3 := INPUT4 := INPUT5 := INPUT6 := INPUT7 := INPUT8 := OUTPUT1:= OUTPUT2:= OUTPUT3:= OUTPUT4:= INFO:=MB 50 Si la ejecución de la aplicación difusa fuera completada sin error, la variable INFO =
“B#16#00”
En la tabla 4.4 se el código para interpretar el parámetro INFO
105
Tabla 4.4. Interpretación de los valores del parámetro INFO
Contenido (B#16#...) Interpretación
00 Ningún error ha ocurrido durante la ejecución
01 Ejecución de la regla base está bloqueada por el usuario o por las herramientas de configura-ción
11 El DB de instancia contiene valores no validos de la base reglas fuzzy
21 Longitud del bloque de dato es inadecuada (DB no fuzzy)
Este control difuso debe ser programado en el “Step 7” dentro del bloque OB1 y
utilizando bloques de funciones.
Falta además la operación de derivación que debe hacer el PLC internamente con la
variable NIVEL, para poder obtener CNIVEL, la cual se obtiene utilizando la acción
derivativa de un controlador PID interno e inhabilitando las restantes acciones de
control, para esto el STEP 7 cuenta con un bloque de función continua FB 41
“CONT_C”, el cual tiene asociado un DB de instancia.
El controlador tiene un algoritmo PID de posición, las acciones I y D están en paralelo
y como se necesita la acción derivativa, esta se puede lograr parametrizando el
controlador que se muestra en la Figura # 4.34 mediante la conexión y desconexión de
contactos, así se pueden aislar las funciones no deseadas.
El comportamiento del sistema “Fuzzy” es chequeado en modo de monitoreo. Los
valores de las entradas y las salidas son vistos en forma de diagrama de tiempo. Para
eso se utiliza el generador de curvas parametrizables, el que ofrece la posibilidad de
trabajar funciones triangulares o valores numéricos constantes para las entradas si así
lo requiere el proceso.
Todas las funciones son desarrolladas en tres pantallas gráficas. En la pantalla
principal (Ver Figura 4.34) la cual aparece después de inicializado el programa y que
brinda la posibilidad de introducir el conjunto de reglas difusas, los parámetros para la
unión con el PLC y el intervalo de evaluación de las reglas de inferencia.
106
Figura 4.34. Pantalla principal del programa “FuzzyControl++ V5.0”.
Para el proceso tratado se procuró que el mismo fuese de por lo menos cinco
acciones de control significativas cada vez que transcurra al menos la constante de
tiempo del Sistema. Se definen las funciones de pertenencia correspondiente de las
variables de entrada ENIVEL (Ver Figura 4.36), CNIVEL (Ver Figura 4.37) y salida
FAALS (ver Figura 4.38) así como sus nombres asociados.
107
Figura 4.36. En la figura se muestran las funciones de pertenencia de la variable de
entrada ENIVEL en el programa “FuzzyControl++ V5.0”.
108
Figura 4.37. En la figura se muestran las funciones de pertenencia de la variable de
entrada CNIVEL en el programa “FuzzyControl++ V5.0”.
109
Figura 4. 38. En la figura se muestran las funciones de pertenencia de la variable de
salida FAALS en el programa “FuzzyControl++ V5.0”.
Otra pantalla se corresponde con el modo de monitoreo (Ver Anexo # 43) en la que el
diagrama de tiempo, los valores de las variables de entrada, la salida de control y la
regla que se está cumpliendo en ese momento son visto simultáneamente. También
se muestran los gráficos de las diferentes opciones que tiene este programa como
son:
- Pantalla de Entrada-Salida (Ver Figura 4.39).
- Tabla de Reglas (Ver Figura 4.40).
- Matriz de Reglas (Ver Figura 4.41).
- Representación Gráfica en 3-D (Ver Figura 4.42).
- Información sobre la Regla activa (Ver Figura 4.43).
- Representación en el tiempo del FAALS (Ver Figura 4.44).
- Regla activa de la Simulación (Ver Figura 4.45).
110
Figura 4.39. Pantalla de entradas y salidas del “Software” “FuzzyControl++ V5”.
Figura 4.40. Tabla de reglas en el “software” “FuzzyControl++V5”.
111
Figura 4.41. Matriz de reglas en el “software” “FuzzyControl++V5”.
Figura 4.42. Representación gráfica en 3-D en el “software” “FuzzyControl++V5”.
112
Figura 4.43. Información sobre la regla activa en 3-D en el “software”
“FuzzyControl++V5”.
Figura 4.44. Representación en el tiempo del FAALS ante variaciones en ENIVEL y
CNIVE de tipo triangular.
113
Figura 4.45. Regla de actividades de la simulación “offline”.
En el transcurso del desarrollo de la regulación, todos los parámetros pueden ser
transformados y transferidos nuevamente al autómata desde la microcomputadora. El
bloque de funciones difusa utiliza los nuevos parámetros en su siguiente llamada.
El diagrama de bloques funcionales del controlador PID del PLC se puede ver en la
Figura 4.46.
114
Figura 4.46. Esquema de bloques del controlador.
El FB tiene una serie de parámetros de entrada que se muestran en el Anexo # 2. La
entrada de la medición puede ser leída en formato de periferia y en formato de coma
flotante.
La función CRP_IN transforma el valor de periferia PV_PER en formato de coma
flotante de – 100 … +100 % según la expresión:
Salida de CRP_IN = PV_PER . (10 / 27648).
La función PV_NORM = (salida de CPR_IN). PV_FAC + PV_OFF
El valor por defecto de PV_FAC es 1 y el de PV_OFF es igual a cero.
En la siguiente figura (Figura 4.47) se puede ver el programa en GRAFCET de la
condición de trabajo del GV, una breve explicación del mismo aparece a continuación.
115
A partir del botón de arranque se deben activar la condiciones iniciales para el
funcionamiento del GV, en el caso que no haya problemas con las condiciones
iniciales, se puede pasar a activar los lazos de control, si las condiciones iniciales
tienen problemas, se espera un tiempo de 10 s, si no se cumplen en ese tiempo se
hace el intento tres veces más, si no se logra se va a tratamiento de condiciones
anormales. Por otro lado si se manda el arranque y no se arranca se espera un tiempo
de 5 s. Si no se logra, también se hace el intento 3 veces de no poderse encender se
va a tratamiento de condiciones anormales. En el caso de que se haya seguido por la
vía normal del cumplimiento de las condiciones iniciales, se activarían los lazos de
control del GV y el proceso pasaría a la condición de trabajo en automático, en caso
de surgir alguna condición anormal o un deseo de parada por parte de los
operadores, se va al estado de tratamiento de parada o de alarma y se pulsa el botón
de parada para pasar al estado inicial y dar la posibilidad de comenzar un nuevo ciclo.
