Ingeniería de Control y Automatización

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A theoretical model of a laboratory-scale ethanol distillation column
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-11) Aguinaga Morón, María Fernanda; Sotomayor Moriano, Juan Javier; Shardt Wolchuk, Yuri Andri
En la producción química moderna, los procesos de destilación son frecuentemente utilizados como método de separación de líquidos. Modelar una columna de destilación nos permite predecir el comportamiento del sistema. El modelado de sistemas es una importante, y sin embargo a veces descuidada, disciplina de la ingeniería de control. Esta tesis de maestría se centra en el modelado de la columna de destilación a escala de laboratorio situada en el Instituto de automatización de la Universidad Técnica de Ilmenau. Esta columna, utilizada principalmente para la enseñanza y la investigación, separa el etanol y el agua en diez etapas. El modelo teórico del sistema se realiza utilizando el modelo de primeros principios (FPM), principalmente las ecuaciones MESH para representar las ecuaciones altamente no lineales, que incluyen el equilibrio de masa, las relaciones de fase de equilibrio, las ecuaciones de sumatoria y el equilibrio de energía para cada etapa. Para ilustrar cómo se comporta el modelo de la columna de destilación, este trabajo presenta simulaciones de las concentraciones por etapa y de la temperatura a lo largo de la columna. Así mismo, los resultados se comparan con el modelo de McCabe-Thiele y con temperaturas experimentales lo cual muestra buenos resultados. En el caso de la comparación con McCabe-Thiele, ambas fracciones molares líquidas x1McT = 0:035 mol=mol y x1Sim = 0:048 mol=mol son más pequeñas que la requerida xB = 0:1, el error es dado porque las concentraciones en las etapas iniciales son más influenciadas por las suposiciones de la alimentación y las condiciones iniciales de la columna. Sin embargo, para el tope de la columna las fracciones molares finales son x10McT = 0:885 mol=mol y x10Sim = 0:890 mol=mol, valores mucho más cercanos al requerido xD = 0:9. Para las fracciones molares de vapor, y1McT = 0:334 mol=mol y y1Sim = 0:384 mol=mol se diferencian en 14% dado que no tienen un punto de inicio compartido. Sin embargo, más importante, para el tope de la columna las fracciones molares finales son y10McT = 0:901 mol=mol y y10Sim = 0:9060 mol=mol, y el promedio del error en la totalidad de la columna es de _error = 0:0028 para los datos disponibles. En el caso de la comparación contra la temperatura experimental, los errores más grandes se encontraron en las etapas del medio, como era esperado, debido a que la temperatura de la alimentación (etapa 5) afecta esa etapa y las cercanas a esta. Sin embargo, esto no afectará los resultados generales de la simulación dado que las temperaturas finales para el fondo de la columna son Tf1Mod = 85:6°C y Tf1Exp = 85:8°C. Y para el tope de la columna, Tf10Mod = 78:5°C y Tf10Exp = 78:7°C, ambos más altos que el punto de ebullición del ethanol y más bajos que el punto de ebullición del agua. Para mejorar las simulaciones, habría que hacer más experimentos en la planta utilizando un cromatógrafo de gases y sensores de temperatura y presión.
Analysis and development of a software package for identifying parameter correlations in dynamic linear models
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-07-05) Benites Ventura, Sihela; Sotomayor Moriano, Juan Javier; Li, Pu
In the last two decades, the increasing appearance of new complex network systems, which includes a large number of state variables and even greater amount of interconnections (represented in hundreds of parameters) became a demanding task for modeling, especially in the areas of pharmacology and bioengineering. Nowadays, there exists a serious recognition of the importance of Identifiability (ID) since parameters can be non-identifiable when it comes to make experimental design. As biological models contain a considerably large amount of parameters, it is difficult to make a proper estimation of them. Building a dynamic biological model involves not only the input and output quantification but also the structural components considering the importance of the information about the internal structure of a system and their components in biology [4]. After many years of development , complex dynamic systems can be modeled using Ordinary Differential Equations (ODE)s, which are capable of describing suitably the dynamical systems behavior. Nevertheless, in the majority of cases, the parameters values of a system are unknown; consequently, it is necessary to do estimation based on experimental data to determine their values. Biological models , commonly complex dynamic systems, include a large number of parameters and few variables to measure hence the estimation of them represents a major challenge. An important step is to do a previous identifiability analysis of the parameters before their estimation. The concept of structural or a priori identifiability involves the question of examining whether a system is identifiable or not given a set of ideal conditions (noise-free and enough input-output data) before a parameter estimation. Through the years, different approaches and their respective software applications to perform a structural identifiability analysis have been developed; however, does not have suitable measures to repair the non-identifiable problem [11] [12]. On the contrary, the method developed by Li and Vu [9] takes into consideration this subject by using parameter correlations as the indicator of the non-identifiability problem and remedy this challenge by defining proper initial conditions. For all these reasons, the main goal of this work is to implement the method of structural identifiability proposed previously, which allows the clarification of the identifiability analysis for linear dynamic models and gives relevant information about the conditions for a posterior experimental design and remedy if the model results nonidentifiable. As the level of mathematical difficulty is not high since the basic idea is the use of the output sensitivity matrix by calculations of Laplace transform and manageable linear algebra, the implementation is efficient and simple, taking less than a minute to analyze identifiability in simple models even examining different scenarios (values of initial states, absence of input) at the same time in comparison to the calculation of all the procedure by hand. As Maple is one of the best software to compute symbolic calculations in the market today, is the application of choice to work with models containing unknown parameters.
