Download - Automatismo en Lazos
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Automatismo con lazos optimizados
Ing. Paul Glvez
Fuente: ABB
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos
6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Temas
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Terminologa
Lazos de Control PV: valor de proceso
SP: setpoint
CO: salida de control
PID: controlador Proporcional-Integral-Derivativo
CLCM: Monitoreo de Condiciones de Lazos de Control
KPI: Indicadores Clave de Performance
APC: Control Avanzado de Procesos
MPC: Control Predictivo basado en Modelo SPC: Control Estadstico de Proceso
MvSPC: Control Estadstico Multivariable de Proceso
RTO: Optimizacin en Tiempo Real
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El Escenario de Control Avanzado de Procesos
LAB
MPC
ModeloRTO
Modelado Riguroso
Optimizacinde LazosControl de Proceso en DCS
Proceso
SPC MvSPC
SPC
ModelosInferenciales Operador
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Diagrama de un Lazo de Control
MedicinPV
Controlador
Actuador Proceso
ObjetivoSP
Salida deControl CO
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos
6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Agenda
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Por Qu Optimizacin de Lazos?
Opera mi planta en forma ptima? Si no, cunto se debe a automacin de
proceso, especialmente lazos de control?
Deberamos usarmedidasdisponibles en lugar de solamente
almacenarlas Operacin normal no necesariamente
significa operacin ptima
Optimizacin de lazos ahorra dinerosinmayores inversiones de capital
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Performance: Variabilidad es una amenaza!
Oscilaciones
El lazo presenta oscilaciones?
Cules son las causas posibles?
Qu podemos hacer para eliminarlas?
Alta variabilidad Es la variabilidad mnima?
Qu tan lejos se encuentra del mnimo?
Por qu ha aumentado? Puede mejorarse?
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Performance real no es ptima!
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Una inversin que debe dar repago!
Lazo de control tpico es un activo de $ 25,000
La mitad se pierde 50 % bien sintonizados
25 % control no efectivo 25 % reduce performance
Mitad de tiempo de buena performance = 6
meses 2 4 horas para investigar y mejorar
performance de un lazo de control Proceso tpico contiene 2000 4000 lazos de
control Pocas personas con conocimiento apropiado En promedio, un ingeniero de proceso est a
cargo de 400 lazos de control 25 % de 4000 lazos impacta severamente, lo
que significa prdidas de $ 25,000,000 !!
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Los analistas comienzan a comprender...
Citas: ... mientras el equipamiento de proceso es una parte integral de programas de manejo de
activos, los lazos de control ... frecuentemente no reciben la misma atencin. La performance de los lazos de control ... se degrada lentamente en el tiempo sin llamar la
atencin Sin una adecuada sintona de lazos de control para minimizar variabilidad, ... se pierden
beneficios sustanciales ... an una leve degradacin en el control del proceso puede resultar en millones de
dlares perdidosde ganancias Identificar los lazos de control con mayor repago requiere evaluar todos los lazos de
control, lo cual sera una tarea insuperable sin ayuda de software de supervisin y anlisisde lazos de control
Cuando recin instalado, el control avanzado de proceso proporciona tpicamentebeneficios sustanciales. Mantener estos beneficios debido a condiciones cambiantes, sinembargo, es un problema
es buen tiempo de asegurar los sistemas de control como parte sus esfuerzos demanejo de activos.
Edicin de Junio 2003:
Se debe incluir lazos de control en manejo de activos
Les A. Kane, Editor
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Cmo son los datos de un lazo de control?
