Ing. Aníbal Zanini
CAPÍTULO 1
INTRODUCCIÓN
Este trabajo pretende volcar nuestra experiencia tanto industrial como académic a brindando un material con los conceptos que un ingeniero en control debe manejar con familiaridad desde la modelización de un proceso hasta su control. En la selecc ión de los temas abordados hemos hecho especial hincapié en aquellos que tienen una aplicación frecuente en la industria de hoy.
La evolución del control automático a lo largo de su historia lleva consigo una constante preocupación por la adecuación de la terminología. Es así como surgen definiciones que en un momento son exactas y dejan de serlo al pasar cierto tiempo tal como ha ocurrido con el llamado Control Moderno que ya hoy podríamos redefinir como clásico junto a otras técnicas. El nombre de este trabajo está inspirado en la idea de recopilar las modalidades y herramientas utilizables industrialmente en la actualidad sin la intencionalidad de abrir una discusión sobre su definición y denominación ya que de antemano existe la conciencia de que aquí no están contem pladas un número importantísimo de técnicas que, en la actualidad son utilizadas a diario.
Con este trabajo se intenta cubrir un vacío existente hoy en día relacionando los fundamentos teóricos del control industrial con los equipos que son de uso cada vez mas frecuente.
Los equipos comerciales, en su mayoría, combinan estas nuevas técnicas con algunas clásicas como es el uso del PID. Esto se debe principalmente a la gran difusión y sencillez de su utilización.
A pesar de los cambios en la teoría del control la modalidad en el diseño no ha variado: se mantiene una primera etapa de conocimiento, modelización y simulación para pasar luego a la fase de especificación y diseño del regulador.
La etapa de modelización se puede dividir en dos subetapas: la definición de la estructura del modelo y el calculo de los parámetros o coeficientes de esa estructura.
Para desarrollar la primera subetapa existe una gama muy grande de estructu ras de modelos adecuadas al control, desde los lineales continuos hasta los modelos discretos discontinuos pasando por las variables de estados no lineales, las ecuacio nes diferenciales parciales o consideraciones estadísticas. Esto se aplica tanto a la modelización de la planta propiamente dicha como a las perturbaciones que puedan actuar sobre ella. Este trabajo no pretende ser abarcativo de todas estas técnicas sino que se concentra en el estudio de modelos discretos lineales tanto en variables de estado como en función de transferencia y modelos estocásticos también en las dos variantes anteriores.
2 1. INTRODUCCIÓN
En la segunda parte de la modelización se concentrará la atención en las técnicas llamadas de modelización automática o identificación de parámetros que permiten determinar de una manera casi automática los coeficientes del modelo previamente definido.
La etapa de diseño del controlador esta organizada siguiendo el esquema de la modelizacion, es decir, una primera parte de definición de la estructura del controlador, comenzando con los reguladores clásicos hasta llegar a un diseño óptimo de reguladores, y en la segunda parte, un esbozo de autoajuste de los parámetros de esa estructura tal como se hace en la modelización.
Si bien las técnicas estudiadas tienen una aplicación general se hace hincapié en la aplicación de las mismas a procesos industriales, de ahí que los ejemplos que se encuentran en este trabajos tienen este carácter.
Se brinda al lector abundante material de simulación a fin de poder seguir el estudio teórico y poder luego desarrollar su propio ambiente de desarrollo y simulación o control en tiempo real. De allí que las herramientas de simulación utilizadas, si bien son las convencionales de MatLab, olvidan la interfaz grafica que puede resultar más atractiva a los efectos de la rápida visualización focalizándose en una estructura que, con muy pocos cambios se podría reescribir en un microprocesador o en cualquier otro lenguaje. Incluye en su última parte un apéndice con numerosos. Los ejemplos de programación que se presentan son fácilmente implementables en cualquier tipo de controlador digital.