Application of derivative-free adaptive control to a nanopositioning machine
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-05-11) Velasquez Elguera, Mario Sebastian; Perez Zuñiga, Carlos Gustavo
Nanopositioning and nanomeasuring machines are playing an increasingly important role in the evolution of modern technologies in various fields. The Institute of Process Measure ment and Sensor Technology at Ilmenau University of Technology has been researching for more tan one decade high precisión machines. In this direction, the general objective of this master tesis is the development of aderivative-free model reference adaptive control (DFMRAC) algorithm for the vertical axisofa nanopositioning and nanomeasuring machine. Firstly, a nonlinear unknown friction term is included in the adaptation process of a standard model reference adaptive control (MRAC) and the DFMRAC. Then, the MRAC and DFMRAC algorithms are developed theoretically, in which the DFMRAC stability análisis requiresa Lyapunov-Krasovskii functional to prove that the error signal and the weightpa- rameters are uniformly ultimately bounded (UUB). Thanks to this characteristic, the DFMRAC algorithm does not have the problema of the weight drifting parameters, as MRAC does. Overall, the new adaptive controllers have significantly better results and fine-tuning in the machine. Regarding the sine reference experimental tests with afixed amplitude of 1mm and a frequency from 0.25 Hz to 2 Hz, a reduction of the máximum error and root mean square error (RMSE) of about 95% is achieved in comparison to a simple PI state-feed back controller and the previously applied MRAC with an adaptation weight matrix of lower order. Referring to the step reference tests, with a step height of 10mm and different transition times (which are related to the máximum reached velocity from 1mm/s to 5mm/s) the máximum error and the RMSE are reduced approximately by 60% and 75%, respectively. Furthermore, the corresponding extensions to the unknown input matrix case are developed for the adaptive proposals, however it does not significantly improve the experimental results. The new controllers out performed the previous ones with DFMRAC being the best one because it does not have the drifting weight parameters problem and it is easier to implement (no need to implement any projection method). Finally, eventhough, the new adaptive algorithms have extended the size of the weight matrix and added nonlinearities to the computer calculations, the execution time is only increased by around 1 μs.
Automated Response Strategy and its Testbed Implementation for Contamination Management in Water Distribution Systems
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-20) Flores Juárez, Patricio José; Sotomayor Moriano, Javier; Reger, Johann
Access to clean drinking water is crucial worldwide. Throughout history, various methods of distribution have been developed to ensure that people have access to good quality water. Nowadays, there are various risks associated with water contamination, including those caused intentionally and unintentionally. Responding to such incidents typically involves manual decisionmaking processes, emphasizing the need for automated strategies. This thesis introduces a novel approach employing Mixed Integer Nonlinear Programming (MINLP) to optimize isolation strategies and flushing methods within water distribution systems (WDSs). By integrating mass conservation and energy conversion equations, coupled with Hazen-Williams equation for pressure drop calculations, the proposed model aims to minimize contamination risks arising from various sources, including natural disasters and cyber-attacks. The methodology undergoes validation and implementation through simulated benchmark scenarios to ensure its effectiveness and precision. Subsequently, real-world contamination scenarios are addressed within a practical testing environment (Testbed). Automation within the Testbed is achieved through the integration of software on a PC with Programmable Logic Controllers (PLCs). Moreover, the study presents a comprehensive analysis of valve manipulation to mitigate contamination risks, alongside a comparison against scenarios without intervention. By automating response decisions and operational processes, the methodology showcases promising results in effectively managing contamination incidents within WDSs, thus offering a significant contribution to water system resilience and security.