Figura 4.47. Programa en GRAFCET de la condición de trabajo lógica secuencial del
GV Reto GV-45-18.
116
4.6 Diseño de un controlador difuso para la regulación de presión de vapor en el domo del generador de vapor “Reto GV-45-18”.
Como es conocido, entre el flujo de vapor de salida del domo del GV (FVAP) y la
presión de vapor en el mismo (PVAP) existe una estrecha relación (Lifschitz, 2005). Al
aumentar la demanda de vapor de los consumidores se origina una disminución de la
presión de vapor en el domo y viceversa, una disminución de la demanda de vapor
ocasiona un aumento en la presión de vapor en el domo. Al mismo tiempo, la presión
de vapor en el domo depende de forma directa del flujo de combustible (en este caso
bagazo), por lo que los cambios en el suministro del bagazo afectan a la presión de
vapor en el domo del GV, así como al flujo de vapor que se produce.
De las variables que se controlan en un GV, la presión de vapor constituye, una de las
más importantes, pues de ella depende en gran medida el funcionamiento de todo el
GV. Aunque sobre la presión de vapor en el domo influyen diferentes factores
operacionales, los más determinantes en su comportamiento son: el flujo de vapor que
se demanda del GV y el proceso de combustión del bagazo dentro de la cámara del
horno.
4.6.1 Obtención de los parámetros del controlador.
Primeramente se debe hacer un estudio de las posibles variables que intervienen en el
sistema de control de la presión de vapor en el domo. En este caso, las principales
perturbaciones que afectan el comportamiento de la PVAP, son el FVAP, la
alimentación de bagazo y la alimentación del aire para la combustión. Cuando se
produce un déficit en la alimentación del bagazo al horno del GV, inmediatamente cae
la PVAP, por el contrario cuando hay un aumento en el flujo de bagazo se origina un
incremento en la presión de vapor en el domo del GV, siempre dependiendo del flujo de
aire que suministra. Si el flujo de aire que se suministra es menor que el requerido
mediante la relación aire/combustible, la combustión que se lleva a cabo es incompleta,
y por el contrario, si este flujo es mayor que el requerido tampoco se produce una
buena combustión, pudiendo llegar a extinguirse la llama en el horno. Las variables
FBAG (flujo de bagazo) y flujo de aire (FAIRE) constituyen las variables manipuladas.
Otras variables que pueden ser analizadas en el diseño del controlador difuso son: el
117
error de la presión (EPVAP), la variación del error de presión (CEPVAP) y la variación
de la presión de vapor (CPVAP).
Para el diseño del controlador difuso se escogen como variables de entradas: el error
de la presión (EPVAP) y el cambio del error de la presión (CEPVAP) y como variables
de salidas, la regulación del flujo de bagazo al hogar calórico (FBAG) junto al flujo de
aire necesario para la combustión (FAIRE).
La variable EPVAP se escoge debido a que todos los cambios que se originan en el
comportamiento dinámico de la presión del vapor en el domo motivados por variaciones
en el valor de referencia de la presión en el domo (RPVAP) o por variaciones en la
variable PVAP como resultado de cambios en las variables manipuladas FBAG y
FAIRE, junto a cambios en la variable de perturbación FVAP, se manifiestan de forma
muy clara y concisa en el comportamiento de la variable EPVAP.
La variable CEPVAP se escoge para ejemplificar el diseño de un controlador difuso con
la variación del error de presión formando parte del conjunto de variables de entrada del
controlador, además haciendo un muestreo del comportamiento de la variable CEPVAP
se pueden detectar y corregir oscilaciones rápidas en la variación de presión en el
domo, debido a cambios bruscos en cualquiera de las variables de perturbación o
manipuladas que intervienen en el mismo. Esto es posible ya que este controlador se
comportará como un controlador proporcional-derivativo (PD), el cual como es conocido
presenta una respuesta muy rápida ante los cambios bruscos de la variable controlada
(Lifschitz, E.; 2005).
La variable de salida del controlador FBAG va a actuar sobre un variador de velocidad
por variación de la frecuencia, el que se encargará de regular la velocidad de los
alimentadores de bagazo al horno. La cantidad de aire necesaria para que se queme
todo el bagazo suministrado va a ser regulada de forma indirecta, es decir, en base a la
cantidad de bagazo que se introduzca en el horno y de un coeficiente de relación, el
cual se calculará posteriormente. La variable FAIRE va a actuar también sobre un
variador de velocidad por variación en la frecuencia y este a su vez se va a encargar de
regular la velocidad del motor del ventilador de tiro forzado en vez de utilizar la posición
de las compuertas, esta sustitución trae por consecuencia que se ahorre energía ya
que los motores no estarán trabajando en su valor nominal, solamente consumirán lo
necesario para el suministro en cada instante. La restricción del número de salidas del
118
controlador difuso se hace con el objetivo de disminuir el número de reglas de
inferencia a manipular. Además, es posible realizar el diseño del controlador de esta
forma, ya que el flujo de aire que se debe suministrar para la combustión depende de
una manera directamente proporcional del flujo de bagazo.
El cálculo del coeficiente de relación se realiza mediante los siguientes elementos:
Primeramente se calcula el volumen de aire de forma teórica que debe ser suministrado
al horno, considerando que el combustible que se utiliza es el bagazo, el cual presenta
un 50% de humedad y una composición en base bruta de: carbono = 45%, hidrógeno =
6,5%, oxigeno = 44%, y de cenizas = 2,5%. También se considera que el bagazo con la
humedad señalada presenta un valor calórico de 0,454 kJ/kg (1900 kCal/kg).
Considerando estos datos se calcula la cantidad de aire necesaria para la combustión
de un kg de bagazo. (Generación de Vapor, Manual de Operaciones, 1996).
Vaire-teo = 22 178 m3/kg. (4.10)
Al volumen de aire calculado en la expresión 4.10 se le añade un % de aire en exceso,
el cual depende del combustible a utilizar y de las características constructivas del
horno. Considerando que el combustible utilizado es bagazo, el por ciento de aire en
exceso es α = 50% (Generación de Vapor, Manual de Operaciones, 1996).
teoaireteoaireprácticoaire VVV ��� ��� � ( 4.11)
De la ecuación 4.11 se obtiene el volumen de aire práctico que debe ser suministrado
al horno por cada kg de bagazo calculado. Este aire va a ser añadido a través del
ventilador de tiro forzado y regulado de la forma expuesta anteriormente.
