EL CONTROL DETRÁS DE LA AUTOMATIZACIÓN. Alejandro Piñón Rubio

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1 EL CONTROL DETRÁS DE LA AUTOMATIZACIÓN Alejandro Piñón Rubio

2 Agenda AUTOMATIZACION SISTEMAS CONTROL CONTROL PID CONTROL PREDICTIVO CONTROL DES SISTEMAS HIBRIDOS SISTEMAS SCADA 3

3 OBJETIVO - Simplificar Tareas - Realizar Tareas Peligrosas y/o Imposibles - Mejorar la disponibilidad de los productos - Simplificar el mantenimiento de forma que el operario no requiera grandes conocimientos para la manipulación del proceso productivo - Reducción de Mano de Obra - Mejorar la Eficiencia del Proceso 4

4 Automatización cont. AUTOMATIZACION Operativa Control Sensores Actuadores Dispositivo Programable 5

5 Automatización cont. Ruido Señal control Actuadores Proceso Sensores Variable medida Estrategia de Control Reperesentación de un sistema en LAZO CERRADO 6

6 Automatización cont. 7

7 Automatización (2) AUTOMATIZACION CLASIC CONTOL PID TIME DRIVEN Operativa Control CONTROL Sensores Actuadores EVENT DRIVEN ADVANCED CONTROL DISCRETE EVENT SYSTEMS Dispositivo Programable Predictive,Adaptive, Expert Automata Petri Nets 8

8 HYBRID CONTROL CONTROL CLASICO PID TIME DRIVEN CONTROL CONTROL AVANZADO Predictive,Adaptive, Expert EVENT DRIVEN DISCRETE EVENT SYSTEMS Automata Petri Nets 9

9 TIME DRIVEN CLASIC CONTROL PID TIME DRIVEN Predictive Control ADVANCED CONTROL Adaptive Control Expert Control 10

10 PID Control.PID PID = PROPORCIONAL+INTEGRAL + DERIVATIVO Representante por excelencia del control clásico Error P Ref Salida - I D Σ Proceso 11

11 PID Control.PID Ventajas Formulación matemática sencilla- Facil Implementación Ajuste sencillo de parámetros Reglas de sintonía Adaptable- Autosintonía Amplia Documentación y Aplicación Immplementación nativa en Hardware Industrial (PLC) Desventajas No Apto para procesos con θ alto Mal desempeño en sistemas no Lineales* Sistemas variantes en el tiempo* Inestable por Naturaleza de diseño* 12

12 CLASIC CONTROL PID TIME DRIVEN Predictive Control ADVANCED CONTROL Adaptive Control Expert Control 13

13 Predictive Control Control.Predictivo MPC= MODEL PREDICTIVE CONTROL MODELOS NO PARAMETRICOS (Dynamic Matrix Control DMC ) Impulse Respons Step Response MODELOS PARAMETRICOS (Generalized Predictive Control GPC ) 14

14 Predictive Control Ejemplo Control.Predictivo t(+5)=t(0)+[t(0)-t(-5)]=2t(0)-t(-5)=22 t(+5) Temp ( c) 18 time (-5) Past (0) Current (+5) Future 15

15 Predictive Control Control.Predictivo COMO FUNCIONA * Control ante alimentado de manera natural * Manejo sencillo de sistemas Multivariables * Manejo de referencias futuras 16

16 17

17 18

18 19

19 HYBRID CONTROL CONTROL CLASICO PID TIME DRIVEN CONTROL CONTROL AVANZADO Predictive,Adaptive, Expert EVENT DRIVEN DISCRETE EVENT SYSTEMS Automata Petri Nets 20

20 DISCRETE EVENT SYSTEMS DES 21

21 DISCRETE EVENT SYSTEMS DES MODELAR SISTEMAS SECUENCIALES COMPLEJOS CONTROLAR OPERACIONES A PARTIR DE LA MODELACIÓN DE UNA PLANTA EN EVENTOS DISCRETOS DIAGNÓSTICO DE TRAYECTORIAS ERRÓNEAS (DIAGNOSTICO DE FALLAS) DISEÑO DE LÓGICA DE CONTROL A PARTIR DEL DESARROLLO FORMAL DE LA MODELACIÓN DEL SISTEMA GRAFCET ES RESULTADOS DE LA REPRESENTACIÓN POR MEDIO DE MÁQUINAS DE ESTADOS FINITAS DETERMINISTICAS Y PN. 22