Salida de control
Set-point & valor de proceso
Tiempo
O
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Costo de un mal control
Alto
BajoTiempo
Sueo
Costo
Sintona dellazo
Alto
Bajo
Realidad
Costo
Tiempo
Alto
Bajo
Sueo realista con
AuditoriaCosto
Tiempo
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Beneficios de Sintona y Auditoria
Mantener el sistema de control regulatorio en su mximo
Performance del lazo Habilita al operario a mantener lazos en su punto de ptima
performance
Mantenimiento preventivo
Alerta de problemas de equipos/proceso a su debido tiempo
Problemas de instrumentos
Problemas de actuadores
Posibilita el uso de control multivariable/avanzado MPC limitado por la capacidad del control bsico
Modelos MPC incorporan performance de lazos bsicos
O
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Control Multivariable/Predictivo basado en Modelo
Planta
Control Regulatorio Bsico
Clculo de PropiedadesInferenciales
actuadoressensor
es
lab
Supervisin de Lazos
Sintona y Auditoria de Lazos
Sintona y Auditoria
de Lazos
Sintona Optimizada
- un requerimiento para proyectos APC
O
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos
6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Agenda
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Diagrama en Bloques
MedicinPV
Controlador
ActuadorProceso
ObjetivoSP
Salida deControl CO
GPCPIDSP (r) PV (y)
CO (u)
-
O
-
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Transformada de Laplace
Transformacin matemtica dada por:
Herramienta para solucin de ecuaciones diferenciales
(se convierte en una ecuacin algebraica en el dominiode la variable compleja s).
Ejemplos:
0
)()( dtetfsFst
)()(
ssFdt
tdf
s
sFtf
)()(
O
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Funcin de Transferencia
Uso de Transformada de Laplace para representacin
de sistemas Funcin de Transferencia:
forma clsica de modelar sistemas lineales
representacin entrada-salida
se determina mediante ensayos (respuesta al impulso/escaln)
)()()(
tyatubdt
tdy
P
u(t) y(t)
as
bsG
sU
sY
)(
)(
)(
G(s)
U(s) Y(s)
-
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Controlador PID Breve Resea
Propuesto en los aos 40 y se mantiene hasta ahoracomo el controlador de lazo ms utilizado
Es un controlador no-ptimo
Es fcil de sintonizar y permite alcanzar una buena
performance Es fcilmente implementable en un sistema de control
digital
Se basa en una estructura de una entrada y una salida
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PID Estructura interna
El controlador PID est basado en 3 acciones paralelas
Frecuentemente se utilizan solo los trminos P e I
Existen varias formulaciones matemticas
P: proporcional
I: integralD: derivativo
dt
tedKdtteKteKtu dipPID
Ki e dt Procesoyr u
d
e
d edt
Kp*ePID
Kd
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PID Estructura matemtica Paralela e Ideal
La forma Paralela es apta sobretodo para tratamiento empricomanual
La forma Ideal tiene la ventaja que Ti y Td son expresados ensegundos y solo K depende de la unidad de medida del proceso
dt
tedTdtte
T
teKtu di
PID
1
dt
ted
KdtteKteKtu dipPID
Forma Paralela
Forma Ideal
O
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PID Funcin de Transferencia de un PI
Esta formulacin es muy til porque pone en evidencia lasconstantes de tiempo del controlador
Un controlador PI tiene una funcin de transferencia con un
cero y una accin integral
dtte
TteKtu
iPI
1Forma PI Ideal
iPI sT
KsC1
1
i
iPI
sT
sTKsC
1
O
-
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PID Funcin de Transferencia de un PID
dtted
TdtteTteKtu diPID
1
d
i
PID sT
sT
KsC1
1
Forma PID Ideal
-
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PID Estructura matemtica Serie
La forma Serie es til
cuando se analiza elcontrolador en el dominiode la frecuencia, dadoque pone en evidencia lasconstantes de tiempo