La estructura del libro esta pensada para dos públicos: a) el ingeniero de control industrial para poder obtener en forma rápida un modelo de un proceso o la implementación de un controlador y b) alumnos de grado de asignaturas de control que contengan tanto elementos de control digital determinístico o estocástico, así como modelización o identificación. Para el primer auditorio brindamos abundante material de programación que permite copiar y pegar los algoritmos de los principales métodos de identificación y control llevándolos a cualquier tipo de controlador digital. Para los estudiantes de grado, este libro es adecuado para seguir un curso de Control Digital, Control Estocástico o un curso de Control Lineal Avanzado.
La organización del trabajo es la siguiente: una primer parte dedicada a la definición de modelos de plantas y perturbaciones así como el análisis de las formas de obtención de los parámetros de esos modelos. La segunda parte es el control de estas plantas. Se muestran formas de diseño de reguladores fijos o para modelos nominales como así también controladores adaptables o variables.
El trabajo cuenta con una primera parte en la cual se hace un repaso rápido de las principales herramientas matemáticas que se usarán en el resto del libro. Este enfoque se centrando fundamentalmente en el análisis de las características de los sistemas muestreados y estocástico. El capítulo dedicado a este repaso es el número 2.
El capítulo 3 está destinado a describir los principales modelos utilizados en el control industrial, principalmente aquellos basados en el muestreo de sistemas continuos. También se analiza en este capítulo la forma de modelizar las perturbaciones, cuya cancelación o minimización es objetivo de todo control automático.
1. INTRODUCCIÓN 3
Los dos capítulos siguientes, el 4 y el 5. detallan los principales métodos de ajuste de los modelos obtenidos previamente. El primero de ellos se detiene en los métodos clásicos de ajuste de parámetros, mientras que en el segundo se hace una introducción al principio de identificación de sistemas. Esta segunda técnica es un intento de automatizar el ajuste de un modelo.
Los siguientes capítulos están dedicados a los controladores. En el capitulo 6 se hace una introducción de los reguladores clásicos en particular los PIDs , y en el capitulo 7 describimos el método de síntesis de controladores denominado control por modelo interno o de parametrización afín . Este método, si bien es general, está particularizado para el ajuste de PIDs, ya que en la actualidad, muchos equipos comerciales, cuentan con este método para el ajuste de sus controladores.
Los tres capítulos siguientes abordan el problema del control predictivo en sus facetas mas importantes. En todos ellos se enfatiza la idea de que el problema de la predicción y el del control son en realidad un único problema. Los controladores predictivos constituyen una gran familia, muy popular en la industria y con muchas variantes que tratamos de mostrar y explicar. El capítulo 8 se explica un controlador predictivo basado en la predicción de la salida luego del retardo. Se muestran distintas variantes incluidas las versiones adaptativas. El siguiente capítulo, el número 9, detalla una forma más general de estos controladores que recibe diversos nombres; es frecuente encontrarla mencionada como control predictivo basado en modelo o control predictivo generalizad . Estos controladores tienen gran difusión en la industria, en particular en el control de procesos. Por último, el capítulo 10, se destina al Control de Mínima Varianza , que históricamente fue uno de los primeros controladores predictivos que apareció en la literatura e incluso implementado en un controlador industrial. La idea de este regulador es la de incluir la dinámica de la perturbación en su diseño. Así como el PID tiene su parte integral para corregir perturbaciones constantes, este controlador tiene un modelo estadístico de perturbaciones, que intenta compensar.
Un capítulo, el número 11, lo hemos dedicado a lo que denominamos el filtrado estadístico . Muchas veces tenemos mediciones de variables contaminadas por ruido que debemos eliminar. Otras veces no tenemos acceso a algunas variables y nos interesaría poder estimarlas. Para ello están los observadores dinámicos, cuyo ajuste se hace, en general, manualmente. Pero existen otras técnicas para poder ajustarlos óptimamente y son las desarrolladas por Kalman y Bucy y descriptas en este capitulo.
No queríamos terminar el libro sin escribir algunos párrafos sobre algo que los ingenieros de control olvidamos con frecuencia y que es la mirada social que debemos darle a nuestra tarea profesional. En capítulo 12 hacemos un breve ensayo sobre los posibles impactos que puede tener la automatización y en general la aplicación de cualquier tecnología sobre el conjunto de la sociedad.