Autonomous control of a mobile robot with incremental deep learning neural networks
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-29) Glöde, Isabella; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
Over the last few years autonomous driving had an increasingly strong impact on the automotive industry. This created an increased need for artificial intelligence algo- rithms which allow for computers to make human-like decisions. However, a compro- mise between the computational power drawn by these algorithms and their subsequent performance must be found to fulfil production requirements. In this thesis incremental deep learning strategies are used for the control of a mobile robot such as a four wheel steering vehicle. This strategy is similar to the human approach of learning. In many small steps the vehicle learns to achieve a specific goal. The usage of incremental training leads to growing knowledge-base within the system. It also provides the opportunity to use older training achievements to improve the system, when more training data is available. To demonstrate the capabilities of such an algorithm, two different models have been formulated. First, a more simple model with counter wheel steering, and second, a more complex, nonlinear model with independent steering. These two models are trained incrementally to follow different types of trajectories. Therefore an algorithm was established to generate useful initial points. The incremental steps allow the robot to be positioned further and further away from the desired trajectory in the environ- ment. Afterwards, the effects of different trajectory types on model behaviour are investigated by over one thousand simulation runs. To do this, path planning for straight lines and circles are introduced. This work demonstrates that even simulations with simple network structures can have high performance.
Autonomous obstacle avoidance and positioning control of mobile robots using fuzzy neural networks
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-17) Grebner, Anna-Maria Stephanie; Reger, Johann
Navigation and obstacle avoidance are important tasks in the research field of au- tonomous mobile robots. The challenge tackled in this work is the navigation of a 4- wheeled car-type robot to a desired parking position while avoiding obstacles on the way. The taken approach to solve this problem is based on neural fuzzy techniques. Earlier works resulted in a controller to navigate the robot in a clear environment. It is extended by considering additional parameters in the training process. The learning method used in this training is dynamic backpropagation. For the obstacle avoidance problem an additional neuro-fuzzy controller is set up and trained. It influences the results from the navigation controller to avoid collisions with objects blocking the path. The controller is trained with dynamic backpropagation and a reinforcement learning algorithm called deep deterministic policy gradient.
Contributions to ida-pbc with adaptive control for underactuated mechanical systems
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-17) Popayán Avila, Jhossep Augusto; Reger, Johann; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
This master thesis is devoted to developing an adaptive control scheme for the well- known Interconnection and Damping Assignment Passivity-Based Control (IDA-PBC) technique. The main objective of this adaptive scheme is to asymptotically stabilize a class of Underactuated Mechanical Systems (UMSs) in the presence of uncertainties (not necessarily matched). This class of UMSs is characterized by the solvability of the Partial Differential Equation (PDE) resulting from the IDA-PBC technique. Two propositions are stated in this work to design the adaptive IDA-PBC. One of the main properties of these propositions is that even though the parameter estimation conver- gence is not guaranteed, the adaptive IDA-PBC achieves asymptotic stabilization. To illustrate the effectiveness of these propositions, this work performs simulations of the Inertia Wheel Inverted Pendulum (IWIP) system, considering a time-dependent input disturbance, a type of physical damping, i.e., friction (not considered in the standard IDA-PBC methodology), and parameter uncertainties in the system (e.g., inertia).
Control de la posición de un cañón para tiro antisuperficie abordo de una corbeta misilera
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-10-11) Iriarte Chávez, Pedro José Pablo; Sotomayor Moriano, Juan Javier
Los cañones de artillería de las corbetas misileras con que cuenta la Marina de Guerra del Perú, poseen un sistema de control de tiro con tecnología analógica de los años 80´s, que actualmente presentan una serie de desventajas respecto al gran avance tecnológico de los sistemas electrónicos y digitales, quedando en desuso y con gran obsolescencia técnica. El tiro antisuperficie se realiza con el cañón 76 mm. instalado a proa de la cubierta principal de las corbetas misileras; el cual lo ejecuta en forma automática de acuerdo al seguimiento que efectúe el radar de control de tiro, y la solución al problema de tiro que efectúe el calculador del sistema de control. El sistema de control de tiro recibe las señales provenientes de los diversos sistemas periféricos del buque, así como de las tablas de tiro, para realizar el cálculo y determinar el ángulo de elevación y el ángulo de ronza con que debe posicionarse el cañón para ejecutar el disparo. En la presente tesis se realiza una introducción a la corbeta misilera y sus características, armamento y sensores; se explica en qué consiste el tiro antisuperficie y sus particularidades; asimismo, se analiza la problemática con que se cuenta para controlar la posición del cañón y realizar el tiro adecuadamente. Finalmente, se plantean técnicas de control para determinar la posición del cañón a fin de realizar tiro antisuperficie. El trabajo consta de la simulación de un sistema de control con calculador que determine cuál es el ángulo de elevación y ángulo en ronza del cañón para ejecutar el tiro en la posición deseada donde se encuentre el blanco. El principal aporte de la presente tesis es el desarrollo del sistema de control de la posición de un cañón, que permite alcanzar los requerimientos para ejecutar un tiro antisuperficie, el cual podría ser implementado en base a tecnología actual.
