Plataformas para integración de conocimientos relacionados con ajuste de controladores PID para procesos industriales Manuel J. López (1), Francisco M. Verdulla (2), Julio Terrón (3) , Luis García (4) , Jose Lorenzo (5), Manuel Prian (6), Jose L. Lozano (7) Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática. Escuela Superior de Ingeniería. Calle Chile 1, 11003 Cádiz, España, Telf: 956015144 {manueljesus.lopez(1) ,francisco.verdulla(2), julio.terron(3), luis.garcia(4), jose.lorenzo(5), manuel.prian (6) , joseluis.lozano(7)}@uca.es

Resumen En este artículo se presenta una metodología de trabajo para la adquisición y profundización en los conocimientos necesarios para comprender los conceptos y poder llevar a la práctica aplicaciones en el ámbito de la Regulación Automática de Procesos Industriales. El método se puede adaptar al ritmo de aprendizaje de cada estudiante. Se basa en el empleo de diferentes plataformas de software y hardware, así como en el establecimiento de diferentes niveles de profundización en la materia, desde un nivel mínimo exigido para superar la asignatura, hasta un nivel superior orientado a la realización de proyectos/trabajos fin de carrera, a la participación en proyectos con empresas o como un nivel de preparación para posteriores participaciones en proyectos de investigación. Como elementos básicos sobre la que se fundamenta la metodología propuesta se tienen la simulación por ordenador (a nivel de sólo software, o incluyendo además hardware en el lazo de control), la identificación de sistemas y los métodos de ajuste de controladores tipo PID. Palabras Clave: Simulación de procesos, identificación de sistemas, control PID.

1. Introducción Una percepción habitual que tienen los estudiantes que cursan asignaturas que tratan sobre la materia de Regulación Automática de Procesos Industriales es que tiene excesivo contenido matemático, ocurriendo, a veces, que sea aplicable la frase de que los árboles no dejan ver el bosque. Esto puede provocar que el alumno no alcance a ver a tiempo la utilidad práctica que tiene esta disciplina en aplicaciones industriales y pierda de vista los objetivos principales de dicha materia; llegando a producirse desinterés y desmotivación, perdiendo así la oportunidad de adquirir unos conocimientos y competencias que son de gran utilidad para la comprensión y aplicación de

los sistemas de control automático, tanto en el campo de las

aplicaciones industriales como en otros ámbitos; dado que el concepto de sistema de

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

control realimentado es algo ampliamente utilizado por la propia naturaleza y los seres vivos. Una vez pasado el transitorio inicial que le supone al estudiante su primer contacto con la disciplina de Regulación Automática, éste tiene que disponer de una serie de recursos que le puedan servir de ayuda para la mejora del proceso de aprendizaje. En este trabajo se plantea un enfoque práctico orientado a la aplicación industrial y que supone la incorporación de herramientas (software y hardware) de ayuda para la comprensión de conceptos y aplicaciones, así como recurso de autoaprendizaje. Para ello, la simulación de procesos por ordenador va a ser un componente fundamental, dado que este recurso va servir para que el estudiante se pueda acercar y comprender la dinámica de una gran diversidad de procesos. El resto de este trabajo está organizado como sigue: en el apartado 2 se realiza el planteamiento de base que se aplica y se describen los recursos software y hardware a utilizar, se sigue en el apartado 3 donde se trata la identificación del sistema y el ajuste del controlador, se continua en el apartado 4 con un ejemplo ilustrativo y finalmente se exponen las conclusiones en el apartado 5.

2. Planteamiento establecido En este apartado se realiza el planteamiento base sobre el que se sustenta nuestro trabajo. El estudiante que se acerca por primera vez al campo de la Regulación Automática de Procesos Industriales tiene que captar desde el principio la idea de que las ecuaciones del modelo matemático del proceso suponen un recurso de gran utilidad para la comprensión y aplicación de conceptos necesarios para el diseño y análisis de los sistemas de control. Sin embargo, el estudiante debe tener claro que el manejo de los modelos y recursos de matemáticas requeridos no son más que una herramienta, y no una finalidad. Para ello debe ir asimilando los diferentes planos conceptuales que se requieren para la comprensión y aplicación efectiva en casos prácticos. De ahí que cada concepto (o conjunto de conceptos, según el caso) nuevo que se introduzca en la materia llevará asociado al menos un ejemplo ilustrativo. Durante el proceso de