22 DISCRETE EVENT SYSTEMS DES 23

23 DISCRETE EVENT SYSTEMS DES 24

24 DISCRETE EVENT SYSTEMS DES 25

25 HYBRID CONTROL CONTROL CLASICO PID TIME DRIVEN CONTROL CONTROL AVANZADO Predictive,Adaptive, Expert EVENT DRIVEN DISCRETE EVENT SYSTEMS Automata Petri Nets 26

26 HYBRID CONTROL Sistemas de control híbridos 27

27 HYBRID CONTROL Sistemas de control híbridos PERMITE MODELAR CUALQUIER SISTEMA DONDE SE INVOLUCREN VARIABLES DISCRETAS Y VARIABLES EN TIEMPO CONTINUO/DISCRETO LOS SISTEMAS PUEDEN SER MODELADOS COMO SWS, PWA, MLD Y HA. HERRAMIENTAS EN MATLAB COMO HYSDDEL (BEMPORAD) PUEDEN SER UTILIZADOS PARA MODELACION DE SISTEMAS PWA Y MLD DIVERSAS ESTRATEGIAS DE CONTROL PUEDEN SER APLICADOS A LOS HS. *MPC PUEDE SER IMPLEMENTADO A TRAVES DE LA ESTIMACION DEL HORIZONTE DE PREDICCION (SIMILAR AL CASO CONTINUO) ES POSIBLE REPRESENTAR SISTEMAS NO LINEALES O VARIANTES EN EL TIEMPO* COMO UN CONJUNTO DE SISTEMAS LINEALES PARTICIONADOS. MPAC PUEDE SER UTILIZADO PARA SISTEMAS NO LINEALES Y VARIANTES EN EL TIEMPO. CONTROL EXPERTO (ADEX) 28

28 HYBRID CONTROL Sistemas de control híbridos 29

29 SCADA-fully automation SCADA= Supervisory Control and Data Acquisition Permite realizar control, monitoreo y adquisición de datos en tiempo real. 30

30 SCADA-fully automation 31

31 SCADA-fully automation COMUNICACIÓN PROPIETARIA OPC 32

32 SCADA-fully automation HMI Quality Internet OPC Data Access Client OPC Client OPC Client OPC Client OPC Data Access Server OPC Data Access Client OPC Data Access Client OPC Data exchange Server N N N OPC Data exchange N N Server N Fieldbus System N N N Distributed I/O DCS & PLC Systems 33

33 CONCLUSION? 34

34 Coordinador Dr. Luis E. Garza Castañón Departamento de Mecatrónica y Automatización (DMA) Aulas Tel ext. 5486

35 Carreras a las que se dirige Ingeniería en Mecatrónica Ingeniería en Electrónica Ingeniería Mecánica y Eléctrica Ingeniería en Automatización Ingeniero Físico, Otras ingenierías (Química, Mantenimiento, etc.)

36 Proyectos de Investigación (II) Desarrollo de Modelos y Esquemas de Control para SMART GRIDS (LEGC) Modelación y Control de Vehículos Aéreos no Tripulados (RSR,LEGC) Modelación y Control con Autómatas, Grafos y Redes de Petri (FPP) Aplicaciones de Control y Automatización para la Industria (AFC, FPP, LRC, ENJ) Control de Turbinas Eólicas (LEGC) ** Proyecto de investigación próxima a abrirse

37 Vinculación Universidad Nacional de Educación a Distancia, Madrid, España Grupo de Sistemas Avanzados de Control, UPC, Barcelona, España GIPSA-Lab Instituto Nacional Politécnico de Grenoble, Francia Diagnosis, Flight Control and Simulation Lab., Universidad de Concordia, Montreal, Canadá Instituto de Ingeniería (UNAM) Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (UANL) Corporación ADEX, Madrid, España METALSA, Monterrey, NL Refinería Cadereyta (PEMEX), NL Cátedra de Supervisón y Control Avanzado Cátedra de Autotrónica Cátedra de Maquinas Inteligentes

38 GRACIAS 39

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