Modelado, simulación y control de procesos químicos (con introducción al control inteligente usando lógica difusa)

• Se pretende preparar a las nuevas generaciones de ingenieros de procesos en la aplicación de conceptos y  técnicas de modelado, simulación y control de procesos químicos, mediante el uso de herramientas de computación de Matlab como Simulink (para simulación y control convencional de procesos) y Fuzzy Logic toolbox (para el diseño de controladores inteligentes usando lógica difusa).

Objetivos Específicos

• Introducir al participante en el mundo de los sistemas de control y las necesidades que presenta la industria de contar con ingenieros de procesos con conocimientos bien definidos en el área de sistemas de control.
• Construir modelos matemáticos de procesos químicos en base a balances de materia y energía.
• Mostrar la importancia de resolver ecuaciones diferenciales usando transformadas de Laplace y sus funciones de trasferencia en el modelaje de procesos.
• Estudiar la importancia de los sistemas de primer orden y de orden superior asociados a los procesos químicos. Determinar la curva de reacción de un proceso real (identificación de un proceso).
• Introducir al participante en la instrumentación básica de un sistema de control. Tipos de instrumentos y principios fundamentales de funcionamiento.
• Estudiar los principales tipos de controladores convencionales, P, PI, PID; y su incorporación en los sistemas de control.
• Desarrollar modelos matemáticos que involucren todos los elementos de un sistema de control para la ingeniería de procesos, tales como mezcladores, intercambiadores de calor, reactores, medidores, controladores, válvulas de control, etc.
• Estudiar la estabilidad de un sistema de control. Determinar la ganancia última. Métodos.
• Introducir al participante en algunas técnicas de control avanzado como el control en cascada, control por acción anticipada, y control inteligente de procesos, entre otras.
• Desarrollar el sistema de control adecuado para un proceso químico complejo (no lineal). Aplicación de técnicas convencionales y no convencionales (desarrollo de un controlador inteligente con lógica difusa).
• Aplicar los conocimientos adquiridos para sintonizar un controlador convencional (PID) sobre un proceso real, el control de nivel de líquido llevado a cabo en un laboratorio.

• Introducción al control de procesos industriales. Características de los procesos. Herramientas para el modelado, simulación y control de procesos. Variable de desviación .Funciones de transferencia. Lógica Difusa. Herramientas computacionales para el curso usando Matlab.
• Asignación del proyecto (Modelado, simulación y control de un proceso real).

Sesión 2: (lunes tarde) Espacio de Laplace

• Transformadas de Laplace. Inversión por fracciones parciales simples. Propiedades de las transformadas de Laplace. Algunas funciones elementales y sus transformadas. Resolución de ecuaciones diferenciales por transformadas de Laplace.
• Ejercicios

Sesión 3: (martes mañana) Sistemas Dinámicos Simples

• Sistemas dinámicos de primer orden (SPO). Análisis de respuesta para SPO.
• Sistemas de primer orden en serie. Sistemas interactuantes. Tiempo muerto.
• Sistemas de segundo orden (SSO). Ganancia, constante de tiempo y coeficiente de amortiguamiento para SSO. Términos asociados al régimen oscilante amortiguado.
• Ejercicios

Sesión 4: (martes tarde) Medidores, Transmisores y Controladores

• Instrumentación de un sistema de control: medidores, transductores, transmisores, controladores y elementos finales de control.

Sesión 5: (miércoles mañana) Sistemas de control en circuito cerrado

• Diagrama de bloque. Algebra de diagramas de bloque. Función de transferencia de un circuito cerrado. Control por retroalimentación (Feed Back) y control por acción pre-calculada (Feed Forward). Respuestas de un sistema de control simple (SISO).

Sesión 6: (miércoles tarde) Sintonización de controladores. Estabilidad.

• Sintonización de controladores por retroalimentación. Estabilidad de la respuesta en sistemas de control. Métodos del lugar de las raíces y de sustitución directa. Efecto del tiempo muerto.

Sesión 7: (jueves mañana) Modelado, simulación y control de algunos procesos

• Se desarrollará el modelado, la simulación y el control de algunos procesos químicos, bajo la plataforma del simulador gráfico SIMULINK de MatLab.
• Se analizará la señal de monitoreo con presencia de ruido de un proceso real para ser incorporada al modelaje de dicho proceso.
• Se aplicará una técnica de optimización (curvefit del toolbox de optimización de Matlab) para determinar la curva de reacción de un proceso real (ideal para dinámicas muy lentas).
• Se determinan las características de este proceso real y se decide a sintonizar e implementar el controlador adecuado.
• Finalmente se observan y analizan los resultados obtenidos del sistema de control implementado.

Sesión 8: (jueves tarde) Introducción al control inteligente (Lógica Difusa)

• Introducción a la Lógica Difusa.
• Aplicaciones industriales de la Lógica Difusa. Casos exitosos.
• Conceptos generales de la lógica difusa: definición de variables lingüísticas, valores lingüísticos, conjuntos difusos, universo de discurso, función de pertenencia, matemáticas de conjuntos difusos, etc.

Sesión 9: (viernes mañana) Diseño e implementación de un controlador difuso

• Diseño, implementación y sintonización de un controlador difuso para un proceso químico altamente no lineal.
• Introducción al control avanzado de procesos. Control en cascada. Control por acción anticipada y Control Inteligente de procesos entre otras.

Sesión 10: (viernes tarde)

• Entrega y evaluación del proyecto.
• Entrega de certificados

• Ingenieros de sistemas, en computación, mecánicos, electricistas, industriales, químicos y afines.
• Técnicos superiores universitarios (TSU) en las carreras antes mencionadas.
• Estudiantes de los últimos semestres de las carreras antes mencionadas.