(polos y ceros) Observar:
K, Ti y TD de la formaIdeal difieren de
y de la forma Serie
Forma Serie
di
PID sTsT
KsC1
1
i
diiPID
sT
TTssT
KsC
21
s
sTsTKsCPID
21 11
Partiendo de la forma Ideal:
di
PID TssT
KsC~
1~1
1~
iTK~
,~
dT~
-
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PID Estructura Interactiva y No-Interactiva
Forma No-Interactiva (Paralela e Ideal):
Forma Interactiva (Serie o Clsica):
PPID
D
I
I
P
PDPID
-
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PID Implementaciones Industriales
)(1)()( yrsTsK
yrs
KyrKsu
F
dipPID
Forma Paralela:
u: salida de control (CO)
r: setpoint (SP)
y: valor de proceso (PV)
KP: ganancia proporcional KI: ganancia integral
KD: ganancia derivativa
TF: constante de tiempo de filtro
: factor de peso para setpoint en trmino proporcional
= 1 implica accin proporcional sobre el error = 0 implica accin proporcional sobre el PV
: factor de peso para setpoint en trmino derivativo
= 1 implica accin derivativa sobre el error
= 0 implica accin derivativa sobre el PV
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Respuesta de un sistema de primer orden
sT
eGsG
sTd
0
01
Parmetros:
G0: ganancia esttica T0: constante de tiempo
Td: retardo puro otiempo muerto
Funcin de transferencia:
s
esG
s
51
3
G0
Respuesta a escaln unitario
63%
T0Td
02.2 Ttr
G
0
)(
0 )1(0 UeGty
T
Tt d
-
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Respuesta de un sistema de segundo orden
1
2.1
4.0
7.0
22
2
0
2 nn
n
ss
GsG
Funcin de transferencia:
Sub -amortiguado
CrticoSobre-amortiguado
Parmetros:
G0: ganancia esttica
n: frecuencia naturalno amortiguada
: relacin deamortiguamiento
Mp
ts Go
Mp: sobretiro (overshoot)
21
100(%)
eMp
69.0,2.3
%)5( ns
t
ts: tiempo de asentamiento (5%)
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos
6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Agenda
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Sintona de Controladores PID
Objetivo Hallar los parmetros del controlador PID (tpicamente K, Tiy
Td) para obtener una respuesta de lazo de control deseada
Especificaciones en el dominio del tiempo y/o frecuencia
Cometidos principales del controlador:
Seguimiento de setpoint Rechazo de perturbaciones
Mtodos de sintona Ziegler-Nichols (Manual)
Lambda IMC (Internal Model Control)
Ubicacin de Polos Dominantes
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Procedimiento para la Sintona
MedicinPV
Controlador
ActuadorProceso
ObjetivoSP
Salida deControl CO
GPCPIDSP (r) PV (y)
CO (u)
-
Adquirir 1
Modelar 2Sintonizar
3
-
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Adquisicin de Respuestas
Ensayos escaln (perturbacin del proceso): en lazo cerrado (modo automtico): cambios en SP
en lazo abierto (modo manual): cambios en CO
capturar la dinmica del proceso entre CO y PV
evitar perturbaciones externas
magnitud de los escalones significativa respecto al ruido demedida, limitados por condiciones operativas
variedad de amplitudes y en ambos sentidos para caracterizarel o los puntos de trabajo
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Identificacin del Modelo Usualmente expresado como Funcin de Transferencia Mtodos automticos de ajuste de parmetros con seleccin
manual o automtica del orden del modelo Evaluacin del modelo mediante ndices de ajuste a la respuesta
real (, R2, etc.) Simulacin del modelo (respuesta escaln, diagramas de Bode) Validacin del modelo con otro set de datos
K: ganancia esttica
Tz: constante de tiempo del cero
T1, , n : constantes de polos
D: retardo de transporte (tiempomuerto)
221 211
nn
sD
z
sssTs
esTKsG
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Sintona: Mtodo Ziegler-Nichols (Manual)
Mtodo manual clsico para eleccin de parmetros de
sintona de PIDs Diseado para rechazo de perturbaciones
Procedimiento:1. Se configura el controlador en modo proporcional nicamente.
