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ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL

Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación “ Identificación y diseño del controlador para un sistema de regulación de nivel en una caldera. ” TESINA DE SEMINARIO Previo a la obtención del Título de: INGENIERO EN ELECTRICIDAD ESPECIALIZACIÓN ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL

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  1. Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación “Identificación y diseño del controlador para un sistema de regulación de nivel en una caldera.” TESINA DE SEMINARIO Previo a la obtención del Título de: INGENIERO EN ELECTRICIDAD ESPECIALIZACIÓN ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL Presentada por: César Ernesto Wonsang Valle Carlos Eduardo Méndez Acevedo ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL

  2. Obtención de un modelo aproximado a una planta real utilizando el método experimental de identificación de sistemas. Diseñar un controlador acorde a la planta identificada. Dar a conocer a la comunidad de la Espol y otras universidades esta técnica de uso practico en la industria. OBJETIVOS PRINCIPALES

  3. Función de una caldera Tipos de Calderas Partes de la Caldera LA CALDERA

  4. IDENTIFICACIÓN DEL SISTEMAEs la modelación de sistemas dinámicos a partir de datos experimentales. APLICACIONES • Plantas industriales (industrias petroleras y de alimentos) • Sistemas electrónicos en general • Sistemas Biológicos y Bio-informáticos. • Sistemas económicos y financieros. • Sistemas sociales (desordenes y enfermedades). DESARROLLO: • Diseño del experimento y ejecución. • Pre procesamiento de los datos. • Selección de la estructura del modelo. • Estimación de Parámetros. • Validación del Modelo.

  5. Planta Virtual • Modelo matemático del calderín • Modelo matemático de la zona de combustión • Modelo matemático del recalentador • Modelo matemático del pre calentador de aire • Modelo matemático del colector de vapor

  6. Balance de materia: Modelo Matemático del Calderín

  7. Modelo Matemático del Calderin

  8. El modelo obtenido para el calderín se muestra en la figura : Modelo matemático del calderín

  9. Modelo matemático del calderin

  10. Modelo matemático del calderín Balance de Energía: • Si la energía interna es • entonces :

  11. Donde Modelo Matemático del Calderin • (entalpía de condensación). Después:

  12. Modelo matemático del calderín

  13. Con estos análisis previos se presenta el balance de energía en simulink. Modelo matemático del calderín

  14. PLANTA VIRTUAL

  15. Entrada Step de 30000lb/h correspondiente al set point de la caldera RESPUESTA DE LA PLANTA-LAZO ABIERTO ANTE UNA SEÑAL DE ENTRADA PASO

  16. Existe un efecto integrador por lo cual el sistema es inestable RESPUESTA DE LA PLANTA-LAZO ABIERTO ANTE UNA SEÑAL DE ENTRADA PASO

  17. Respuesta de la planta en lazo cerrado RESPUESTA DE LA PLANTA-LAZO CERRADO ANTE UNA SEÑAL DE ENTRADA PASO

  18. DISEÑO DE LA SEÑAL DE ENTRADA PRBS

  19. DISEÑO DE LA SEÑAL DE ENTRADA MSS

  20. ELECCION DE LA SEÑAL DE ENTRADA PRBS

  21. ELECCION DE LA SEÑAL DE ENTRADA MSS

  22. PRE-BLANQUEADO DE LA SEÑAL MSS • La gráfica de la correlación se observa una relación o función diferente a una constante los cual nos dice que existe una dinámica entra nuestra señal de entrada y salida.

  23. Remover la media (se asemeje al ruido blanco ya que esta señal sería más amigable ) PROCESO DE LA SEÑAL DE ENTRADA AL IDENT

  24. PROCESO DE LA SEÑAL DE ENTRADA AL IDENT

  25. Análisis de Correlación: Tiempo de estabilización Tiempo muerto Numero de orden de la función Tao dominante Análisis Espectral: Obtenerla respuesta de frecuencia, específicamente la ganancia de banda media. IDENTIFICACION NO PARAMETRICA

  26. Orden de Filtro por default igual a 10 ANALISIS DE CORRELACION

  27. Blackman Tukey(Resolución de frecuencia por defecto) ANALISIS ESPECTRAL

  28. Los métodos utilizados fueron: IDENTIFICACION PARAMETRICAS • ARX • ARMX • OE • BJ

  29. Coeficientes (na=2,nb=2,nk=1) METODO ARX

  30. Coeficientes (na=2,nb=1, nc=2,nk=1) METODO ARMAX

  31. Coeficientes (na=4,nb=1, nc=4,nk=4) METODO ARMAX

  32. Coeficientes (nb=1 nf=2 nk=3) METODO OE

  33. Coeficientes (nb=1 nc=2 nd=2 nf=2 nk=1) METODO BJ

  34. Para tomar la decisión del método nos valemos de la respuesta al escalón, debido a que BJ 12221 y ARMAX 2121 son parecidas, como lo muestra la gráfica. ELECCION DEL MEJOR MODELO BJ ARMAX

  35. La respuesta obtenida que describe el comportamiento de nuestra planta es: Modelo para señales discretas: A(q)y(t) = B(q)u(t) + C(q)e(t) A(q) = 1 - 1.786 (+-0.0008515) q^-1 + 0.884 (+-0.0006856) q^-2 B(q) = 0.0002935 (+-9.359e-007) q^-1 C(q) = 1 + 1.108 (+-0.01695) q^-1 + 0.5506 (+-0.01696) q^-2 MODELO OBTENIDO

  36. CONTROLADOR Exportamos nuestra planta a SISOTOOL

  37. CONTROLADOR Respuesta Discreta a continua

  38. CONTROLADOR Trayectoria de raices

  39. CONTROLADOR

  40. CONTROLADOR

  41. CONTROLADOR

  42. CONTROLADOR

  43. POR TODO LO ENSEÑADO… gRACIAS

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