Ingeniería de Control y Automatización

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    Diseño de un sistema de control predictivo con restricciones del proceso de calentamiento de gas de una estación de regulación y medición de gas natural (ERM)
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-02-20) Luján Paredes, Marlon Jesahel; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo
    El proyecto Camisea descubierto en la década del 80 tuvo que esperar casi 20 años para el inicio de su operación comercial 2004, arribando por primera vez a Lima y Callao, y propagándose en la actualidad a las regiones norte y sur de nuestro país, así como al extranjero mediando buques de gas natural licuado. Con los años gracias a Camisea ha variado la matriz eléctrica nacional, siendo este yacimiento desde el 2011 fuente de más del 30% de energía eléctrica producida y consumida por el Perú, generando trabajo, y mejores condiciones de vida de millones de peruanos. Se estudia en este trabajo la problemática del calentamiento de gas que precisamente es entregado a una generadora eléctrica, el cual por sus niveles de presión recibida requiere una reducción de presión que infiere inherentemente a una reducción de temperatura por el efecto Joule-Thompson, razón por la cual es necesario controlar esta variable de temperatura a niveles óptimos de operación, en la estación de regulación y medición de gas natural (ERM). Se identificó el sistema de calentamiento de gas natural el cual tiene un tiempo de establecimiento muy alto a lazo abierto (361 minutos) que puede controlarse en lazo cerrado usando un controlador GPC sin restricciones (17 minutos). Se diseño una nueva estructura teórica del control predictivo basado en modelo de forma ampliada que permite explicar cómo los horizontes de predicción y control interactúan entre el modelo, optimizador, y la planta. Se propone un nuevo método de sintonización de todos los parámetros de un controlador GPC logrando optimizar la respuesta de la planta. Se desarrolla analíticamente el método de implementación del controlador GPC sin restricciones en un PLC, logrando definir las estrategias y consideraciones de programación que se deben seguir para su implementación en un futuro trabajo a corto plazo de la solución. Ante esto se concluye que la estrategia de control avanzado es implementable en un PLC comercial.
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    Nonlinear adaptive observer design for a reverse osmosis plant
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-11) Korder, Kristina; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo
    This thesis proposes a novel approach for a nonlinear adaptive observer design applied to a reverse osmosis desalination plant. The considered mathematical model of the de- salination system includes nonlinearities of the states and the parameters that cannot be handled with previously published estimation methods which are based on the mod- ulating function technique. Therefore, the proposed real-time capable approach uses a decoupled parameter estimator and state observer. These estimates can be utilized for developing a controller or a fault detection system of the desalination plant with the aim of improving the quality and effort of fresh water production. The parameter estimator is composed of a convolution filter with modulating func- tions and the common Extended Kalman-Bucy Filter in order to estimate nonlinear parameters of a state-linear input/output relation. To receive a regression form of the nonlinear system for the state observer and to avoid the necessity of time-derivatives of the measured input and output signals, a linearization by means of the Taylor se- ries and the modulating function technique are applied. The estimates can be non- asymptotically obtained by using a sliding window of finite length. This procedure allows a continuous and recursive update of the state estimates and extends the possi- ble applications of the modulating function technique to nonlinear systems. Comparative simulations are executed with the considered nonlinear system of a reverse osmosis desalination plant. Distinct scenarios with respect to the parameter change and the impact of noise are examined. The parameter and state coupled Ex- tended Kalman-Bucy Filter shows an asymptotic convergence of its estimates, whereas the decoupled proposed adaptive observer confirms its non-asymptotic behavior by fast estimation results.