4.6.2 Selección de las funciones de pertenencia y de las reglas de inferencia para el controlador difuso utilizando “Fuzzy Control++ V5”
Una vez definidas todas las variables de entradas y salidas se procede a enmarcarlas
en un universo de variación y asignarle los principales parámetros que componen dicho
universo, entre los que se encuentran tipo y cantidad de funciones que lo componen,
así como, el grado de solapamiento entre estas.
Como tipo de función de pertenencia para la definición de los conjuntos difusos de las
variables de entradas, será utilizada la función Triangular, por las ventajas que
presenta.
119
Para hallar el universo de variación de EPVAP se parte de los estadígrafos dados en
(Pavón, 1989) y de los parámetros de operación para los cuales fue diseñado este tipo
generador de vapor (Generación de Vapor, Manual de Operaciones, 1996).
Como se puede apreciar en la tabla 4.5 se recogen los estadígrafos
Tabla 4.5 Estadígrafos del GV
Estadígrafos PVAP
Valor medio 1684,7 kPa
Valor mínimo 1242,3 kPa
Valor máximo 2070,5 kPa
Considerando los datos mostrados en la Tabla # 4.5 se toma como valor de RPVAP a
1684,7 kPa, calculándose en cuanto puede variar la PVAP por exceso o por defecto (en
kPa). Como el EPVAP se calcula restando de la variable PVAP el valor de la variable
RPVAP, se obtiene que el EPVAP que variará entre – 385,8 kPa y 442,4kPa. De esta
forma, se escoge como universo de variación de la variable EPVAP el conjunto [-
500kPa, 500 kPa] y como valores intermedios de EPVAP – 340 kPa, - 170 kPa, 0 kPa,
170 kPa, 340 kPa. La ubicación de los centros de los conjuntos difusos fue insertada,
tanto en los puntos extremos como en los puntos intermedios del intervalo. El universo
anteriormente mencionado se normaliza entre [-1, 1] ( Ver Figura 4.48). Este universo
se subdivide en siete conjuntos difusos. No se proponen más o menos conjuntos
porque se haría muy extensa la cantidad de reglas de inferencia a manipular, además
de las limitaciones existentes en el “software” que se dispone, por otro lado esta
variable es la más importante dentro de las que componen el conjunto de entradas del
controlador a diseñar.
120
Figura 4.48. Representación del universo de variación de la variable de entrada EPVAP
(“FuzzyControl ++V5”).
La otra variable de entrada que interviene en el diseño del controlador difuso es
CEPVAP. A la misma se le asignan tres funciones de pertenencia, que son las que
deben representar a cada conjunto difuso que compone el universo de variación de
esta variable (Ver Figura 4.49). La disminución del número de conjunto difuso se debe a
que la variable CEPVAP solo estará encargada de representar las variaciones bruscas
en el proceso, por lo que será utilizada principalmente para la corrección de estas, es
decir, actúa como una acción anticipadora.
Los límites de variación del universo planteado se escogen de forma tal que se
garantice un cambio del EPVAP menor que 100 kPa cuando el EPVAP está
aumentando y mayor que -100 kPa cuando el EPVAP está disminuyendo. En este caso
el signo negativo no indica presión negativa sino la disminución de EPVAP. Dicha
variable también es normalizada, como en el caso anterior. Los cambios entre [-1, 1]
son analizados para el período de muestreo de este lazo, el que debe ser más pequeño
que la menor constante de tiempo del sistema. Esta constante la cual es igual a 11 s
relaciona la variable de salida del sistema de control (PVAP) con la variable de
perturbación (FVAP). Con respecto al posicionamiento de las funciones de pertenencia
se siguieron los mismos criterios que para las anteriores variables analizadas.
121
Figura 4.49 Representación del universo de variación de la variable de entrada
CEPVAP (“FuzzyControl ++V5”)
Después de definido el tipo, la cantidad de funciones de pertenencia y la ubicación de
estas dentro del universo de variación de la variable CEPVAP, se procede a definir los
mismos parámetros, pero de la variable de salida.
Para el tratamiento de dicha variable se utilizará como función de pertenencia la función
tipo Solitario. Esto se debe a las ventajas que reporta el trabajo con este tipo de función
en los universos de la variable de salida y a que es la función que tiene FuzzyControl
++V5.
En este caso también fueron seguidos los patrones de medición y los estadígrafos
dados en (Pavón, 1989).
Basados en la tabla # 4.6 que se puede ver a continuación, donde se declara una serie
de constantes entre las que se encuentra Kb, dicha constante relaciona el valor de la
PVAP con el valor del FBAG, es que se define que cantidad de bagazo que es
necesario suministrar al horno, para que en el domo del GV se alcancen los valores de
presión de vapor con los que se trabajó anteriormente en el momento de definir los
universos de variación de las variables de entrada.
122
Tabla # 4.6 Relación de la PVAP, FVAP y el FBA
���
����FVAPPVAPK f
Tf(seg.) ���
����BAGPVAPKb
Tb(seg.)
Valor medio 9,5 x 10-4 26,71 11,52 x 10-4 44,8
Valor máximo 17,82 x 10-4 77 15,63 x 10-4 60
Valor Mínimo 3,56 x 10-4 11 7,9 x 10-4 30
La Tabla 4.6 da la dependencia de la variable PVAP con respecto a las variables FVAP
y BAG. (Pavón, 1989).
Donde:
Kf - constante que relaciona la caída de la presión del vapor en el domo expresadas en
kPa para una variación de 1 kg/s en el flujo de vapor;
Kb – constante que relaciona la caída de la presión del vapor en el domo expresada en
kPa para una variación de 1 kg/s en el suministro de bagazo.
Tf y Tb - tiempos de retardo (s) de la señal de PVAP con relación a FVAP y FBAG
respectivamente.
PVAP = 1242,3 kPa→ EPVAP = 442.4 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 1,43 kg/s;
PVAP = 1383,7 kPa→ EPVAP = 301,0 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 1,59 kg/s;
PVAP = 1535,2 kPa→ EPVAP = 149,5 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 1,76 kg/s;
PVAP = 1676,6 kPa→ EPVAP = 8,1 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 1,93 kg/s;
PVAP = 1807,9 kPa→ EPVAP = -123,2 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 2,08
kg/s;
PVAP = 1939,2 kPa→ EPVAP = -254,5 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 2,23
kg/s;
PVAP = 2070,5 kPa→ EPVAP = 385,8 kPa → FBAG = PVAP • 11,52 x 10-4 = 2,38 kg/s.
De los anteriores cálculos se obtiene que el universo de variación de la variable de
salida FBAG se encuentra enmarcado entre 1,4 kg/s y 2,4 kg/s. Por lo que se puede
normalizar dicho universo entre [0, 1] (Ver Figura. 4.50)
123
Figura 4.50. Representación del universo de variación de la variable de salida FBAG
mediante la función Solitario (“FuzzyControl ++V5”).