2. Se aumenta la ganancia hasta producir una oscilacin.
3. Se registra la ganancia (Ku) y el perodo de la oscilacin (Tu).
4. Se eligen los parmetros del PID de acuerdo a una tabla.
Controlador K Ti Td
P 0.5 Ku - -
PI 0.4 Ku 0.8 Tu -
PID 0.6 Ku 0.5 Tu 0.125 Tu
En la prcticarequiere re-sintona oatenuacin de losparmetros pararespuesta msestable
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Sintona: Mtodo Lambda
Requerimientos: modelo de primer orden, estable o integral, con
tiempo muerto Parmetros de diseo: constante de tiempo del lazo cerrado ()
PPID
SP CO
-
PV
P
sT
PsP
0
0
1
s
sP
1
1
0T
Factor
Factor Lambda (relacin con lazo abierto):
)1
1()(00
0
sTKsPIDTT
P
TK
I
I
Controlador PI:
-
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modelo del proceso
inversa aprox. del modelo
filtro, tpicamente primero orden ()
IMC
Sintona: Mtodo IMC (Internal Model Control)
Extiende el concepto del mtodo Lambda a modelos de mayor orden
Requerimientos: modelo estable
Parmetros de diseo: Mxima Sensitividad (MS), o
Constante de tiempo del lazo cerrado ()
MS permite un diseo robusto (cuanto menor sea el valor de MS, msrobusta es la sintona)
SP
PVCO
-
-mG
PGGf
mG
mG
mG
fG
GPGc-
)(1
DPIGGG
GGG
mmf
mf
C
-
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Sintona: Mtodo de Ubicacin de Polos Dominantes
Requerimientos: ninguno
Aproxima el lazo cerrado a una transferencia desegundo orden
Parmetros de diseo: : relacin de amortiguamiento
: frecuencia natural
PPID
SP CO
-
PV
G
22
2
2 nn
n
sssG
O
-
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Sintona: Mtodo ITAE
ndice de Performance ITAE
Integral Time Absolute Error: el producto por treduce la contribucin del error inicial y prioriza
el error final
ndice modificado: p limita el gradiente de la accin de control u (CO)
Requerimientos: valores iniciales del PID para lazoestable
utilizar otro mtodo inicialmente optimizar con ITAE
Parmetros de diseo: mx(dCO/dt) - opcionalmente
dttetITAE )(
)max()(
dt
dupdttetITAE
O
O
-
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Mtodos de Sintona
Mtodo Modelo de Proceso Tarea de Control Parmetros deDiseo
Observaciones
ManualTodos Cualquiera el
usuario debe sabercomo sintonizar
Parmetros delcontrolador
Partiendo de inicio oajustando losresultadosautomticos
Lambda Primer orden,estable
(Auto-regulados consolo una constante
de tiempo opuramente integral)
Seguimiento desetpoint
Constante de tiempoen lazo cerradodeseada (Lambda ofactor Lambda)
Lambda es laconstante de tiempodel lazo cerrado
El factor lambda es
la relacin con ellazo abierto
Ubicacin dePolos Dominantes
Todos Rechazo deperturbaciones (yseguimiento desetpont, verobservaciones)
Amortiguamiento de transitorios y sulimitante develocidad max
Sintona universalpara ambas tareas,para controladorescon coef. de SPajustable
IMC Estable
(Auto-regulados ointegral)
Seguimiento de
setpoint
MS (Mxima
sensitividad) oLambda
Especificando MS se
garantiza robustezdirectamente
ITAE Todos Minimizar funcin decosto
Gradiente de lasalida de control
Requiere parmetrosiniciales decontrolador estable
O
-
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Sintona: Evaluacin
Simulacin de la respuesta del lazo cerrado ante
perturbaciones externas y cambios de setpoints
Diversos parmetros de performance tanto en el
dominio del tiempo como en frecuencia Simulacin de la sintona con diversos modelos
Parmetros de sintona acorde a la implementacin delPID
-
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Evaluacin en el Dominio del Tiempo
dtteDIAE)(
1Error Absoluto Integrado:
1
2
3
4
5
6
O
-
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Evaluacin en el Dominio de la Frecuencia
GPCr yu
-
d n
)()( sGsCG Pol
)()(1
)()(
sGsC
sGsC
r
yG
P
Pcl
)()(1
1
sGsCn
yS
P
Transferencia en lazo abierto:
Transferencia en lazo cerrado:
Funcin de Sensitividad:
Transferencia Seal de Error:
Transferencia Ruido-Accin de
Control:
e
SsGsCr
e
P
)()(1
1
r: referencia, set-point (SP)
u: accin de control (CO)
y: salida (PV)
d: perturbacin a la entrada
n: ruido de medida
)()(1
)(
sGsC
sC
n
uG
P
un
O
-
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Evaluacin en el Dominio de la FrecuenciaParmetros de Estabilidad Relativa - Robustez
Diagrama de Bode del lazo abierto, Gol(s)
)(arg( cpjolGm
)(
1
cgj
olG
mA
cp
mdT
Margen de Retardo:
Margen de Fase:
Margen de Ganancia:
1
2
3
Delay Margin
O
-
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Lazos Feedforward y Cascada
GD
GPCFBSP PVCO
D
-
CFF
Cascada:
Feedforward:
GINCOUT
SP PV
-CIN
GOUT
-
COOUT = SPINPVINCOIN
1
)1(
sT
esTKsC
Lag
Ds
LeadFF
O
-
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos
6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Agenda
O
-
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Qu es performance de control?
