Integración de Sistemasde Control IndustrialGeneración de energía

Casos especiales

Operación de compresoresPerfil térmico en hornosRefrigeración por compresiónAcopio de Minerales

Los sistemas de control avanzados basadosen lógica difusa permiten obtener resultadoscon alto valor, basados en un esfuerzorazonable y la obtención de beneficiossignificativos para los procesos desarrolladosen los sistemas donde se implemente.

Sistemas de control basados enlógica difusaSistemas para resolver problemas complejos,multivariables y no lineales

Operaciones unitarias

Detención de calderasArranque de calderasTiro balanceado aire - humoOptimización de condensadores

Columnas de destilaciónReactoresMolienda de mineralesFlotación de minerales

Optimice el control de sus procesos trabajando con Heurística y simultáneamentedisminuya el riesgo de seguridad e impacto ambiental de sus operaciones.

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xxx ctualmente, y a pesar del vasto desarrollode la teoría de control de sistemas, el talón deAquiles de la ingenier ía de contro l yautomatización sigue siendo el mismo: Comocontrolar sistemas no lineales.

Dentro de los esquemas de control desarrolladospara abordar esta clase de problemas, laaplicación de la lógica difusa es una solucióneficaz. Tanto ha sido el éxito de esta técnica,que se suele hablar de “Controlador Difusos” oFuzzy Logic Controllers (FCL).

Fuzzy Logic Controllers

Dentro de los FCL actualmente utili zados enplantas industriales, se destacan los llamados“Controladores basados en reglas” o Sistemasde inferencia de Mandami, en honor a sucreador. La característica principal de este tipode sistemas corresponde a sin tetizar uncontrolador basándose en la utilización de reglasIF-THEN (Si - Entonces).

Dentro de este contexto, el clásico esquema decontrol mostrado en la figura 1 mantiene suvalidez. Sin embargo, el controlador deja de serun clásico PID para transformarse en un FLC.La arqui tectura de un contro lador FLC secompone de los siguientes elem entos :F uzz yfic ador, Base de I n ferencia yDesfuzzyficador. Mostrado en la figura 2. .

El fuzzyficador transforma las entradas realesdel proceso en variables difusas. La base deinferencia evalúa las reglas IF-THEN de acuerdoa las variables entregadas por el fuzzyficador.

Finalmente el desfuzzyficador transforma elresultado difuso, entregado por la base deinferencia (valor difuso), en un va lor real quepuede ser aplicado al sistema.

Tipos de FLCFLC sin optimización

Este tipo de controladores no considera ningúntipo de ajuste de parámetros de acuerdo alcomportamiento del sistema.

Dentro de este tipo de controladores, el másutilizado corresponde al PID difuso (Fuzzy PID).

Este controlador recibe generalmente dosentradas: el error entre la referencia-salida y suderivada. Por lo tanto, la entrada U es unafunción de e( t) y de la derivada de e(t)(U=f(e(t),e(t)).

El número de funciones de pertenecía asociadasa e(t) y su derivada debe ser impar. Por ejemplo:Alto, medio y bajo para e(t) y alto, medio y bajopara la derivada de e(t).

El número de reglas debe cubrir todo el espaciode casos, por lo tanto, para el ejemplo anteriorse tienen nueve reglas.A cada regla se le asocia una consecuencia. Eldesfuzzificador tomará la consecuencia de cada

ARTICULO TECNICO

(Fig. 1)Esquema de Control:

El controlador GC comparala referencia R con la salidaY para generar una acción

correctiva U.

El control difusoaparece como una

alternativa interesantepara el control de

procesos altamenteno lineales.

Sistemas de Control Difuso(Fuzzy Logic)Autor: Roberto Zuñiga - Ingeniero Civil Eléctrico

ProcesoControlador

R YU

A

21info .an din agro up.net © 2Q 2007

regla y generara un solo valor de sal ida quecorresponde a la acción de control U. .

Control con optimización

En este caso, el FLC realiza una optimizaciónsobre sus parámetros funcionales de acuerdoa algún requerimiento de operación específico.

De esta forma, el operador no debe estarpreocupado por definir el valor de los parámetrosdel controlador puesto que estos se autodefinende acuerdo a algún requerimiento.

Con lo expuesto, si se desea min imizar elOvershoot de la salida, el controlador modificainternamente sus parámetros para lograr eserequisito.

De acuerdo al tipo de ajuste se tienen lassiguientes clasificaciones:

a) Contro ladores borrosos autoorganizados.b) Controladores borrosos con autoaprendizaje.c) Controladores basados en modelamientoborroso.

Sistemas de Control Difuso (Fuzzy Logic)

(Fig. 2)En general, el controladorpuede adaptarse a cualquiertipo de proceso. Esa es lapotencia del FLC.

El controlador FCL generaperf iles de salida (Y) muchomás suaves que elcontrolador PIDconvencional.

La experiencia industrialindica que este tipo decontroladores muestranexcelentes prestaciones.

Una aplicación clásica es lapuesta en servicio, detencióno cambio operacional bruscode equipos o sistemascomplejos como: calderas,columnas de destilación,molinos de mineral, etc.

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t [ s]

PID Clásico PID Fuzzy

Fuzzyficador Base de Inferencia Desfuzzyficador

E V UF LC

R

Y

Co nt ro la do r

PlantaNo Lineal

K1

K2

K3

ddt-+R (t) E (t) U (t) Y ( t)+

++

PlantaNo lineal-+

R (t) E (t) U (t) Y ( t)

ddt

K

DEFUZ

200

0

-200100

-100 -100

100

00

Change in error Error

Sistema de Mandami