Una vez determinadas todas las variables a considerar en el diseño del controlador, se
define el conjunto de reglas de inferencia que va a representar el comportamiento
heurístico del controlador difuso.
1. if EPVAP is Cero then FBAG is NORMAL;
2. if EPVAP is GrandePos then FBAG is MGrand;
3. if EPVAP is GrandeNeg then FBAG is MPeque;
4. if EPVAP is PequePos and CEPVAP is Positivo then FBAG is Grande;
5. if EPVAP is PequePos and CEPVAP is Cero then FBAG is Media;
6. if EPVAP is PequePos and CEPVAP is Negativo then FBAG is Normal;
7. if EPVAP is PequeNeg and CEPVAP is Positivo then FBAG is Peque;
8. if EPVAP is PequeNeg and CEPVAP is Cero then FBAG is Bajo;
9. if EPVAP is PequeNeg and CEPVAP is Negativo then FBAG is Normal;
10. if EPVAP is MediaPos and CEPVAP is Positivo then FBAG is MGrand;
11. if EPVAP is MediaPos and CEPVAP is Cero then FBAG is Grande;
12. if EPVAP is MediaPos and CEPVAP is Negativo then FBAG is Media;
124
13. if EPVAP is MediaNeg and CEPVAP is Positivo then FBAG is Mpeque;
14. if EPVAP is MediaNeg and CEPVAP is Cero then FBAG is Peque;
15. if EPVAP is MediaNeg and CEPVAP is Negativo then FBAG is Bajo.
En las reglas de inferencia No 1, 2, y 3 se puede apreciar que dentro de los
antecedentes de estas, solo se contempla el tratamiento de una variable de entrada.
Ello se debe, a que se necesita garantizar que por sobre cualquier valor que tenga la
variable de CPVAP, cuando el error de presión en el domo del generador sea grande
positivo, entonces el flujo de bagazo va a ser muy grande y cuando el error de presión
en el domo del Generador de Vapor sea grande negativo, entonces el flujo de bagazo
va a ser muy pequeño. Además cuando se tiene un EPVAP con valor igual a cero no
se debe ejercer acción alguna sobre el proceso, ya que puede tender a sacarlo de la
condición de estabilidad en que se encuentra el mismo.
En el momento que haya las reglas de inferencia no se tiene en cuenta el estado del
proceso, cuando la variable de salida FBAG tenga que ser Cero por determinadas
condiciones del mismo. Cuando esto ocurra se procede a parar los alimentadores y el
ventilador de tiro forzado, esta fase se lleva a cabo mediante el programa secuencial
del autómata.
El último elemento a definir en el controlador difuso es el método de desdifusoficación a
utilizar. Para ello se emplea el método de Ponderación del Promedio por todas las
ventajas que reporta.
Hasta aquí se han definido todos los parámetros que intervienen en el diseño del
controlador difuso para el sistema de control de la presión del vapor en el domo.
También se ha expresado la forma de realizar y los equipos a utilizar, para llevar a cabo
la regulación de la presión en el domo del generador de vapor, que como se vio se
siguió el mismo método que para el control del nivel
125
Capitulo V. Red de Comunicación con OPC y SCADA
5.1 Introducción
OPC (OLE para el Control de Procesos).
OPC corresponde a un conjunto de especificaciones basadas en los estándares de
Microsoft (OLE, COM y DCOM) que cubren los requerimientos de comunicación
industrial entre aplicaciones y dispositivos, especialmente en lo que se refiere al tiempo real. Permite a las aplicaciones leer y escribir valores de proceso y que los datos sean
compartidos fácilmente en una red de computadoras. (OPC Conceptos
Fundamentales) (Introducción a las Redes de Comunicaciones Industriales)
El estándar, gobernado por la Fundación OPC, es de dominio público y disponible para
cualquiera que quiera usarlo.
Tradicionalmente, los fabricantes de software para acceso de datos de proceso tenían
que desarrollar “drivers” específicos para cada tipo de “hardware” al que querían
acceder. Cada “software” requería un “driver” distinto para cada “hardware”, implicando
un esfuerzo enorme, al que hay que añadir el de las actualizaciones continuas, ver
Figura 5.1.
Figura 5.1. Forma de comunicar los dispositivos a diferentes aplicaciones sin la
utilización de OPC.
Este problema se resuelve con OPC, ya que los fabricantes de hardware sólo tendrán
que preparar un conjunto de componentes de “software” para que los clientes los
126
utilicen en sus aplicaciones. Por otra parte, los desarrolladores de software no tendrán
que reescribir los “drivers” debido a nuevas versiones de hardware y los usuarios
finales tendrán muchas más alternativas de integrar distintos sistemas, ver Figura 5.2.
Figura 5.2. Forma de comunicar los dispositivos a diferentes aplicaciones con la
utilización de OPC. Una aplicación OPC, como cualquier otra aplicación OLE (o DDE), constará de
servidores y clientes OPC, ver Figura 5.3. Los servidores OPC pueden ser
proporcionados por diferentes fabricantes. El código que da el vendedor determina los
aparatos y los datos a los que el servidor va a tener acceso y también determina los
detalles de cómo el servidor accede físicamente a los datos.
127
Figura 5.3. Integración de datos en OPC.
Un cliente OPC se puede conectar a servidores OPC proporcionados por más de un
fabricante. Cada cliente, es decir, cada aplicación de usuario, SCADA, módulo
histórico, o aplicación de usuario en C++ o VB interroga al servidor que contiene los
datos que necesita, ver Figuras. 5.4 y 5.5.
128
Figura 5.4. Sistema abierto con servidores OPC.
Figura 5.5. Diagrama cliente-servidor OPC.
129
5.2 Tipos de Interfaces.
La especificación OPC hace una clasificación de las interfaces atendiendo a varios
criterios:
� El lenguaje de programación utilizado a la hora de diseñar los clientes y
servidores.
� La necesidad de su implementación en los servidores como en los clientes.
Según el lenguaje de programación se pueden distinguir dos tipos de interfaces:
� Interfaz Automation
� Interfaz Custom
Las especificaciones OPC contienen siempre dos tipos de interfaces: Interfaz Custom
e Interfaz Automation. Esto se puede ver en la Figura 5.6.
Figura 5.6. Interfaces OPC.
