Ingeniería de Control y Automatización
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Item Desarrollo de un sistema de control robusto de orden fraccionario de temperatura en un horno de precalentamiento del petróleo crudo de una refinería(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-24) Yacupoma Mattos, Edilberto; Rivas Pérez, RaúlActualmente, el proceso de refinación de petróleo crudo se encuentra estrechamente relacionado con la eficiencia energética y la contaminación ambiental debido a la utilización de un combustible fósil que constituye un recurso no renovable de precio volátil y alto en el mercado internacional [1]. Ello se debe al elevado consumo de energía y a la emisión de gases contaminantes producto de las reacciones químicas del proceso de refinación del petróleo crudo [1]. La mayoría de las empresas dedicadas a la refinación del petróleo crudo batallan constantemente con estos temas, ya que ello está regulado por las leyes peruanas y acuerdos internacionales, y además la optimización de sus procesos logra aumentar la eficiencia y disminuir la contaminación ambiental redundando en una mayor rentabilidad para las empresas [1,4]. Por esta razón, muchas investigaciones científicas presentemente se enfocan en buscar alternativas para lograr la optimización del proceso de refinación del petróleo crudo, entre las que se encuentra el aumento de la efectividad y robustez en el control de la temperatura del petróleo crudo en la salida del horno de precalentamiento [1, 4, 14]. En esta tesis para el control efectivo de la temperatura del petróleo crudo en la salida de un horno de precalentamiento de una refinería se diseña un controlador robusto de orden fraccionario.Item 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, RaúlActualmente, 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.Item 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 AndriEn 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.Item Model-based fault diagnosis via structural analysis of a reverse osmosis plant(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-11) Göpfert, Johannes Georg; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo; Reger, JohannWater desalination is one approach to force water scarcity. One of the processes used for desalination is reverse osmosis. Like other systems, a reverse osmosis plant is susceptible to faults. A fault can lead to a loss of efficiency, or if the fault is severe to a total breakdown. Appropriate measures can minimize the impact of faults, but this requires in time fault detection. The following thesis shows a proposal for an online fault diagnosis system of a reverse osmosis plant. For the model-based approach, a mathematical model of a reverse osmosis plant has been developed. The model contains a new approach for modeling the interaction between the high-pressure pump, the brine valve, and the membrane module. Furthermore, six faults considered for fault diagnosis have been modeled. Two of the faults are plant faults: The leakage of the feed stream and membrane fouling. The other four faults are sensor or actuator malfunctions. The fault diagnosis system is developed via structural analysis, a graph-based approach to determine a mathematical model’s overdetermined systems of equations. With the structural analysis, 73 fault-driven minimal structurally overdetermined (FMSO) sets have been determined. The results show that all six faults are detectable. However, two faults are not isolable. Five of the FMSO sets have been chosen to deduce the residuals used for online fault detection and isolation. The simulations demonstrate that the calculated residuals are appropriate to detect and isolate the faults. If one assumes that only the considered faults occur, it is possible to determine some faults’ magnitude.Item 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 ManuelEl 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.Item Sintonización de un controlador PID utilizando algoritmos genéticos aplicada a una planta concentradora de cobre(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-04) Martínez Ordoñez, Renato Javier; Morán Cárdenas, Antonio ManuelEl objetivo principal de esta tesis es establecer un método para el modelamiento del proceso en un lazo cerrado de control PID (Controlador Proporcional integrativo y derivativo) y con este poder encontrar los parámetros óptimos usando sintonización basada en algoritmos genéticos. En primer lugar, se explica cuál es la problemática que actualmente se tiene en la industria para realizar la sintonización de los lazos de control PID y se detalla el estado del arte de la sintonización de los controladores PID. En segundo lugar, se evalúa cual es el método de identificación en lazo cerrado que mejor representa la respuesta real del proceso de inyección de agua cruda al cajón de alimentación de las bombas de ciclones. En tercer lugar, se realiza la sintonía basada en algoritmos genéticos con el modelo obtenido con la identificación y se evalúa cual es la función de aptitud más adecuada para poder encontrar los parámetros del controlador PID. Finalmente, se presenta los resultados de la sintonización del controlador PID obtenidos para el proceso de inyección de agua cruda al cajón de alimentación de las bombas de ciclones y el proceso de control de nivel de espuma de una celda de flotación Rougher.Item 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 ManuelOver 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.Item Control of autonomous multibody vehicles using artificial intelligence(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-26) Roder, Benedikt; Morán Cárdenas, Antonio ManuelThe 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.Item 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 ManuelThis 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.