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

aprendizaje, el alumno utilizará los ejemplos ilustrativos para fijar conceptos y poder llevar a cabo aplicaciones sencillas, de forma que le sirva para ir cimentando la base de conocimientos y habilidades requeridas. Como resultado del estudio, trabajo individual y en grupo se deberá ir produciendo de forma progresiva una integración de conocimientos que le sirva al estudiante para tener una visión de conjunto. Cuando el estudiante tiene que abordar un proyecto de diseño y análisis en alguna de las situaciones siguientes: a) en un laboratorio de la universidad, b) en un puesto de trabajo en la industria (realizando prácticas de empresa o como becario), c) realizando un proyecto fin de carrera (PFC) o un trabajo fin de carrera (TFC); donde se trata de llevar a la práctica la regulación automática de un proceso industrial (ya sea real, una planta piloto, una maqueta, o esté simulado mediante ordenador), se encuentra con el salto o “gap”

teoría-práctica que supone pasar desde la

concepción adquirida por el estudiante durante la realización de las materias requeridas, e impartidas mediante asignaturas independientes en la universidad, hasta la realidad concreta que requiere una aplicación. Y este salto o cambio de plano es el que conviene que se tenga convenientemente acotado, en el sentido de que desde el primer momento en la impartición de la asignatura el alumno tenga clara la idea de cuál es uno de los objetivos específicos prioritarios: la aplicabilidad a sistemas de control en la industria. Sucede que la inmensa mayoría (más del 95%) de los reguladores para procesos continuos implementados en la industria son del tipo PID [1-3]. Sin embargo, se demuestra [1-3] que los lazos de control no suelen estar ajustados de forma adecuada, básicamente debido a que los técnicos encargados de ello no disponen de unos conocimientos teórico-prácticos integrados convenientemente, que sean intuitivos y eficaces para llevar a cabo un procedimiento sistemático de ajuste del controlador con éxito (ver figuras 1 y 2).

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

En este trabajo se presenta una metodología para acercar la teoría y la práctica, así como unas plataformas para experimentación práctica basadas en simulación por computador (ver figura 3) que refuerzan el proceso de aprendizaje y que pueden usarse de forma autodidacta. Integran los conocimientos básicos requeridos para llevar a la práctica el diseño y evaluación de controladores PID. Se utilizan procesos industriales simulados como sistemas tipo caja negra, donde tan sólo se conoce la condición de operación y los rangos de variación de las señales de entrada y salida. Debido a este planteamiento del proceso a controlar como un sistema entrada/salida tipo caja negra, va a ser también esencial que el estudiante disponga de conocimientos y procedimientos para realizar la estimación de un modelo matemático útil para el diseño y análisis del sistema de control [1-3]. Para ello, se propone en este trabajo la incorporación de algunos métodos de identificación de sistemas que son especialmente útiles para obtener modelos estimados del proceso y poder realizar comparaciones entre diferentes modelos obtenidos, así como simulación, diseño y análisis a partir de éstos. Como parte importante del enfoque que aquí se propone, también se ha de disponer de un procedimiento sistemático de análisis previo del sistema a controlar, en el que se determine por parte del estudiante qué pruebas son las más adecuadas para realizar la identificación del proceso (ver figura 4), así como la clase de controlador más indicado (estructura y tipo). Para llevar a cabo la propuesta se han considerado diferentes plataformas software (PS) y hardware (PH), a fin de que tanto la propuesta como las opciones de los estudiantes sean flexibles. Como plataformas software comerciales se proponen: 1) plataforma basada en Matlab/Simulink (PS1) [4], 2) plataforma basada en Program CC [5] y VisSim (PS2) [6]. Como muestra de la utilidad, interés y actualidad de éstas, se indica que todas ellas se publicitan en revistas del IEEE relacionadas con el control automático. Como producto no comercial se utiliza una plataforma basada en ControlAvH y EPESC (PS3) [7,10]. Todas ellas tienen conectividad E/S en tiempo real con procesos de laboratorio mediante tarjetas de adquisición de datos [8]. Tras el aprendizaje realizado con alguna de las plataformas software (PS1, PS2, PS3) y la 17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

realización de un proyecto de diseño en simulación, el estudiante puede pasar a realizar pruebas con alguno de los sistemas reales del laboratorio (proceso de control de nivel o caudal, sistema de control de posición angular o velocidad angular, proceso de control de temperatura) [9] o alguno de los sistemas simulados en tiempo real con características “hardware in the loop” (HIL) mediante la plataforma EPESC [10]. Como plataformas de hardware (PH) se tienen en cuenta las siguientes opciones: •

PH1. Tarjetas de adquisición de datos comerciales [8] compatibles con la toolbox Real Time Workshop (RTW) de Matlab/Simulink [4].