La pregunta de performance del controlador es considerada en la
fase de Diseo del Controlador
constante de tiempo
IAE, ISE,
tiempo de asentamiento
sobretiro
ancho de banda
frecuencia de corte
mrgenes de ganancia/fase
margen de retardo
O
Dif i Si E l i
-
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48
Diferencia entre Sintona y Evaluacin
Etapa de Diseo Etapa de Evaluacin
Diseo razonable
Diseo ligeramenteagresivo
?
es esto un buen control?
Si no: por qu?
G i f i ti d d t !O
-
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Generar informacin a partir de datos!
Supervisin de Performance
Rara vez se dispone de informacinadicional
Usar datos de operacin solamente
Responder preguntas ms relevantes
Preguntas tpicas Oscilan los lazos?
Trabajan en modo automtico?
Tienen un desempeo aceptable?
Cules lazos requieren nueva sintona?
Hay problemas de fsicos? (desgaste devlvulas, por ej.)
S i i d l d t l i i !
-
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50
Supervisin de lazos de control no-invasivo!
ndices (KPI)
Monitoreo de
Condicionesde Lazos de Control(CLCM)oAuditoria
Evaluacin de Performance por PasosO
-
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Evaluacin de Performance por Pasos
1. Recolectar y analizar datos
2. Calcular Indicadores Claves de Performance (KPI)3. Elaborar hiptesis y sugerencias basadas en los KPI
importante
matemticainvolucrada
Di ti d L d C t l
-
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Diagnsticos de Lazos de Control
Diagnsticos tpicos: Problema de sintona
Lazo oscilatorio
Perturbacin externa
Friccin esttica en vlvula Prdida en vlvula
Tamao de vlvula incorrecto
Performance global aceptable
KPI
Reglas de Auditoria +Diagnsticos de
Mantenimiento
Ranking de Lazos
segn Performance
Buena Regular
Pobre
I di d Cl d P f
-
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Indicadores Claves de Performance Estadsticas bsicas
Valor medio, desviacin
estndar Validez de datos
Outliers
Check de validez
Compresin
Modos de lazo de control Automtico/Manual
Saturado
Cascada
Nivel de ruido ndices de Performance
Performance del lazo
ndice Harris
Retardo puro estimado
ndices de Oscilacin Oscilando, si/no?
Frecuencia/Perodo
ndices de Vlvulas Friccin esttica
ndice de No-linealidad
ndice de No-linealidad ndice de No-Gaussiano
Estadsticas BsicasO
-
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Estadsticas Bsicas
Valor medio
Desviacin estndar
Kurtosis, Skewness
Simple pero til
Tendencias son importantes
Valores tpicos que se capturan
visualmente de tendencias Importante para documentacin
Para clculos propios
Siempre posibles
skewness
kurtosis
Validez de Datos
-
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Validez de Datos
Son los datos vlidos para anlisis?
Compresin de datos
si los datos se obtienen de unhistoriador
Cuantificacin de datos
Puede conducir a mala performancede control
compresin cuantificacin
outliers
Modos del Lazo de Control
-
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56
0 200 400 600 800 1000 1200280
300
320
0 200 400 600 800 1000 120025
30
35
Modos del Lazo de Control
Automtico / Manual
Salida saturada Cascada
time [s]
PV,S
PCO
PV,SP
time [s]
Modo cascada = 0%Modo automtico = 100%
Modo cascada = 100%Modo automtico = 100%
Saturacin = 32.3%
CO
Deteccin de Oscilacin una tarea simple?