Una aplicación cliente OPC se comunica con un servidor OPC a través de las interfaces
“Custom” y “Automation”. Los programas clientes que están creados con un lenguaje
“script”, como por ejemplo “Visual Basic” utilizarán la “Interfaz Automation”. En cambio
aquellos que están creados en C++ utilizarán de forma más sencilla la “Interfaz
Custom”. Para establecer una comunicación entre un servidor OPC y un cliente OPC
que estén programados en diferentes lenguajes se puede usar “OPC Automation
Wrapper”. El “OPC Automation Wrapper” representa un enlace de conexión, por
130
ejemplo, entre un servidor OPC programado en C/C++ y una aplicación programada en
“Visual Basic”, ver Figura 5.7.
Figura 5.7. Arquitectura típica de OPC.
Atendiendo a la necesidad o no de su implementación se pueden distinguir también dos
tipos de interfaces:
� Interfaces obligatorias: Las interfaces obligatorias, como su nombre lo indica son
las que tienen que estar siempre implementadas en el diseño tanto del cliente
como del servidor OPC. Las mismas en un servidor tienen que tener todas las
funcionalidades que estén definidas dentro de las interfaces implementadas. Por
otra parte un cliente se comunicará con un servidor llamando a las funciones de
las interfaces obligatorias.
� Interfaces opcionales: Se trata de las interfaces que pueden estar
implementadas o no en los servidores. Cuando un servidor soporta una interfaz
opcional es muy importante que éste implemente todas las funciones que estén
definidas dentro de esa interfaz opcional. Un cliente que desee utilizar las
funcionalidades de una interfaz opcional debe solicitar al servidor sus interfaces
opcionales. El cliente debe estar desarrollado de manera que no utilice las
interfaces opcionales que no existan.
131
OPC no es solo un sustituto para “drivers” de comunicación para SCADA y programas
de visualización de procesos, en estos momentos, sistemas de control de procesos,
controladores basados en PC, MES (Manufacturing Execution System) y hasta
sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) son inconcebibles sin una interfaz OPC.
5.2.1. Creación de un proyecto utilizando un servidor OPC de KepWare.
A continuación se expondrá una guía breve para la construcción de un proyecto
utilizando las ventanas que resultan de cada acción. (Ayuda de KEPServerEX
V4.222.376 – U)
Puesta en marcha del Servidor:
El servidor, como cualquier servidor de OPC, puede ser puesto en marcha de varias
maneras:
� Mediante el ícono encontrado en el Escritorio.
� A través del Menú Principal.
� Invocado por un cliente OPC.
Una vez abierto el servidor, ver Figura 5.8, este tendrá el último proyecto realizado, o si
es la primera vez, abrirá un demo que se puede encontrar en la dirección C:\Program
Files\KEPServerEx\Projects\simdemo.opf.
Figura 5.8. Ventana principal del servidor KepWare.
132
Cuando se empieza un nuevo proyecto, el primer paso es la creación de un Canal
seleccionado en la Barra de Herramientas “New Channel” o realizando un click con el
botón derecho del ratón y escogiendo “New Channel”. (Ver Figura 5.2.9 a y b)
a) b)
Figura 5.9. Distintas formas de selección de “New Channel”: a) Nuevo canal por la barra
de herramienta “Add Channel”. b) Nuevo canal por menú contextual (click derecho).
Después de hacer click en la opción “New Channel”, aparecerá la ventana, en la cual se
podrá cambiar el nombre del canal. Ver Figura 5.10.
Figura 5.10. Cuadro de diálogo donde se pone el nombre de canal.
133
Haciendo “clic” en el botón “Next” para seguir con la configuración del canal. En el
próximo diálogo se selecciona el Driver de Comunicación que será aplicado. Para esta
explicación se escogió el protocolo Modbus Serial, para vincular a Win CC con el CD
600. Ver Figura 5.11.
Figura 5.11. Selección del driver de comunicación.
Siguiendo la secuencia se puede configurar el canal y aparecerá el canal añadido (ver
Figura 5.12).
Figura 5.12. El canal añadido en el servidor.
A partir de aquí se puede crear y configurar un dispositivo que sería un nodo físico de la
red.
134
Seleccionando el canal deseado, se puede ir al menú principal para adicional un nuevo
dispositivo, que sería un nodo de la red.
a) b)
Figura 5.13. Diferentes métodos de selección de “New Device”. a) “New Device” en la
barra de herramienta. b) “New Device” en el menú contextual (click derecho).
Escogida la opción “New Device”, aparecerá la siguiente ventana, en la cual se pondrá
el nombre al dispositivo. Ver Figura 5.14.
Figura 5.14. Diálogo donde se escribe el nombre del dispositivo.
Siguiendo la secuencia con el asistente de configuración aparecen cuadros de diálogos
con el tipo de “Driver” de comunicación, la propiedad “ID” del dispositivo (identificador
135
del dispositivo para su localización en la red), dependiendo su formato del protocolo
utilizado, tiempo de respuesta del servidor , cuantas veces el servidor reintenta la
comunicación, posibilidad de desconexión, creación de lista de variables, ajuste y
codificación de los datos, tamaño del bloque, configuración de la ubicación del archivo
con las variables a crear, etc., pulsando finalizar para terminar la creación del proyecto.
Con un dispositivo ahora agregado al canal, el proyecto quedará de la siguiente
manera, ver Figura 5.15.
Figura 5.15. Ventana que muestra un dispositivo en un canal.
5.2.2. Añadir una variable al proyecto.
Después de creado el canal y el dispositivo, el siguiente y último paso es la creación de
las variables, las cuales son las que proporcionan la conexión física con las variables
reales del proceso. Para añadir una variable a un proyecto, primero se debe seleccionar
un dispositivo. Seleccionado el dispositivo, se puede crear una variable usando en el
Menú Principal la opción “Edit|New Tag”, oprimiendo el botón de la Barra de
Herramientas “New Tag”, o mediante el menú contextual. Ver Figura 5.16.
136
b)
Figura 5.16. Dos formas de añadir una variable. a) Añadir variable a través de la barra
de herramientas en el botón “New Tag”. b) Insertar variable utilizando el menú
contextual (click derecho).
Después de hacer click en “New Tag”, se presentará el cuadro de diálogo “Tag
Properties”, en el cual se puede ubicar nombre, dirección, descripción de la variable y
tipo de datos.
Entre estos campos hay tres cuyos contenidos están específicamente relacionado con
el “driver” de comunicación que se está utilizando, estos son: Address, Data type y
Client Access. Ver Figura 5.17.
Figura 5.17. Añadidas las propiedades de una variable.
137
Al finalizar la parametrización del proyecto, solo quedaría salvarlo y probarlo. De la
misma manera que cualquier aplicación, un proyecto se guardará usando en el Menú
Principal “File Save” o en la Barra de Herramienta el botón “Save”. En cuanto el archivo
ha sido salvado, se puede evaluar la operación del servidor, mediante el Quick Client.
