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Tipo de Material: masterThesis
Título : Estudio comparativo de control PID, predictivo y difuso en un proceso de flujo.
Autor : Aquieta Tibán, Edgar Benjamín
Director de Tesis: Freire Martínez, Luigi Orlando
Descriptores: CONTROL PREDICTIVO
PID
OPC
DIFUSO
Fecha de publicación : ago-2023
Ciudad: Editorial: Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi; UTC.
Citación : Aquieta Tibán Edgar Benjamín (2023), Estudio comparativo de control PID, predictivo y difuso en un proceso de flujo. UTC. Latacunga. 121 p.
metadata.dc.format.extent: 121 páginas
Resumen : Un escenario adecuado para el análisis de sistemas de control es la comparación entre un control PID, predictivo y difuso utilizando un proceso de caudal que puede ser lineal o no lineal. Sin embargo, para llevar a cabo esta comparación, es necesario establecer las condiciones técnicas de operación para su implementación utilizando los modelos matemáticos que contemplen las variables de control y de proceso. Los sistemas de control utilizados en este proyecto tienen librerías que permiten su implementación en la memoria física como son el PLC S7-1200 y el microcontrolador Arduino Uno. Como nexo de interacción, se utiliza una plataforma de comunicación OPC, lo que permite establecer una comunicación exitosa entre la planta implementada y el software KepServerEX que soporta ambos controladores en tiempo real. Cada controlador es diseñado en la herramienta de Matlab Simulink una vez que se han creado las condiciones para su implementación. En esta etapa, el proceso más arduo es encontrar el punto de sintonía adecuado que proporciona estabilidad y rapidez al sistema. Como resultado, es necesario aplicar técnicas experimentales y observación del comportamiento de cada uno de los controladores para poder implementarlos, ajustando minuciosamente sus valores de sintonía. El resultado de la implementación al realizar un control de caudal PID y también para un control predictivo se nota que es estable, a diferencia de un control difuso con la variación en respuesta transitoria que son mucho más rápida; en el control PID existe un mejor manejo de la variable en estado estacionario para el control predictivo. Sin embargo, el desempeño de ambos controladores es muy parejo, incluso en el rechazo a perturbaciones, esto tomando en cuenta que la variable en estado estacionario y la variable de caudal en el control PID se maneja gracias al modelo matemático por su facilidad en su implementación.
Descripción : A suitable scenario for the analysis of control systems is the comparison between PID, predictive and fuzzy control using a flow process that can be linear or non-linear. However, to carry out this comparison, it is necessary to establish the technical operating conditions for its implementation using mathematical models that consider the control and process variables. The control systems used in this project have libraries that allow their implementation in physical memory, such as the S7-1200 PLC and the Arduino Uno microcontroller. As an interaction link, an OPC communication platform is used, which allows communication to be established. successful between the implemented plant and the KepServerEX software that supports both controllers in real time. Each controller is designed in the Matlab Simulink tool once the conditions for its implementation have been created. At this stage, the most arduous process is to find the right tuning point that provides stability and speed to the system. As a result, it is necessary to apply experimental techniques and observation of the behavior of each of the controllers to be able to implement them, carefully adjusting their tuning values. The result of the implementation when performing a PID flow control and also for a predictive control shows that it is stable, unlike a fuzzy control with the variation in transient response that is much faster; In PID control there is better management of the variable in steady state for predictive control. However, the performance of both controllers is very similar, even in the rejection of disturbances, taking into account that the steady state variable and the flow variable in the PID control are managed thanks to the mathematical model due to its ease of implementation. .
Aparece en las colecciones: Tesis - Maestría en Electromecánica

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