Diseño e implementación de un algoritmo de control predictivo para una planta de flujo utilizando un controlador de automatización programable para el Laboratorio de Redes Industriales y Control de Procesos de la Universidad de las Fuerzas Armadas - ESPE Extensión Latacunga.

Abstract

En este proyecto se realiza el diseño, simulación e implementación de un controlador predictivo basado en modelos, conocido como MPC (del inglés Model Predictive Control), aplicado a una planta de control de flujo en el laboratorio de Redes Industriales y Control de Procesos de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Extensión Latacunga. La simulación se realiza en el software LabVIEW, la implementación es sobre un dispositivo NI myRIO, gracias a la flexibilidad que ofrecen en software y hardware para este tipo de control en particular. El MPC diseñado cuenta con las siguientes características: una función de costo que busca minimizar las acciones de control necesarias para corregir el error futuro, calculado en base al modelo de predicción, sujeto a restricciones de desigualdad que vienen definidas por el proceso y sus condiciones de operación, además se requiere de una etapa de optimización que envia las acciones de control óptimas. Para un buen diseño del MPC se requiere de un buen modelo de la planta y del modelo de predicción. El modelamiento de la planta de flujo se realiza empleando ecuaciones en espacio de estados, para lo cual se propone y valida una metodología que incluye las etapas de: obtención de datos, adquisición de datos, preprocesamiento de datos, modelamiento y validación. Se muestran la simulación del comportamiento del controlador en lazo cerrado, esto principalmente para obtener valores de diseño ajustables como: tamaño del horizonte de predicción y control, matrices de ponderación y restricciones del sistema; que son usados de referencia para la implementación. Finalmente se implementa el algoritmo de control en el proceso de flujo real para analizar su desempeño. Este controlador fue comparado con un PID evaluando: tiempo de estabilización, porcentaje de sobreimpulso y acciones de control, demostrando su superioridad.