Ingeniería de Control y Automatización
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Item Diseño de controladores PID avanzado para el control robusto de una unidad de ósmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-06-02) Rojas Carbajal, Diana Elizabeth; Rivas Pérez, RaúlPartiendo de la problemática que implica el incremento significativo de la demanda de agua potable en los últimos años, así como su inminente escasez debido a las reservas limitadas de agua dulce, se plantea el aprovechamiento de las reservas de agua salada a través del proceso de desalinización mediante ósmosis inversa. El presente trabajo tiene como propósito establecer las bases para el desarrollo de un sistema de control y su implementación en una unidad de ósmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar. Se requiere de un control efectivo de dichas plantas para producir agua potable en la cantidad y calidad requerida, por lo cual es necesario utilizar técnicas adecuadas de control. Dentro de este contexto se plantea una solución desde el punto de vista de la Ingeniería de Control y Automatización, desarrollando controladores PID avanzado basados en el método MIGO para el control robusto de las variables críticas de una unidad de ósmosis inversa. Para alcanzar éste propósito se realizó una revisión del estado de arte de los controladores PID y de los sistemas de control de plantas de ósmosis inversa. Después de analizar dichos sistemas de control y debido a que los controladores convencionales no ofrecen un control efectivo, se propone el desarrollo de un controlador PID avanzado mediante el método MIGO para su aplicación en una unidad de ósmosis inversa. Para ello se estudiaron modelos matemáticos que caractericen el comportamiento dinámico de las variables críticas de una unidad de ósmosis inversa y luego se procedió al diseño de los controladores PID avanzado. Se diseñaron los controladores PID avanzado basados en el método MIGO luego de haber realizado el desacoplamiento de una unidad de ósmosis. Se simuló el sistema de control con el PID-MIGO en Matlab/Simulink, bajo diferentes condiciones de operación nominal, en presencia de perturbaciones y de señales ruidosas, obteniendo buenos resultados de control y robustez, superando a los controladores PID convencionales. Finalmente se realizó una propuesta de implementación práctica del sistema de control desarrollado, basada en la aplicación de un PLC, una PC y un cliente/servidor OPC.Item Modelado y control basado en redes neuronales artificiales de una planta piloto de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-04-20) Carrasco Banda, Neil Neizer; Rivas Pérez, RaúlEn este trabajo de tesis se parte de la hipótesis de que: es posible aumentar la eficiencia de las plantas desalinizadoras de agua de mar utilizando sistemas de control inteligente, conformados por controladores multivariables fundamentados en redes neuronales artificiales y modelos matemáticos multivariables basados en las leyes de conservación de la materia y energía. Se empieza describiendo las tecnologías empleadas a nivel industrial para la desalinización de agua, y se continúa con una revisión del estado del arte del modelado y control de las plantas desalinizadoras que se basan en ósmosis inversa. Luego, teniendo en cuenta la polarización de la concentración y utilizando el modelo de solución-difusión para cuantificar el transporte de las sales y del solvente a través de la membrana, se plantean las ecuaciones de balance de materia y energía en la unidad de ósmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar, obteniéndose un modelo matemático no lineal multivariable. Al validar el modelo con datos experimentales se verifica un buen grado de ajuste. Más adelante, se linealiza el modelo obtenido (alrededor de sus condiciones normales de operación) para conseguir una representación en el espacio de estados, que es utilizada en el diseño de un neurocontrolador dinámico. Se valida el desempeño del controlador diseñado frente a cambios en la referencia, presencia de ruido y rechazo a perturbaciones, encontrándose en todos los casos un desempeño satisfactorio. Posteriormente se realiza un estudio comparativo del desempeño del controlador neuronal diseñado frente a controladores PID, verificándose con bastante claridad la superioridad del controlador neuronal, especialmente en las situaciones en las que cambian significativamente las dos variables controladas a la vez. Se concluye la memoria de tesis haciendo una propuesta de implementación práctica del sistema de control diseñado, que sugiere el uso de una aplicación cliente/servidor OPC con el controlador neuronal implementado en Simulink (en una PC) y la comunicación con la planta a través de un PLC.