-
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Deteccin de Oscilacin una tarea simple?
Dominio de la frecuencia
encontrar picos en el espectro
Dominio del tiempo
seales peridicas a la vista
Auto-correlacin
considera el factor de amortiguacin
buena cancelacin del ruido
Auto-correlacin
regularidad de cruces por cero
Tiempo [s]
Tiempo [s]
Frecuencia
Tiempo [s]
ndices de OscilacinO
-
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58
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
ndices de Oscilacin
Deteccin de oscilacin
Interna - externa Cuantificacin
Perodo amplitud
Importante para anlisis de causaraz (root-cause analysis)
Diagnsticos de oscilacin Friccin en vlvulas
No linealidad
Espectro
ndice de Oscilacin (dominio del tiempo)
-
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59
ndice de Oscilacin (dominio del tiempo)
0.88 0.25
Controlador sintonizado
0 = sin oscilacin, 1 = oscilacin perfecta
Tiempo [s]
Severidad de la Oscilacin
-
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Severidad de la Oscilacin
Cuantifica la oscilacin
Perodo = 42.7 [s]Amplitud = 23.9 %
Severidad = 79.8 %
Perodo = 21.1 [s]
Amplitud = 2.5 %Severidad = 41.2 %
Tiempo [s]
ndices de No linealidad
-
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ndices de No-linealidad
Anlisis de causa raz de oscilaciones
Identificacin de problemas en actuadores Sumamente til en conexin con deteccin y
diagnstico de oscilacin
Friccin esttica
Banda muerta
Histresis
ndices de Actuadores/Vlvulas
-
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ndices de Actuadores/Vlvulas
Estadstica simple y diagnsticos
avanzados No linealidad en vlvulas es un
problema importante
Desplazamiento/ hora = 3510 [%/h]
# Cambios de direccin/ hora = 1050 [#/h]
Tamao de la vlvula = 100 [%]
Ejemplo de Investigacin de Oscilacin
-
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Ejemplo de Investigacin de Oscilacin
F
FC
friccinesttica
carga cclica
sintona muy rpida
Diagnsticos
Verificar performance global
Detectar oscilacin
Decidir entre estas 3 causas
ndices
Detalles de la oscilacin (perodo,amplitud )
Tendencias para cada ndice
Seales Perfectas de Friccin Esttica
-
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Seales Perfectas de Friccin Esttica
tiempo
SetpointSP
VariabledeProceso
PVSalida deControlCO
Un Problema Tpico: Lazos Acoplados
-
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Un Problema Tpico: Lazos Acoplados
F
FC
A
AC
Producto 2
Producto 1
no o.k.
o.k.
Lazo de Caudal
Lazo de Composicin
Ambos Lazos Oscilan
-
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Ambos Lazos Oscilan
Diagnosis: stiction no stiction
control de composicin control de caudal
Cul lazo est causando la oscilacin?
tiempo [s] tiempo [s]
Solucin con Correlacin Cruzada
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Solucin con Correlacin Cruzada
La correlacin cruzada es usada cuando se tieneinformacin de dos diferentes series temporales.El rango de valores es de -1 a 1 de tal forma quecuanto mas cercano est el valor a 1, mas
similares son las series. Clculo: Multiplicar ambas seales en cada
muestra y sumar los productos
Si la causa es friccin esttica ...
-
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Si la causa es friccin esttica ...
variable deproceso
seal de controlcorrelacin cruzada
CCF
corrimientos
Si la causa no es friccin esttica ...