Control de robots móviles autónomos en formación usando el esquema líder-seguidor
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-04) Alfaro Purisaca, Paul Anthony; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
El concepto de robots trabajando en conjunto viene siendo cada vez más popular gracias a los avances tecnológicos de la autonomía en robots y a la reducción de riesgos al momento de realizar tareas peligrosas para los seres humanos. Debido a esto se propone el desarrollo de dos sistemas de control para la formación de robots móviles autónomos, que pueden ser utilizados en distintos ámbitos como operaciones militares, búsqueda y rescate, vigilancia, reconocimiento de terrenos y/u objetos en específico, exploración de nuevos hábitats, entre otros. Existen tres tipos de soluciones propuestas en la literatura, estos son la estrategia de estructuras virtuales, la basada en comportamientos y el método líder-seguidor, el cual se va a emplear en esta tesis. Se centrará en el modelamiento, inicialización y control de robots no holonómicos en formación, siguiendo a un robot líder el cual guiará al grupo a través de una trayectoria definida. Se usará el modelo Ackerman de robots móviles junto con la teoría de Linealización por Aproximación y Linealización Entrada-Salida para controlar a cada robot utilizando conjuntos de ecuaciones diferenciales que modelan a la formación. Estas ecuaciones utilizan la distancia y el ángulo de visibilidad entre un líder y su seguidor para determinar cómo se moverán al momento de llegar a su posición dentro del grupo. Finalmente se realizan simulaciones con el software MATLAB variando en formaciones y trayectorias, para analizar la estabilidad y validar el comportamiento de los sistemas diseñados, encontrando a grandes rasgos que ambos controladores son efectivos en realizar la formación deseada desde sus posiciones iniciales, evitando colisiones. Adicionalmente, el grupo de robots es guiada por el robot líder sin inconvenientes, manteniendo estable la estructura de la formación.
Control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones usando aprendizaje profundo por refuerzo
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-10-30) Bejar Espejo, Eduardo Alberto Martín; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
Los sistemas de posicionamiento magnético son preferidos respecto a sus contrapartes mecánicas en aplicaciones que requieren posicionamiento de alta precisión como en el caso de la manufactura de circuitos integrados. Esto se debe a que los actuadores electromagnéticos no sufren los efectos de la fricción seca o desgaste mecánico. Sin embargo, estos sistemas poseen fuertes no linealidades que dificultan la tarea de control. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo se ha posicionado como una técnica de entrenamiento de redes neuronales prometedora que está permitiendo resolver varios problemas complejos. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo fue capaz de entrenar redes neuronales que han logrado vencer al campeón mundial de Go, derrotar a varios jugadores profesionales de ajedrez y aprender a jugar varios videojuegos de la consola Atari. Asimismo, estas redes neuronales están permitiendo la manipulación de objetos por brazos robóticos, un problema que era muy difícil de resolver por medio de técnicas tradicionales. Por esta razón, el presente trabajo tiene como objetivo diseñar un controlador neuronal entrenado por refuerzo para el control de un sistema de posicionamiento magnético de dos dimensiones. Se utiliza una variación del algoritmo Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) para el entrenamiento del controlador neuronal. Los resultados obtenidos muestran que el controlador diseñado es capaz de alcanzar varios setpoints asignados y de realizar el seguimiento de una trayectoria dada.