Esta prueba se puede llevar a cabo, seleccionando del Menú Principal la opción “Tool
|Launch OPC Quick Client” u oprimiendo el botón de la Barra de Herramientas “Quick
Client”. El “Quick Client” no es más que un cliente OPC que tiene implementado este
servidor, siendo una ventana principal que da la información sobre el estado y la
calidad de la comunicación si es buena o es mala. Ver Figura 5.18.
Figura 5.18. Ventana principal del OPC “Quick Client”.
5.2.3 Configuración del DCOM
La configuración del DCOM es imprescindible para la comunicación de cliente a
servidor OPC. Para que dos computadoras y/o dispositivos puedan tener una buena
comunicación vía OPC se deben seguir una serie de parametrizaciones en las
propiedades del Sistema Operativo. (OPC Windows 2000-DCOM Configuration)
138
El primer paso es ir a las propiedades del DCOM. Esto se realiza seleccionando
“Ejecutar” en el menú de Inicio, y escribiendo en el cuadro de diálogo dcomcnfg.
A continuación aparece una ventana con dos subventanas donde en la su ventana de la
izquierda aparece una árbol jerárquico en el que se selecciona Servicio de
componentes como se muestra en la Figura 5.19.
Figura 5.19. Ventana para la parametrización de DCOM.
Al seleccionar servicios de componentes puede aparecer una ventana de alerta de
seguridad ver Figura 5.20.
139
Figura 5.20. Ventana de configuración donde aparece la alerta de seguridad.
Después de abrir equipos y mi PC, aparece la subventana derecha donde está el ícono
que sirve para configurar el DCOM ver Figura 5.21.
Figura 5.21. Ventana para la configuración del DCOM.
Después se presiona el botón “modificar” para los tres casos y se agregan los usuarios
“Todos”, “Interactive”, “System” y “Network” con todos los permisos donde se obtiene
140
una ventana con cinco pestañas que son general, ubicación, seguridad, extremos e
identidad (ver Figura 5.22) las cuales hay que configurar.
Figura 5.22 Ventana de propiedades.
En propiedades, debe asegurarse que la opción “Habilitar DCOM distribuido en este
equipo” esté activa, así como que el “Nivel de autenticación predeterminado” tenga
“Conectar” y el “Nivel de representación predeterminado” “Identificar”, así como en
seguridad los permisos ser personalizados, Después se presiona el botón “Modificar”
para los tres casos y se agregan los usuarios “Todos”, “Interactive”, “System” y
“Network” con todos los permisos y en la opción identidad seleccionar usuario
interactivo. Ver Figura 5.23.
141
Figura 5.23. Ventana de propiedades para configurar el DCOM.
Después que todas las configuraciones han sido realizadas, se cierran y se reinician
todos los servidores OPC a los que se le hicieron las configuraciones en el caso de que
haya mas de uno en el central.
Una vez que se hicieron las configuraciones del DCOM hace falta realizar un cliente
OPC a partir del SCADA WinCC.
5.2.4. Realización de un Cliente OPC mediante el SCADA WinCC.
El primer paso una vez después de abierto el WinCC, es crear uno nuevo. En la Barra
de Herramientas se presiona el botón “New”. En la ventana “WinCC Explorer” se
selecciona “Single-User Project” y se oprime el botón “OK”. Después en el diálogo
“Create a new project” se pone el nombre del proyecto y se oprime el botón “Create”.
142
Figura 5.24. Ventana donde se crea un nuevo proyecto.
Después de creado el proyecto, en la subventana izquierda, denominada el Explorador
de WinCC, se visualiza el árbol jerárquico que contiene las diferentes opciones que se
instalaron con el WinCC. En la subventana derecha se visualiza el contenido del
elemento seleccionado. Ver Figura 5.25
Figura 5.25 Pantalla principal de WinCC.
En la subventana izquierda del explorador de WinCC, debe efectuarse un click en el
campo “Computer”. A continuación, se verá en la subventana derecha un servidor con
143
el nombre de la PC en la cual se está trabajando. Oprimiendo el click derecho del ratón
sobre el nombre de la PC y seleccionando “Properties” del Menú Contextual, aparecerá
el cuadro de diálogo “Computer Properties”, ver Figura 5.26. En este se pueden definir
las características del sistema, en el tiempo de ejecución de WinCC, como “General”,
“Startup”, “Parameters” y “Graphics Runtime”. Estos parámetros se ajustan en
dependencia de lo que se quiera realizar por el especialista que trabaja en el proyecto
Figura 5.26. Cuadro de diálogo de propiedades del servidor.
5.3.4.1 Creación de un canal OPC en el cliente OPC de WinCC.
Para realizar la adición de un canal OPC, se presiona con el click derecho del ratón, en
el Explorador de WinCC, sobre “Tag Management”. Ver Figura 5.27
144
Figura5.27. Forma de adicionar un driver.
En el menú contextual seleccionar “Add New Driver…” y aparecerá el cuadro de diálogo
“Add new driver”, en el cual se selecciona el driver “OPC.CHN” porque se quiere
adicionar un canal OPC (o si no se escogería otro tipo de driver) y se pulsa el botón
“Open”. Ver Figura 5.28
Figura 5.28. Ventana que muestra los drivers de comunicación que tiene WinCC.
Insertado el nuevo “driver” este se podrá ver, desplazando el árbol genérico de “Tag
Management”. Ver Figura 5.29.
145
Figura 5.29. Canal OPC agregado
5.2.4.2 Configuración de un canal OPC.
Terminada la adición del driver OPC solo resta parametrizar el canal OPC. En el cliente
OPC de WinCC, realizar click derecho sobre “OPC Groups (OPCHN Unit#1)” y escoger
“System Parameter”. Ver Figura 5.30.
Figura 5.30. Forma de crear una conexión con un Servidor OPC.
A continuación se abre la ventana “OPC Item Manager”. En este cuadro de diálogo se
busca la computadora, en la cual se encuentra el Servidor OPC al que se desea
acceder. Ver Figura 5.31.
146
Figura 5.31. Muestra la ventana donde se busca el Servidor por la red.
Se selecciona el servidor adecuado ubicando el nombre del mismo o su dirección IP en
un cuadro de diálogo, después se filtran las variables que van a ser utilizadas y quedará
concluida la configuración de un cliente OPC en WinCC donde el proyecto se verá de la
siguiente forma. Ver Figura 5.32.
Figura 5.32. Variable del cliente OPC.
147
5.2.4. Visualización y dinamización de una variable.
Establecida la o las variables del proceso que se necesitan visualizar se pasará al
diseño y animación de la aplicación. En el Explorador de WinCC, se realizará un click
derecho del ratón sobre “Graphics Designer” y en el Menú Contextual se escogerá
“New picture”.
