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15 de OctubreCrowne Plaza
Ciudad de México
ni.com/mexico
Simposio Técnico de
Medición y Automatización
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Cómo Mejorar sus Sistemas de
Control PID
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Ing. Arturo Vargas
Ingeniero de Campo – Zona Centro
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Beneficios del Control Avanzado y Sintonización
Control basadoControl basado
en modeloen modelo < 1%< 1%
ControlControl
ManualManual• Una válvula de control
sintonizada pobrementecuesta $880 USDadicionales por año*
3
PIDPID eses
suficientesuficiente
PIDPID necesitanecesita
sintonizaciónsintonización
manualmanual
*Fuente: Cybosoft y ExperTune
• Un mal ciclo pH incurre endesperdicios químicos de$50,000 USD por mes*
• Un mal ciclo en un hornode temperatura cuesta$30,000 USD por mes*
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Agenda
• ¿Qué es PID?• ¿Cómo mejorar el desempeño?
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Actualizaciones al algoritmo PID
Controladores avanzados
• Conclusión
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Agenda
• ¿Qué es PID?• ¿Cómo mejorar el desempeño?
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Actualizaciones al algoritmo PID
Controladores avanzados
• Conclusión
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• Punto de Ajuste (Set Point, SP) – Punto de control deseado
• Salida (Output, OP) – Salida del controlador • Variable de Proceso (PV) – Salida de la planta/proceso
• Error = SP - PV
¿Qué es PID?
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SP
OP
PV
error
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Parámetros PID• Proporcional
Lleva al punto de ajuste Error
→ 0, OP → 0 “Error en estado estable”
• Integral Elimina el error en estado estable
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OP proporcional a ∫ error
• Derivativo Incrementa la tasa de respuesta
OP proporcional a la tasa de cambio del error
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Sistema de Control
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Diagrama del Sistema Control
Sistema de Control de Temperatura
TempDeseada
Compensador PID
SalidaCaliente
Cámara-+
Error
º
Aire FrioPanel Frontal
de LabVIEW PID
Toolset
cFP-PWM-520
9
Temp
Medida
Sensor Termopar
120 ºC
100 ºC
62%
cFP-TC-120
NI LabVIEW
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Implementación PID DEMODEMO
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Control PID – Ventajas y Desventajas
• Ventajas Probado
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• Desventajas No es sencillo de sintonizar
No es óptimo para todos los sistemas• Reacción, fricción, etc.
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¿Cómo Programar un PID?
Windows/Tiem o RealBloques de Función
Nuevas alternativas para
programación de PACs3:15 pm -4:10 pm
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FPGA Control y Simulación
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Agenda
• ¿Qué es PID?• ¿Cómo mejorar el desempeño?
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Actualizaciones al algoritmo PID
Controladores avanzados
• Conclusión
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Beneficios de Ciclos a Mayor Velocidad
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Tasas de Ciclo PID
1 MHzNI CompactRIO
PXI Real-Time
FPGA
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600 Hz
25 kHz
100 kHz
100 Hz
EscritorioCompact FieldPoint
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Máquina de Inyección
El movimiento del émbolo de inyección de aluminio en un ciclocerrado estable a una velocidad que varía de 0 a 10 m/s.
16Copyright 2007 © EUROelectronics srl – ITALY -
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Agenda
• ¿Qué es PID?• ¿Cómo mejorar el desempeño?
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Actualizaciones al algoritmo PID
Controladores avanzados
• Conclusión
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Actualice su PID
Disturbios
“Feed-forward”
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Variante en elTiempo
de Ganancia
PID Adaptivo
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“Feed-Forward”• Utilizado comúnmente para compensar un disturbio
externo medible antes de que afecte una variablecontrolada.
• i.e. Tasa de cambios de la alimentación del roducto
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Ejemplo de “Feed-Forward”
“FeedFordward”
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Calendarización de Ganancia
PID 3
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PID 1
PID 2
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Calendarización de Ganancia• Utilizado para cambiar la ganancia en tiempo
real dependiendo de OV.• Transferencias sin fluctuacionesPID
DEMODEMO
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Selección de
Ganancias
Ganancias
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PID Adaptivo• Mezcla de identificación del sistema en línea con
control común PID• Puede manejar sistemas variantes en tiempo
DEMODEMO
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Agenda
• ¿Qué es PID?• ¿Cómo mejorar el desempeño?
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Actualizaciones al algoritmo PID
Controladores avanzados
• Conclusión
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Controladores Avanzados
National Instruments
• Controladores Óptimos (LQR, LQG)• Control de Modelo Predictivo (MPC)• Filtros Kalman
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• Lógica Difusa
Socios Externos
• Redes Neuronales• Algoritmos Genéticos• Modelo Libre Adaptivo
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Cómo Crear un Controlador Avanzado
• Almacenamiento• Identificación de
sistemas
• Diseño•
Diseño deControl • Despliegue
• Pruebas
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• a ac n e o e os
Modelado dePlanta Implementación
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Ejemplo
Control de Crucero
V:Velocidad
u:Gas al Motor
‘ ’
Retroalimentación PID
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acción cuando‘V’ esta fuera delpunto de ajuste.(e <>0)
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MPC
‘C’ toma accióndebido a cambiosfuturos en:
a) la pendiente del
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b) puntos de ajustede la velocidad y
límites develocidad/gas
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Experimento – Cámara de Temperatura
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Validación – Modelado de Planta
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Diseño de Control MPC
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Prototipo de Control MPC DEMODEMO
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Aplicación: Control de calidad delrevestimiento al construir cableeléctrico.
Reto: Desarrollar un control de procesoque pueda manejar sistemas MIMOcon retrasos grandes
Tyco Electronics Implementa Control Predictivo de
Modelo en Proceso de Producción
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ro uc os: ompac e o n ,LabVIEW DSC, Diseño de Control ySimulación.
Beneficio Clave: Utilizar una plataformaen común para desarrollar el
controlador y desplegar un sistemacapaz de integrar sistemas deinformación de terceros.
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Controladores Avanzados
• Ventajas MIMO
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• Desventajas Se requiere modelo
Habilidades de ingeniería
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Conclusiones
• Revisión del algoritmo PID• Considere
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Mejorar el algoritmo PID Actualizar el algoritmo de control