Control de vehículos marinos de superficie subactuados basado en filtros planos lineales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-01) Bardalez García, Luis; Sotomayor Moriano, Juan Javier; Sira Ramírez, Herbet José
Esta tesis tiene como objetivo principal diseñar un sistema de control automático para vehículos marinos de superficie mediante el uso de un controlador por rechazo activo de perturbaciones (ADRC) basado en filtros planos lineales para su posterior implementación en un barco dedicado a la medición de variables marítimas, siguiendo una trayectoria planificada de antemano. La tesis incluye el modelamiento del barco basado en leyes físicas y el cual coincide en resultados con el modelo robótico trabajado en la bibliografía, una revisión teórica del controlador basado en filtro plano lineal, el diseño del controlador propiamente y una propuesta de implementación del sistema de control en un barco dedicado a monitoreo de variables marítimas ambientales. El controlador diseñado consta de dos partes; un generador de trayectorias realizables y un controlador de vehículo marino subactuado, ambos basados en filtros planos lineales. La combinación de ambos permite un control práctico (con estabilización no asintótica) del barco con un error en estado estacionario pequeño diferente de cero. Se realizaron pruebas del controlador en un modelo matemático de barco validado, obteniéndose un desempeño similar al de un controlador basado en linealización por realimentación de estados. Como ventaja, el controlador propuesto puede seguir trayectorias arbitrarias, poligonales y que requiere solo dos parámetros conocidos del modelo matemático del barco para funcionar adecuadamente; debido a esto, se reduce la carga computacional y se aligera la labor de identificación que sería necesaria en el caso del controlador basado en linealización por realimentación de estados.
Control of an over-actuated nanopositioning system by means of control allocation
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-26) Seminario Reategui, Renzo Andre; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
This Master’s Thesis is devoted to the analysis and design of a control structure for the nanopositioning system LAU based on the dynamic control allocation technique. The objective is to control the vertical displacement with nanometer precision under a control effort distribution criterion among the actuator set. In this case, the pneumatic actuator is used as a passive gravity compensator while the voice coil motor generates the transient forces. The analysis of the system characteristics allows defining the design criterion for the control allocation. In this direction, the proposed dynamic control allocation stage considers a frequency distribution of the control effort. The lower frequency components are assigned to the pneumatic actuator while the higher frequencies are handled by the voice coil drive. The significant actuator dynamics are compensated through a Kalman filter approach. The position controller is based on a feedback linearization framework with a disturbance observer for enhanced robustness. The experimental validation demonstrates the feasibility of the proposed technique.
Control of autonomous multibody vehicles using artificial intelligence
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-26) Roder, Benedikt; Morán Cárdenas, Antonio Manuel
The field of autonomous driving has been evolving rapidly within the last few years and a lot of research has been dedicated towards the control of autonomous vehicles, especially car-like ones. Due to the recent successes of artificial intelligence techniques, even more complex problems can be solved, such as the control of autonomous multibody vehicles. Multibody vehicles can accomplish transportation tasks in a faster and cheaper way compared to multiple individual mobile vehicles or robots. But even for a human, driving a truck-trailer is a challenging task. This is because of the complex structure of the vehicle and the maneuvers that it has to perform, such as reverse parking to a loading dock. In addition, the detailed technical solution for an autonomous truck is challenging and even though many single-domain solutions are available, e.g. for pathplanning, no holistic framework exists. Also, from the control point of view, designing such a controller is a high complexity problem, which makes it a widely used benchmark. In this thesis, a concept for a plurality of tasks is presented. In contrast to most of the existing literature, a holistic approach is developed which combines many stand-alone systems to one entire framework. The framework consists of a plurality of modules, such as modeling, pathplanning, training for neural networks, controlling, jack-knife avoidance, direction switching, simulation, visualization and testing. There are model-based and model-free control approaches and the system comprises various pathplanning methods and target types. It also accounts for noisy sensors and the simulation of whole environments. To achieve superior performance, several modules had to be developed, redesigned and interlinked with each other. A pathplanning module with multiple available methods optimizes the desired position by also providing an efficient implementation for trajectory following. Classical approaches, such as optimal control (LQR) and model predictive control (MPC) can safely control a truck with a given model. Machine learning based approaches, such as deep reinforcement learning, are designed, implemented, trained and tested successfully. Furthermore, the switching of the driving direction is enabled by continuous analysis of a cost function to avoid collisions and improve driving behavior. This thesis introduces a working system of all integrated modules. The system proposed can complete complex scenarios, including situations with buildings and partial trajectories. In thousands of simulations, the system using the LQR controller or the reinforcement learning agent had a success rate of >95 % in steering a truck with one trailer, even with added noise. For the development of autonomous vehicles, the implementation of AI at scale is important. This is why a digital twin of the truck-trailer is used to simulate the full system at a much higher speed than one can collect data in real life.