Se realizan los gráficos correspondientes teniendo en cuenta las librerías, estos se
pueden animar y se le asocian las variables correspondientes.
Una de las opciones que mayor información brinda al operador un SCADA es la
Ventana de Tendencia. Esta está compuesta principalmente por una gráfica y una tabla
que contienen los valores actuales y pasados de las variables del proceso. La
elaboración de un archivo de datos se logra en el Explorador de WinCC, sobre el editor
“Tag Logging”.
Una vez creado el archivo de datos el siguiente paso es asignárselo a los controles
“WinCC Online Trend Control” y “WinCC Online Table Control”.
Para realizar esto se crea una nueva imagen en el Explorador de WinCC y se abre en
el “Graphics Designer”. En la gama de objetos “Object Palette”, se selecciona la ficha
“Controls” y, a continuación, “WinCC Online Trend Control”.
En la ficha “General” del diálogo de configuración rápida “Properties of WinCC Online
Trend Control”, se introduce el nombre que tendrá la gráfica, así como, se configuran
otras opciones de diseño.
Para obtener una tabla con la adición del “WinCC Online Table Control” se ejecutan los
mismos pasos realizados para el “WinCC Online Trend Control”.
En la ventana “Properties of WinCC Online Table Control”, se introduce el nombre que
tendrá la tabla en la propiedad “Windows Title”. se pone el nombre de la curva y se
pulsa el botón “Selection…” para seleccionar el fichero de datos. Concluidas las
configuraciones, se guarda la imagen. (ver Figura 5.33).
148
Figura5.33. Gráfico histórico y tabla de datos del nivel en el domo.
En la Figura 5.34 se puede apreciar el despliegue general de una de las pantallas
principales del GV. En el mismo aparecen los diferentes circuitos, los equipos
auxiliares, los sensores principales, así como, las direcciones los fluidos (Rivas et. al,
2011)
149
Figura 5.34 Despliegue del SCADA para visualizar el GV Reto GV-45-18
5.3. Estructura de la RED
Como se ha planteado la utilización del servidor OPC es con el fin de que sirva de
enlace para la comunicación de los controladores CD 600 que aparecen en los otros
Generadores de Vapor y el PLC S7-300 CPU 315 -2 DP, además que también se
puedan visualizar en el SCADA utilizado los sinópticos de los otros controladores como
se puede apreciar en el esquema de la Figura 5.35 en el que se muestra la
configuración de la red para el control de los generadores de vapor de la planta, la
misma tiene una topología tipo bus con un enlace lógico tipo maestro esclavo, que en
el caso de los PLC S7-300 utilizan el protocolo Profibus DP y en el de los CD 600
150
Modbus RTU, utilizando en este caso como pasarela el estándar OPC para
comunicarse con el SCADA Win CC V6.2. En el caso de los S7-300 se comunican
directamente con el Win CC.
El SCADA utilizado en la planta (Figura 5.34) presenta varias ventanas de sinóptico del
proceso vinculadas con la ventana principal donde se puede apreciar el funcionamiento
de la instalación generadora con la actualización de las variables fundamentales que
aparecen en pantalla, también se cuentan con los históricos y reportes de de alarmas,
en los cuales se da la fecha y el evento que la produjo también se cuenta con un
mensaje de ayuda para poder resolver el problema que ocasionó la alarma.
Figura 5.35. Esquema de conexión de la red de PLC y controladores vía OPC con el
SCADA.
151
Conclusiones
� A partir de los análisis de y de las investigaciones realizadas con los elementos
de control utilizando técnicas de regulación difuso y de los resultados obtenidos,
es que se sacaron las siguientes conclusiones:
� Se han expuesto las características fundamentales de los generadores de vapor
Reto GV-45-18, así como, la descripción de sus partes fundamentales. También
se pudo observar la veracidad del criterio de multivariabilidad que posee un GV.
� Se analizó el porque de la lógica difuso en aquellos procesos que se
caractericen por ser multivariables, no lineales y tener un comportamiento
variable en el tiempo.
� En los diseños llevados a cabo en este propósito fue empleada la interpretación
de Mandani en ambos casos, que es la más utilizada. Para la
“desdifusoficación”, los métodos más empleados son los del Centro de
Gravedad, el del Máximo Valor Truncado y el de la Ponderación de los
Promedios. Siendo este último el más empleado por lo que fue escogido para
este trabajo.
� También se pudo demostrar, como se vio en el capítulo III, que la aproximación
del trabajo con funciones Triangulares a funciones del tipo Solitario, cuando se
pretende “desdifusoficar” el conjunto de salida, solo depende de la posición de
los centros de estas en el universo de variación de las variables de salida y del
grado de veracidad que tengan los antecedentes en las operaciones de
implicación. No dependiendo en este caso del área ocupada por la función de
pertenencia de la variable de salida. Debido a esto es que se trabaja con
funciones de tipo Solitario cuando se procede a representar los universos de las
variables de salida; FAALS y BAG respectivamente.
� Por otra parte se puede derivar que el método de “desdifusoficación”
denominado Ponderación del Promedio es mucho más rápido y ocupa menos
memoria que el método del Centro de Gravedad ya que el primero se basa en la
operación de sumatoria y el segundo se basa en la operación de integral. El
tercer método de “desdifusoficación” mencionado con anterioridad no se debe
utilizar en casos donde se necesite que un pequeño cambio en el conjunto difuso
de salida no produzca un gran cambio en el valor de la variable
152
“desdifusoficada”. En el trabajo se utilizó el método de la ponderación del
promedio.
� Entre los tipos de “difusoficadores” que existen el más usado es la función de
tipo Triangular, ya que cumple con los tres requerimientos necesarios para llevar
a cabo el proceso de “difusoficación” de una variable de entrada al controlador.
Este tipo de función fue comparada con otros tipos de funciones obteniéndose
los mejores resultados. Debido a esto es que la mayoría de los fabricantes de
técnicas de automatización que incluyen tratamiento difuso en sus equipos la
toman como “difusoficador” clásico. Este fue el modelo de función que se empleó
a todas las variables de entrada de los controladores diseñados.
� Para la concepción de un controlador difuso, en el momento de elegir las
variables de entrada a este, pueden ser elegidas tanto variables físicas del
proceso , como variables obtenidas a través de un trabajo matemático
desarrollado a variables medidas con anterioridad, teniendo como base las
características y el comportamiento del proceso. Para el diseño del controlador
de presión como para el del nivel, fueron utilizadas variables obtenidas a partir
de procesamientos matemáticos.