•

PH2. Tarjetas de adquisición de datos comerciales [8] compatibles con la toolbox Real Time (RT) de VisSim [6].

•

PH3. Sistema para simulación de procesos y control en tiempo real estricto EPESC [10] desarrollada por el grupo GAPSIS de la UCA.

•

PH4. Sistema de tiempo real basado en la tarjeta DS1104 de dSPACE [11].

3. Identificación del sistema y ajuste del controlador En el planteamiento que se hace en este trabajo se supone que se requiere de un modelo estimado del proceso a controlar, que sea de utilidad para el diseño/ajuste del controlador a emplear. Se utiliza un modelo estimado a partir de datos experimentales, que a su vez sirve para diseñar el controlador PID. Se considera al proceso a controlar como un sistema tipo caja negra, de forma que a partir de datos entrada/salida se obtiene un modelo que aproxima el comportamiento del proceso en una vecindad de la condición de operación (figura 4), y que además dicho modelo es útil para obtener los parámetros del controlador PID. Para obtener el modelo estimado se emplean variables de desviación o incrementales, con respecto a una cierta condición de operación dada. Se considera que el modelo lineal estimado tiene validez en una vecindad de dicha condición de operación, y si el cambio experimentado excede de dicha vecindad, se tiene que reajustar el controlador. De esta forma se tiene en cuenta un sistema de control con múltiples modelos (uno

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

para cada condición de operación considerada) del proceso a controlar, para cada uno de los cuales se identifica un modelo del sistema y se diseña un controlador siguiendo un procedimiento sistemático. Los modelos utilizados para diseño de controladores que se consideran en nuestro enfoque son aquellos que se suelen emplear prioritariamente en la práctica industrial, por suponer una buena aproximación de la dinámica de la inmensa mayoría de los procesos industriales, y que por tanto se utilizan en los libros de texto especializados, en proyectos con empresas, por fabricantes de equipos de control e instrumentación y en trabajos de investigación sobre controladores PID y otros tipos de controladores. Los modelos matemáticos estimados para procesos industriales que consideramos en este trabajo son: 1) sistema de primer orden con retardo (SPOR), 2) sistema de segundo orden con retardo (SSOR), 3) sistema en tiempo discreto de orden n (STDn). En el primer caso (SPOR) los parámetros a estimar son la constante de tiempo efectiva, el retardo de tiempo efectivo y la ganancia estacionaria. Para el segundo caso (SSOR) se tiene además como cuarto parámetro el coeficiente de amortiguamiento. Finalmente, para el STDn se tienen que estimar (2n+1) parámetros más el retardo. En este caso, se consideran típicamente STD1, STD2 y STD3. Como controlador se utiliza un PID tanto en su versión tiempo continuo, como también la versión digital o en tiempo discreto para un periodo de muestreo considerado. Se considera una condición de operación nominal del proceso, por lo que se emplea la notación COnom, PVnom, SPnom para indicar respectivamente los valores nominales de la salida del controlador (CO), el valor de la variable del proceso o variable controlada (PV) y el set-point (SP).

4. Ejemplo ilustrativo de aplicación Como ejemplo ilustrativo de aplicación se utiliza el control de un intercambiador de calor, donde el diagrama de dispositivos se muestra en la figura 5. Se dispone de un modelo matemático del proceso que es el que está implementado en el simulador, pero a efectos del estudiante, el intercambiador es un sistema tipo caja negra. El 17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

modelo (que se puede elegir entre una versión no lineal o una lineal) puede realizarse tanto en Simulink, como en VisSim, así como en EPESC. El estudiante puede elegir una plataforma de trabajo u otra para realizar las pruebas de simulación. Tanto Simulink como VisSim son programas comerciales, pero EPESC es una plataforma propia realizada en la UCA bajo Linux, y que se pone a disposición de los alumnos [7, 10]. También se dispone de un modelo linealizado del intercambiador en forma de función de transferencia que se emplea en Program CC y Matlab para análisis del sistema utilizando funciones de transferencia y realización en el espacio de estados. Este modelo linealizado se denomina modelo completo de la planta (MCP) y servirá para verificar la validez del modelo estimado (ME) como SPOR, SSOR o STDn obtenido y analizar el comportamiento del sistema en lazo cerrado. El objetivo de utilizar funciones de transferencia junto con este MCP y un entorno como Program CC o Matlab es que en una primera fase se puede tratar de forma analítica, mientras que en una segunda fase se pasaría a emplear el entorno Simulink, VisSim o EPESC donde se tendría en cuenta un modelo no lineal del proceso así como de los actuadores y sensores/transductores; así como se consideraría la situación de que el controlador fuera analógico o digital (sistema híbrido). Esta segunda fase no sería de tratamiento analítico, sino de simulación por computador, y enfoque más realista. En las figuras 6, 7 y 8 se muestran las pantallas utilizadas por el estudiante para realizar cada una de los pasos requeridos para identificar y ajustar el controlador PID. Como tercera fase se tendría el paso a la simulación con hardware en el lazo de control (hardware in the loop simulation o HILS). Las fase 1 y 2 descritas se pueden realizar en un puesto de trabajo fuera del laboratorio, ya sea en un portátil que el estudiante utilice en la universidad, o desde un equipo fuera de la universidad; sin embargo, para llevar a cabo la tercera fase se tiene que disponer de un puesto de trabajo en el laboratorio. En esta fase también se incluye el empleo de un PID industrial [9]. Para evaluar el controlador obtenido, el estudiante realiza una serie de tests y cálculos con el sistema de control en lazo cerrado, obteniendo unos indicadores que de forma habitual se utilizan en la automática y en instrumentación industrial, y que son: sobreoscilación máxima (overshoot), tiempo de subida (rise time), tiempo de respuesta 17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