Control predictivo generalizado multivariable de un bastior de osmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-10) Moreno Rosario, Dennys Eduardo; Rivas Pérez, Raúl
La problemática de la escasez de agua en el Perú y en el mundo ha fundamentado el desarrollo de técnicas de desalinización que permiten el aprovechamiento del recurso acuífero más abundante en el planeta: el agua de mar. Los esfuerzos en el control de las plantas desalinizadoras de agua de mar por ósmosis inversa están enfocadas en maximizar el rendimiento de los bastidores de ósmosis inversa de tal manera que estos produzcan una determinada cantidad de agua por hora con una calidad aceptable para uso humano. Un funcionamiento inadecuado de los sistemas de control se traduce en pérdidas económicas y operaciones ineficientes de la planta. En este trabajo se propone el diseño de un controlador predictivo generalizado (GPC) que hace uso de un modelo matemático de una unidad de ósmosis inversa y que permite controlar con mayor efectividad el proceso de desalinización. Además se incluye el algoritmo para desarrollar este controlador en procesos monovariables y multivariables. El desempeño del controlador diseñado ha sido comparado con otros controladores de tipo convencional y también de tipo avanzado bajo diferentes escenarios de operación y de acuerdo a índices que permiten cuantificar el desempeño de los mismos. Por último, se presenta una propuesta de implementación de una unidad de ósmosis inversa así como una propuesta de programación del controlador GPC en un controlador lógico programable.
Desarrollo de un controlador avanzado DMC para el control de presión en un oleoducto a escala de laboratorio
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-21) Herrera Brañes, Jose Luis; Rivas Perez, Raul
En el presente trabajo se desarrolla un controlador de matriz dinámica (DMC) para el control de presión, en una planta piloto a escala de laboratorio para el transporte de fluidos que emula el comportamiento dinámico de un oleoducto, el cual posibilita aumentar la efectividad del sistema de control, así como reducir las roturas de los ductos, las fugas y los daños al medio ambiente. Se realiza una revisión del estado del arte de los sistemas de control de presión en oleoductos. Se efectúa la descripción de la planta piloto para el transporte de fluidos de la PUCP y la identificación del comportamiento dinámico de la presión en esta planta. Se diseña el controlador DMC en base al modelo matemático derivado, además se generan acciones de control y se realizan simulaciones para evaluar el desempeño del sistema. Se realiza un estudio comparativo para analizar la robustez y eficiencia del controlador DMC desarrollado vs PID. Los resultados de las simulaciones realizadas muestran que el controlador DMC diseñado exhibe un buen desempeño en el control de la presión en la planta objeto de estudio y, por consiguiente, constituye una solución eficiente y confiable para el control preciso de presión en oleoductos industriales reales, lo que posibilitará aumentar la eficiencia y la seguridad en el transporte de combustibles.
Desarrollo de un controlador de posición avanzado para endoscopio blando en cirugía laparoscópica
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-11-17) Acosta Gonzales, Renzo Rogger; Tafur Sotelo, Julio César
El presente estudio se desarrolla en el marco de brindar asistencia al cirujano en la laparoscopia, la cual es una cirugía utilizada para tratar problemas de salud en la zona abdominal. El procedimiento utiliza una cámara conectada a un tubo delgado flexible llamado endoscopio, el cual permite observar al interior de la zona abdominal del paciente; las imágenes obtenidas por el instrumento son utilizadas por el cirujano durante el tratamiento del paciente. Para garantizar un procedimiento correcto, se debe mover correctamente el endoscopio en el interior del abdomen, siendo esta tarea específicamente la que se busca facilitar su control y con ello dar apertura a una serie de posibilidades como el movimiento asistido, la operación remota y la automatización completa de la tarea. Con el fin de proponer una solución, actualmente, con el avance en el campo de la robótica blanda se han diseñado y fabricados manipuladores o actuadores blandos que puedan ser usados como endoscopios, los cuales tienen la capacidad de deformarse y ser forzados a moverse para alcanzar diferentes posiciones deseadas dentro de sus límites de operación. El cuerpo del manipulador o actuador blando en estudio presenta cuatro cámaras internas, las cuales pueden ser deformadas regulando la cantidad de presión de aire al interior de cada cámara. Para controlar y alcanzar la posición deseada del efector final del endoscopio, donde una cámara será conectada, en el presente trabajo se realiza el modelamiento de la dinámica del cuerpo del endoscopio y el diseño del controlador de posición. La tarea de modelamiento consiste en definir las características de la estructura de una red neuronal recurrente con realimentación a la salida y luego realizar su entrenamiento usando el algoritmo DBP (Dynamic Back-Propagation) para obtener los pesos de conexión entre las neuronas de la red. El diseño del controlador consiste de dos etapas. En la primera etapa se definen las características de la estructura de una red neuronal prealimentada (feed-forward). Para el entrenamiento de la red se utiliza el algoritmo DBP bajo un enfoque dinámico donde se considera el sistema en lazo cerrado, el cual comprende tanto al controlador como al modelo del sistema. El controlador de posición obtenido es válido solamente dentro de un rango de movimiento; por ello, se definen un conjunto de controladores para cada rango de operación. En la segunda etapa, se utiliza el método difuso Takagi Sugeno para la integración de los controladores locales y la obtención de un controlador global valido en todo el rango de operación. El controlador obtenido se implementa y prueba mediante simulación con el objetivo de validar su desempeño para diferentes posiciones deseadas del endoscopio.
