Modelo matemático por identificación paramétrica y diseño de controlador difuso en la sección de enfriamiento de una planta de calentamiento-enfriamiento de fluidos

• Jhonny Ortiz-Mata ^[1] ; José L. Saquinaula-Brito ^[1] ; Alberto León-Batallas ^[1]
  1. [1] Universidad Estatal de Milagro

     Universidad Estatal de Milagro

     Guayaquil, Ecuador

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 31, Nº. 1, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Mathematical model by parametric Identification and fuzzy controller design in the cooling section of a fluid heating-cooling plant
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• Resumen
  • español

    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.

  • English

    In most industrial processes, it is required to know the dynamics of the process to achieve better adjustment and precision of the controllers; often, obtaining models by solving equations is complex to perform. With the development of technology, data can be obtained in real-time from the process. Identification methods are of great help in obtaining mathematical models experimentally, which is why engineering students must carry out practices in this countryside. A fluid heating-cooling plant is designed and built to have equipment for automatic control and instrumentation practices. The model was obtained from input-output data using parametric identification techniques; tests were carried out with ARX, ARMAX, OE, and BJ models, and the model was selected using similarity percentage, step response, and residual analysis. The best results were obtained with the BJ 22321 model, reaching a similarity percentage of 81.71%, for the model selection, parsimony was also considered, i.e., the one with the lowest number of poles and zeros. For the adjustment of the controller, the IMC-PID tuning was used. The response was tested with different controllers, and the PID-Fuzzy with 25 rules was selected; with this controller, a 10% surplus level percentage and a stabilization time of 200 seconds are obtained.