Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.utc.edu.ec/handle/27000/9483
Tipo de Material: bachelorThesis
Título : Implementación de un control predictivo para un proceso multivariable de nivel y caudal
Autor : Andrade Moreno, Steven Alberto
Rea Calle, Luis Fernando
Director de Tesis: Corrales Bastidas, Byron Paúl
Descriptores: CONTROLADOR
MPC
VARIABLE DE PROCESO
SINTONIZACIÓN
Fecha de publicación : mar-2022
Ciudad: Editorial: Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Citación : Andrade Moreno Steven Alberto, Rea Calle Luis Fernando (2022); Implementación de un control predictivo para un proceso multivariable de nivel y caudal. UTC. Latacunga. 112 p.
metadata.dc.format.extent: 112 páginas
Resumen : La presente propuesta tecnológica comprende una metodología para la implementación de un Control Predictivo basado en modelo (MPC) que se establece dentro de la ingeniería de control moderno y que se utiliza como herramienta para la regulación de variables cuando técnicas de control clásicas no han sido capaces de manejar condiciones para la planificar, actuar con anticipación o predecir las acciones del controlador a fin de mantener la o las variables de proceso dentro de rangos aceptables. El resultado experimental de esta propuesta ha sido aplicado a un módulo didáctico para el control de variables de caudal y nivel que ha conllevado la utilización del equipo de control PLC S7-1200 principalmente para recibir señales en voltaje de los sensores y para enviar voltaje al variador de frecuencia iG5A, de la misma manera se ha utilizado el servidor de comunicación KEPServerEX para permitir la interacción entre los softwares TIA Portal y la herramienta Simulink de MATLAB, estos han sido ocupados fundamentalmente para el escalamiento de señales y para enviar datos ocupados en el diseño del modelo del controlador MPC; el cual parte con la obtención de ecuaciones en espacio de estados de cada variable, que incluye etapas de: adquisición de datos, procesamiento de datos, modelamiento y validación. Una vez realizado esto se procede a simular el comportamiento del controlador en lazo abierto, con el fin de obtener ajustes de sintonización como: horizonte de control, predicción y tiempos de muestreo. Finalmente se implementa el controlador a los procesos reales de la planta. Este controlador fue comparado con un control proporcional integral derivativo (PID) sintonizados de forma agresiva para ratificar sus características en iguales condiciones, en cuanto a: tiempos de retardo, tiempos de asentamiento, tiempos de levantamiento, porcentajes de sobre impulso y estabilidad. Dando como resultado que el parámetro más evidente al utilizar el control MPC es el de sobre impulso tanto para el proceso de caudal como para nivel, presentando un porcentaje de 1.57% y 1.20% respectivamente. Sin embargo, la mejor estabilización se aprecia en el MPC; ya que el control PID presenta oscilaciones más notorias.
Descripción : The present technological proposal comprises a methodology for the implementation of a Model Based Predictive Control (MPC) that is established within modern control engineering and is used as a tool for the regulation of variables when classical control techniques have not been able to handle conditions for planning, acting in advance or predicting the controller's actions in order to maintain the process variable(s) within acceptable ranges. The experimental result of this proposal has been applied to a didactic module for the control of flow and level variables that has involved the use of PLC S7-1200 control equipment mainly to receive voltage signals from the sensors and to send voltage to the frequency inverter iG5A, In the same way, the KEPServerEX communication server has been used to allow the interaction between the TIA Portal software and the MATLAB Simulink tool, these have been used mainly for signal scaling and to send data used in the design of the MPC controller model; which starts with the obtaining of equations in state space of each variable, which includes stages of: data acquisition, data processing, modeling and validation. Once this is done, we proceed to simulate the behavior of the controller in open loop, in order to obtain tuning adjustments such as: control horizon, prediction and sampling times. Finally, the controller is implemented to the real processes of the plant. This controller was compared with a proportional integral derivative control (PID) tuned aggressively to ratify its characteristics in equal conditions, in terms of: delay times, settling times, rise times, percentages of over impulse and stability. As a result, the most evident parameter when using the MPC control is the over impulse for both the flow and level processes, presenting a percentage of 1.57% and 1.20% respectively. However, the best stabilization is seen in the MPC; since the PID control presents more noticeable oscillations.
Aparece en las colecciones: Tesis - Ingeniería Eletromecánica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
PI-002173.pdf7,22 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de Repositorio UTC están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.