Desarrollo de un controlador DMC para el control de la presión del vapor de una caldera pirotubular de una planta de fosfato bicálcico
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-22) Rojas Valdez, Raúl David; Rivas Pérez, Raúl
Actualmente, en el ámbito internacional, existe una creciente crisis energética la cual implica manejar de forma responsable y óptima los combustibles fósiles poniendo énfasis en los equipos que tienen un alto consumo de esta clase de combustibles, entre los que se encuentran las calderas. En esta tesis se desarrolla una estrategia de control avanzado para el control de la presión de vapor en una caldera pirotubular de una planta de fosfato bicálcico. El fosfato bicálcico es un producto utilizado como suplemento alimenticio de los animales. La presente tesis tiene como objetivo general el diseño de un controlador de matriz dinámica (DMC) para el control efectivo de la presión de vapor en una caldera pirotubular de una planta de producción de fosfato bicálcico, para garantizar un suministro estable de vapor, así como un aumento de la eficiencia del proceso de generación de vapor. En el primer capítulo se describe el estado del arte de los sistemas de control de la combustión en calderas pirotubulares. En el segundo capítulo se desarrolla la identificación de la presión del vapor en la caldera pirotubular objeto de estudio. En el tercer capítulo se diseña un controlador DMC de la presión de vapor, y se realiza un estudio del desempeño del sistema de control mediante simulaciones. En el cuarto capítulo se realiza un estudio comparativo de la robustez y desempeño del controlador DMC diseñado. Los resultados obtenidos en el desarrollo de la tesis revelan que el controlador DMC constituye una poderosa ley de control efectivo y fiable de la presión de vapor en calderas pirotubulares.
Desarrollo de un controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia de un vehículo submarino autónomo de 6DOF
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-09) Fenco Bravo, Lugui Paolo; Pérez Zuñiga, Carlos Gustavo
Durante los últimos años nos hemos visto afectados por las consecuencias producidas por el cambio climático, el efecto invernadero y la contaminación ambiental, esto afectando no solo a la vida que se encuentra en la superficie de la tierra, sino que también afecta directamente a la salud de los océanos, generando variación en la temperatura, incremento en la acidificación, variación en la salinidad, lo que causa la perdida de los ecosistemas que en ellos habitan. Uno de los ejemplos más resaltantes y preocupantes debido a la variación de los parámetros normales del océano es la disminución de los arrecifes de coral vivo, los cuales albergan a innumerables ecosistemas costeros y que son uno de los más productivos del planeta, que ha tenido una reducción alrededor del 50% en los últimos 150 años, producido por el aumento de temperatura y la acidificación del océano. Estos cambios han hecho que se registren parámetros preocupantes, respecto a la vida marina que ellos albergan. El deseo de querer contribuir con un pequeño grano de arena por tratar de revertir el daño causado por los estragos del cambio climático y la contaminación durante tantos años es una de las motivaciones que ha llevado a generar este proyecto de investigación. Es por ello por lo que se propone desarrollar un controlador avanzado para que ejecute tareas de exploración, búsqueda, monitoreo, y operaciones de inteligencia al recorrer trayectorias específicas. Sin embargo, debido a la complejidad del vehículo submarino autónomo (AUV), considerando su dinámica no lineal y sus altas perturbaciones, es difícil diseñar un controlador no lineal con buen rendimiento. El controlador fuzzy adaptativo por modelo de referencia (MRAFC) es el controlador propuesto que deberá ser robusto para navegar en una trayectoria definida y robusto para posibles perturbaciones del medio en el cual estará expuesto como el oleaje y corrientes marinas. Una primera aproximación de este trabajo se presenta en el artículo IEEE “Model Reference Adaptive Fuzzy Controller of a 6DOF Autonomous Underwater Vehicle”, donde se presentan resultados parciales de este trabajo de investigación. Además, se viene trabajando un nuevo artículo presentando los nuevos resultados obtenidos. Los resultados exitosos de este trabajo de investigación han sido presentados a evaluación mediante un articulo científico en una revista científica IEEE bajo el nombre: “Non Lineal trajectory tracking of a 6DOF AUV using an MRACF controller”.