o establecimiento (settling time), error estacionario, frecuencia de ancho de banda, margen de ganancia, margen de fase y margen de retardo. A partir de los valores obtenidos por estos indicadores el alumno analiza los resultados y evalúa el sistema de control, determinando, en su caso, la forma de mejorar los resultados.

Todo el

procedimiento de identificación del sistema, diseño, análisis y evaluación del controlador se presenta en una memoria que debe realizar cada estudiante de forma individual o en grupo. 5. Agradecimientos Los integrantes del grupo GAPSIS agradecen la ayuda recibida por la Universidad de Cádiz para la realización de este trabajo. 6. Referencias 1. K. J. Astrom, T. Hagglund, Automatic Tuning of PID controllers. Instrument Society of America, Research Triangle Park (1994). 2. A. O’Dwyer, Handbook of PI and PID Controller Tuning Rules. Imperial Colledge Press (2006). 3. D. E. Seborg, T. F. Edgar, D. A. Mellichamp, Process Dynamics and Control, Wiley (2004). 4. Mathworks, Matlab/Simulink, http://www.mathworks.com. 5. Systems Technoloogy, Program CC, http://www.programcc.com. 6. Visual Solutions, VisSim, http://www.vissim.com. 7. J. Lorenzo, M. J. López, L. García, ControlAvH Tune: software para diseño y análisis

de controladores robustos y controladores PID, Universidad de Cádiz (2007). 8. National Instruments, http://www.ni.com. 9. PRODEL, Suministrador de equipamiento para laboratorios, www.prodel.es. Equipos

casa comercial Feedback Instruments Limited, www.fbk.com. Equipos casa comercial Quanser, www.quanser.com. 10. L. García, M. J. López, J. Lorenzo, Entorno para pruebas y evaluación de sistemas

de control (EPESC), Universidad de Cádiz (2008). 11. dSPACE GmdH, DS1104 , www.dspace.com.

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

Figura 1. Procedimiento para realizar ajuste de controlador PID

Figura 2. Algunas formas de implementar un controlador PID industrial. El de la izquierda corresponde a un controlador industrial autónomo. El central corresponde a la situación en que el PID va integrado como un módulo dentro de un PLC (forma más habitual). En el de la derecha se tiene un ejemplo de sistema embebido (embedded) que corresponde a un PC industrial

monotarjeta.

Otras

opciones

similares

serían

los

sistemas

basados

microcontrolador o en DSP.

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

en

Figura 3. Planteamiento seguido para simulación, análisis y diseño de controlador.

Figura 4. Planteamiento seguido para la identificación del sistema

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

Figura 5. Intercambiador de calor como ejemplo de sistema a controlar

Figura 6. Fase de identificación mediante curva de reacción del proceso

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

Figura 7. Fase de identificación mediante prueba de relay-feedback

Figura 8. Fase de control en lazo cerrado

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

Figura 8. Entorno formado por EPESC, ControlAvH, PID-industrial, proceso real

Figura 9. Panel E/S que conecta simulador de procesos y controlador de EPESC desarrollado por el grupo GAPSIS de la UCA

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009

Figura 10. Situación en la que utiliza DS1104 de dSPACE como sistema E/S

Figura 11. Proceso real controlado mediante CTR de EPESC

17 Congreso Universitario de Innovación Educativa en las Enseñanzas Técnicas Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño – Universidad Politécnica de Valencia Valencia, 15 a 18 de septiembre de 2009