DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO DE CONTROL...

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN ALGORITMO DE CONTROL PREDICTIVO

MULTIVARIABLE DE TEMPERATURA Y NIVEL PARA LA ESTACIÓN DE CONTROL DE

PROCESOS FESTO EN EL LABORATORIO DE MECATRÓNICA

INGENIERÍA MECATRÓNICA

Autores: Diego Bolaños Paredes Director: Ing. Marco Singaña

Luis Mayorga Miranda Codirector: Ing. Wilson Travez

AGENDA

INTRODUCCIÓN

ANTECEDENTES

OBJETIVOS

CONCEPTOS BÁSICOS

METODOLOGÍA DEL DESARROLLO DEL PROYECTO

ANÁLISIS DE RESULTADOS OBTENIDOS

CONCLUSIONES

RECOMENDACIONES

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INTRODUCCIÓN

Control Clásico

• Señales continuas y lineales

Época actual• El Limitantes

es la falta de conocimiento

Objetivo del control

moderno

• Satisfacer múltiples cambiantes

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ANTECEDENTES

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Variables dependientes

No representan

sistemas dinámicos complejos

El punto de Ajuste está

lejos

OBJETIVOS

GENERAL

• Diseñar e implementar un algoritmo de control predictivomultivariable de temperatura y nivel para en la estaciónde control de procesos FESTO en el Laboratorio deMecatrónica.

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OBJETIVOS

ESPECÍFICOS

• Investigar y extraer información necesaria sobre controladores avanzados ysus elementos básicos.

• Realizar el modelamiento de la planta

• Determinar la función objetivo para optimizar la planta.

• Establecer los límites y restricciones de la planta

• Diseñar un algoritmo de control predictivo multivariable

• Implementar el algoritmo de control predictivo usando el dispositivo NImyRIO.

• Verificar el correcto funcionamiento de la planta.

• Comparar con otro controlador tradicional.

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CONCEPTOS BÁSICOS

Control avanzado

modifica las condiciones de operación, através de un modelo matemático que lodescriba en forma bastante aproximada.

Útil cuando existen procesos conmayor grado de complejidad.

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CONCEPTOS BÁSICOS

Control Predictivo Basado en Modelo (MPC)

El sistema utiliza un modelo matemático delproceso para predecir el comportamiento delsistema en el futuro frente a posibles accionesde control a aplicar.

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CONCEPTOS BÁSICOS

Estrategia de control

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CONCEPTOS BÁSICOS

Control Predictivo Basado en Modelo (MPC)

k = instante inicial de tiempo

hp=horizonte de tiempo finito

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CONCEPTOS BÁSICOS

Elementos del MPC

1 Modelo de la Predicción

2 Función Objetivo

3 Ley de Control

CONCEPTOS BÁSICOS

Función Objetivo o de Coste

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Tarjeta NImyRIO -1900

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Arquitectura de la tarjeta

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Planta de Procesos FESTO

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Implementación del Hardware

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Modelamiento

Adquisición de datos

Tabulación

de datos

Depuración de datos erróneos

Obtención de parámetros

Validación

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Adquisición de Datos

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Tabulación y depuración de datos erróneos

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Ingreso de datos a Matlab

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Gráficas de los datos adquiridos

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Partes del Ident

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Validación

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Validación

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Matriz de Espacios de Estado

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Matriz de Espacios de Estado

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Validación

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Paleta en LabVIEW del controlador MPC

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Módulo de control predictivo

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Simulación

Implementación


Crear Modelo de Control Predictivo

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Elementos – CD Create MPC

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Elementos – CD Create MPC

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Simulación – Generar Set Points por Tiempo

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Simulación –Adelanta Hp y Hc

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Simulación - Espacios de Estados Discreto

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Resetear Controlador MPC

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Implementar Controlador MPC

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Ingreso Costos y Restricciones

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Programa de simulación

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Implementación del Sofware

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Programación FPGA

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Programación en RT

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Programación en la PC

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Obtención de los parámetros adecuados para la sintonización delos controladores - Nivel

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Obtención de los parámetros adecuados para la sintonización de los controladores - Temperatura

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Simulación vs Implementación Nivel

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Simulación Vs Implementación Nivel

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Simulación Vs Implementación Temperatura

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Simulación Vs Implementación Temperatura

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PID VS MPC - Nivel

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PID VS MPC - Temperatura

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Conclusiones

• Los datos de muestreo de cada variable deben contener el mismo número de muestras tanto en losdatos de entrada como de salida para poder ingresar al workspace de Matlab y posteriormente alIDENT.

• Para obtener un correcto modelo de una planta, ésta nos debe permitir capturar el comportamientode cada variable, ya que el modelo del proceso debe contener toda la información posible sobre ladinámica del sistema porque de esto dependerá la fiabilidad del modelo que vamos a aplicar.

• El MPC no tiene definido una metodología para la sintonización.

• El MPC permite manipular restricciones reales de la planta, corregir errores en la salida y en laacción de control, también permite manipular la velocidad con la que se ejecuta la acción decontrol.

• El control MPC es un control avanzado que permite optimizar recursos, como la prolongación de lavida útil de los actuadores, los costos de consumo de energía y tiempo de operación.

• Se puede ver que el control MPC tiene mejores resultados que un controlador tradicional en estecaso un PID, ya que no tiene sobre impulso y el tiempo de estabilización es más rápido.

• El ingreso de datos para un sistema MIMO se realiza mediante matrices, las cuales van alternadasuna a una para cada variable respectivamente.

• Se puede cambiar los parámetros del controlador MPC en tiempo real, es decir no es necesariodetener el controlador, lo que resultaría perjudicial para una empresa.

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RECOMENDACIONES

• Se recomienda dimensionar adecuadamente los límites de trabajodel proceso así como los rangos del actuador, debido a que unfuncionamiento del sistema o acción de control fuera de lasrestricciones configuradas en el MPC podría llevar a un malfuncionamiento del mismo o a respuestas inestables del proceso.

• Las compilaciones necesarias para los programas sobre la FPGArequieren de un tiempo prolongado, incluso si los cambiosrealizados son mínimos, por tanto, se pide realizar la programaciónsencilla y estable, que no requiera cambios a futuro, losprocedimientos que se crean van a modificarse continuamente,hacerlo en los VI sobre el chasis de la myRIO o sobre elcomputador de ser el caso.

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Gracias

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