Desarrollo de un controlador inteligente para un bastidor de osmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-02) Ugarte Díaz, Diego Paúl; Sotomayor Moriano, Juan Javier
En la actualidad, la desalinización de agua constituye una respuesta prometedora a la escasez de agua mundial. Por este motivo, es necesario presentar alternativas de solución y uso eficiente de nuevas tecnologías que permitan desalinizar agua de mar para hacer frente a la escasez que vendrá en los próximos años. En el proceso de desalinización de agua de mar se utilizan varias técnicas como son la destilación flash multietapa, destilación por múltiple efecto, destilación por compresión de vapor y la osmosis inversa, siendo esta última la que ha ganado mayor terreno en la industria de la desalinización ya que opera rechazando normalmente el 99% de las sales del agua de alimentación. Por otro lado, a pesar de que la osmosis inversa es la técnica que menos energía consume, en muchos casos no se ha trabajado con una estrategia de control adecuada, generando un funcionamiento deficiente de la planta. Esto tiene como consecuencia que el grado de pureza del agua desalinizada no cumpla con los estándares establecidos para consumo humano. El Perú, a pesar de sus cuantiosos recursos hídricos, presenta problemas de escasez de agua debido a la mala distribución de dichos recursos y a la geografía adversa. Según la Organización Internacional del Agua, en el 2025 el Perú será uno de los países más afectados en Latinoamérica ya que sufrirá de estrés hídrico permanente. Por tal motivo, se hace imprescindible una política que permita implementar plantas desalinizadoras a nivel de toda la costa y de otros lugares que lo requieran en el país. Para ello, es necesario desarrollar una técnica de control que permita manipular el proceso de desalinización de manera eficiente y que considere el comportamiento dinámico complejo de este sistema multivariable que no puede ser manipulado de forma correcta mediante técnicas tradicionales de control. Por otro lado, se necesita hallar un modelo adecuado que represente la dinámica del sistema, siendo muchas veces difícil de obtenerlo de manera precisa. En este sentido, las técnicas de control inteligente resultarían adecuadas ya que tienen la capacidad para actuar de forma apropiada sobre un entorno incierto de manera eficiente y flexible, ofrecen eficiencia computacional y dotan al control de “cierta inteligencia” para evitar comportamientos del sistema provocados por sus características no lineales. Dentro de las técnicas inteligentes se tienen las redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos. Es por ello que, mediante el uso de técnicas de control avanzado se buscará desarrollar, en este trabajo, un sistema de control inteligente para una unidad de osmosis inversa eligiendo un modelo matemático que describa adecuadamente la dinámica del proceso. Asimismo, se presenta una comparativa entre el desempeño del controlador propuesto y controladores clásicos para justificar el uso del control avanzado. Posteriormente, se realiza una propuesta de implementación basada en una aplicación en PLC ControlLogix5000 de Allen Bradley.
Desarrollo de un Entorno Virtual para Simulación de un Proceso Hidráulico de 4 Tanques Acoplados
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-25) Cruz Olano, Willians Cristhian; Sotomayor Moriano, Juan Javier
El objetivo principal es desarrollar un Entorno Virtual de Simulación para un proceso MIMO no lineal de 4 tanques acoplados con fines educativos para realización de experiencias de laboratorio prácticas, el cual posibilite flexibilidad de configuraciones y se encuentre basado en software libre. Para cumplir con este objetivo, en primer lugar se realiza el estudio de la simulación de sistemas en lo relacionado a procesos con tanques acoplados, esto con la finalidad de definir las herramientas software adecuadas para el desarrollo del Entorno Virtual de Simulación. Luego, se hace una revisión teórica del modelado para procesos no lineales de 4 tanques acoplados en distintas configuraciones para la elección del modelo a implementar en la simulación. El entorno de Simulación se desarrolla en lenguaje Java bajo el esquema MVC (modelo – vista - controlador) que incluye la implementación del modelo del proceso elegido, y de la interfaz visual agregándole flexibilidad en las configuraciones a obtener mediante la modificación de parámetros. Se desarrolla un controlador clásico PID para el control de las alturas de los tanques inferiores con la variación de la apertura de las bombas. Finalmente se proporciona al entorno de la capacidad de integración con Matlab/Simulink como una forma de potencializar las capacidades del mismo. Para tal fin se implementa un controlador en Matlab integrándolo con el entorno de simulación. Para validar el funcionamiento del desarrolla en Java se realizaron pruebas de comparación con datos de simulación de una implementación en Matlab/Simulink, obteniéndose resultados muy similares. Adicionalmente se realizan pruebas con el entorno desarrollado para comprobar su correcto funcionamiento ante diversas situaciones.