Resumen

En la mayoría de procesos industriales se requiere conocer la dinámica del proceso para logar mejor ajuste y precisión de los controladores, muchas veces la obtención de los modelos mediante la solución de ecuaciones, resulta complejo realizar. Con el desarrollo de la tecnología se pueden obtener datos en tiempo real del proceso, los métodos de identificación son de gran ayuda para la obtención de modelos matemáticos de forma experimental, razón por la cual, es necesario que los estudiantes de ingeniería realicen prácticas en este campo. Con el propósito de tener un equipo para prácticas de control automático e instrumentación, se diseña y construye una planta de calentamiento-enfriamiento de fluidos. El modelo fue obtenido a partir de datos de entrada-salida mediante técnicas de identificación paramétrica, se realizaron pruebas con modelos ARX, ARMAX, OE y BJ, la selección del modelo se realizó mediante porcentaje de similitud, respuesta al escalón y análisis residual. Los mejores resultados se obtuvieron con el modelo BJ 22321, alcanzando porcentaje de similitud de 81,71%, para la selección del modelo también se consideró la parsimonia, es decir, la que tenga menor número de polos y ceros. Para el ajuste del controlador se utilizó la sintonía IMC-PID. Se probó la respuesta con diferentes controladores y se seleccionó el PID-Difuso con 25 reglas, con este controlador se obtiene un sobre nivel porcentual de 10% y tiempo de estabilización de 200 segundos.

INTRODUCCIÓN

El desarrollo de la industria 4.0 ha traído consigo tecnologías como IoT, Inteligencia Artificial, Big Data, computación en la nube, robótica, entre otros. Esto conlleva a que los sistemas sean más precios en cuanto a monitoreo y control de variables de proceso, una de las variables físicas que más se mide en los procesos industriales es la temperatura. En varios de estos procesos, el control de temperatura es crítico y debe ser preciso.

Los estudiantes de Ingeniería Industrial deben estar familiarizados con los procesos que se llevan a cabo en la industria y se requiere que hagan prácticas de automatización y control. Con el propósito de asemejar a un proceso industrial se diseña y construye una planta de enfriamiento-calentamiento de fluidos para obtener el modelo matemático del proceso y control de temperatura en un prototipo de torre de enfriamiento.

Puede que plantear y resolver las ecuaciones del proceso no resulte fácil y se requiera la simulación o la obtención de modelos de caja negra en base a datos de entrada-salida del proceso, para resolver este problema se recurre a la identificación de sistemas. Por ello, es necesario conocer los métodos para realizar el modelamiento y los parámetros físicos que se consideran en las torres de enfriamiento.

• Materias:Modelo Matemático Lógica difusa Contadores de fluidos Simulación de fluidos
• Subjects:Mathematical model Fuzzy logic Flow meters Fluid simulation
• Palabras claves:Box-Jenkins; Control PID; Lógica difusa; Modelo paramétrico
• Keywords:Box-Jenkins; PID control; Fuzzy logic; Parametric model