� Aunque se escojan variables físicas del proceso, la variable que representa el
error del lazo de regulación debe ser seleccionada como variable de entrada al
controlador difuso ya que en esta se manifiestan, principalmente cualquier
anomalía que sufra el proceso. Esta conclusión se puede observar en ambos
diseños realizados.
� El universo de variación de los variables de entrada y de salida se debe
corresponder con la gama de variación en la cual están enmarcadas los
elementos de medición así como, los elementos de acción final, debido a que si
no se corre el riesgo de que algunas mediciones u operaciones no sean tomadas
en cuenta por el controlador o en el caso de las variables de salida cualquier
acción que realice el controlador, puede no corresponderse con la gama de
variación del elemento de acción final.
� El número de funciones de pertenencia que se debe utilizar en la fase de
“difusoficación”, debe definirse sobre la base de que cuando se utilizan gran
cantidad de estas, el sistema se hace más lento y ocupa más memoria, aunque
153
es más exacto y se derivan mayor cantidad de reglas; mientras que si se utilizan
muy pocas, entonces el mismo pierde en exactitud. Un ejemplo de esto se puede
ver cuando son utilizadas cinco funciones de pertenencia para las variables que
rigen el comportamiento de ambos controladores y tres funciones para las
variables encargadas a corregir los cambios bruscos del proceso. El compromiso
está en lograr un control con buena exactitud y un número mínimo de reglas.
� Las funciones de pertenencia del controlador difuso deben solaparse y a su vez
con un grado de solapamiento entre 0,2 y 0,5, como se observa en todos los
universos de las variables de entrada en los diseños realizados. Porque en todas
las pruebas se obtuvieron los mejores resultados con estas combinaciones.
� El método de Sugeno, el cual fue seleccionado en el diseño del controlador para
el lazo de regulación de nivel, debe ser utilizado cuando se simulen procesos en
los que se pretenda usar un controlador difuso que nada mas posea la
posibilidad de utilizar como variable de salida el tipo de función Solitario.
� Para trabajar de forma más cómoda y eficiente los universos, tanto de las
variables de entrada como de salida, deben ser normalizados, como se
consideró en el trabajo.
� Fue demostrada la veracidad de los parámetros escogidos para el diseño del
controlador mediante el comportamiento de la variable de salida NIVEL, ya visto
en las simulaciones.
� Entre el método de Mandani y el método de Sugeno no aparecen características
que hagan que el controlador diseñado mediante un procedimiento, no pueda
adaptarse al otro procedimiento por medio de pequeños cambios en las
operaciones de los mismos. Eso se evidencio con las simulaciones con el
controlador de nivel.
� Se vio también que las simulaciones del controlador de nivel difuso con el
método de Mandani son más lentas que con el método de Sugeno.
� Un resultado importante al que se puede arribar es que con la implementación
en el lazo de regulación de nivel en el domo del GV utilizando la teoría difuso de
diseño de controladores solo se utilizó un sensor el de nivel que utilizando la
forma clásica de control de nivel con tres señales en el domo se utilizan un
sensor para el flujo de agua de alimentación, uno para el flujo de vapor y otro
154
para el nivel, lo que evidentemente es un ahorro sustancial en costo,
mantenimiento y disminución de la probabilidad de fallos ya que hay menos
elementos utilizados en el proceso.
� Otra de las conclusiones importantes es que se resuelve el típico problemas de
un control de nivel no bueno con tres señales, ante perturbaciones de tipo
pulsante y que con el regulador difuso se obtienen resultados de calidad ante
una situación tan difícil del proceso
� Como también se realizó la implementación del regulador difuso de la presión en
el domo, en este caso tampoco se necesitó la medición del flujo de vapor, ni del
flujo de bagazo, ni del flujo de aire para la combustión, ya que con la variable
presión, el error y cambios de este se pude lograr un control adecuado de este
variable y también se ahorran los costosos sensores mencionados anteriormente
además de las otras cuestiones que vienen aparejadas con su uso.
Recomendaciones
� Se recomienda la aplicación de los resultados obtenidos en GV del tipo “Reto
GV-45-18” que se encuentre funcionando en los diferentes centrales de Cuba.
� Se recomienda incluirle al controlador del lazo de regulación de presión la
variable de salida AIRE encargado de realizar la combustión en el horno.
� Se recomienda sustituir en los generadores de Vapor Reto GV-45-18 , los Smar
CD 600 por PLC que bien puede ser el S7-300 de la Siemens o cualquier otro
con las mismas prestaciones. Y la utilización de sensores inteligentes.
� Además se deben realizar redes de comunicación industrial y lograr la
introducción de SCADAS con altas prestaciones para poder obtener un buen
control supervisorio en las industrias que utilicen esta tecnología.
155
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158
159
Anexo 1: Elementos que componen la estructura del PLC S7-300
� Módulos que se proponen para el funcionamiento del S7 300.
� 6ES7390-1AF30-0AA0 Perfil soporte de 530 mm., riel para instalación S7-301.
� 6ES7392-1AJ00-0AA0 Conector frontal para Módulo S I/O y CPU IFM de 20
polos.
� 6ES7953-8LF11-0AA0 Micro Memory Card S7-300/C7/ET 200S IM151 CPU, 3,3
V 64 Kbytes.
� 6ES7971-1AA00-0AA0 Batería de Litio para CPU’s 313 314 315 y S5 90u/100u.
� 6ES7315-2AG10-0AB0 CPU 315, alimentación 24 VDC, 128kbyte, interdice DP
Maestro-Esclavo requiere Micro Memory Card.
� 6ES7307-1EA00-0AA0 Fuente PS307 5ª., entrada AC 120/230 V; salida DC24V.
� 6ES7332-5HB01-0AB0 EM332 Módulo de 2 salidas análogas, res.11/12BITS, +-
10Vdc,-+500mv. dc,4,,,20mA
� 6ES7331-7KF02-0AB0 EM331 Módulo de 8 ent. análogas, res. 9/12/14BITS,+-
10Vdc,-+500mv dc,4-20mA
� 6ES7810-4CC07-0YA5 Software Step7 para programación S7-300/S7-400
� 6ES7972-0CA23-0XA0 Cable Interface MPI para programación S7-300/S7-400
desde PC.
� 6GK1561-1AM00 CP5611 interfase MPI en formato PCI para programación S7-
300 desde PC, incluye funciones PROFIBUS DP
� 6GK7343-5FA01-0XE0 CP 343-5 para conectar a PROFIBUS FMS, Software
configuración incluido en STEP 7 V5.X y superior.
160
Anexo 2: Tabla con los datos de las señales de entrada y salida del FB 41 “CONT_C” para el controlador PID.
161
162