-
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Si la causa no es friccin esttica ...
variable deproceso
seal decontrol
correlacin cruzada
CCF
corrimientos
Diagnstico usando correlacin cruzada
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Diagnstico usando correlacin cruzada
control de composicin control de caudal
Diagnstico: friccin
esttica
no hay
friccin
ndices de Evaluacin de Sintona
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ndices de Evaluacin de Sintona
Que tan cerca sigue el Valor de Proceso al Setpoint?
ndice de Harris
25%
5%
3%
0.3%
5.3%
0.6%
0.02
0.96
0.92
ndice de Harris (Mnima Variancia)O
-
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ndice de Harris (Mnima Variancia)
Mtodo estocstico que permite evaluar la performance
del controlador mediante una comparacin con elcontrolador de Mnima Variancia (MVC): Aquel capaz de remover todas las perturbaciones (luego del
tiempo muerto) dejando solamente un ruido blanco
Representa el mejor resultado terico que se puede alcanzar Se calcula como:
con valores entre 0 y 1, cunto ms alto, mejor la performance.
2
2
PVSP
MVCI
ndice de Harris (Mnima Variancia) O
-
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ndice de Harris (Mnima Variancia)
Principio: comparacin con control de mnima variancia
=+
Predecible, puede ser removido
por el control
No predecible, no puede
ser removido por el control
La parte predecible depende del tiempo muerto del proceso
El ndice deHarris calcula laparte predeciblemnima dada larestriccin del
tiempo muerto
ndice de Harris (Mnima Variancia) O
-
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ndice de Harris (Mnima Variancia)
I =+
Calcular ndice de performance (I):
[0 1]
Impulso Respuesta a impulsoestimada de datos de
operacin normal
PERO ... necesita saber el tiempo muerto de cada lazo!
controlMV
controlactual
controlPI ptimo
time [s]
2
2
PVSP
MVCI
ndice de Harris Ejemplo O
-
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Antes:
Despus:
d ce de a s je p o
0.47
0.96
Ejemplo de una Herramienta de Performance
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64%good
24%medium
12%bad
# lazos de buena performance: 32
# lazos intermedios: 12
# lazos de mala performance: 6
Ejemplo de una Herramienta de Performance
Unidad de Proceso: Unit-xyz
Lazos investigados: 50
Fecha: 2002-08-15
Performance global:buena
Lazos de mala performance
* oscilando: 3
* gran desviacin estndar: 2
* comportamiento sospechoso: 1
Indicar malos lazos en pantalla
y reportes
Ejemplo de una Herramienta de Performance
-
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Loop FC-xyz
Problema: oscilacin
Causa probable: problema
en vlvulaSolucin: mantenimiento
Hasta tanto, sintonizar
con Ti=10.8, Kp=0.74
Loop TC-xyz
Problema: oscilacin
Causa probable: externaSolucin: revisar FC-xyz
Sintona actual OK
Loop Lc-xyz
Problema: alta variancia
Causa Probable: sintona/
estructura del controlador
insuficiente
Solucin: resintonizar controlador
PI (Ti=10.8, Kp=0.74) y usar
seales abc para feed-forward
(Kf=0.92)
j p
Agenda
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
g
Anlisis de Perturbaciones de Planta
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Perturbaciones a nivel de toda la
planta causan problemassignificativos
El reciclaje de energa y materialcontribuye a su propagacin
La identificacin de la causa raz
no es una tarea simple Tradicionalmente requiere
conocimiento experto del procesoy/o ecuaciones de primerosprincipios
Alternativa: software avanzado detratamiento de sealesprocesando informacin tpica dehistricos de planta
Ejemplo de Perturbaciones a Nivel de Planta
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j p
Columna de destilacin
parte de un proceso mayor Reaccin con dependencia
crtica de la temperatura
Estructura de control: Control cascada para el
flujo calefactor de entrada
Control de flujo de salidamediante medida de nivel
7 temperaturasadicionales a lo largo deflujo para supervisin
TC2
TC1
TI1
TI2
TI3
TI7TI6
TI4
TI5
LC1
Salida deFluidoCalefactor
EntradaFluido
Calefactor
Alimentacin
Salida deProducto
Salida deProducto
Intermedio
Perturbacin Afectando el Proceso
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Hiptesis de causa raz:
1. Controlador de nivel LC1 mal sintonizado
2. Perturbacin externa en alimentacin TI1
TC2
TC1
TI1
TI2
TI3
TI7TI6
TI4
TI5
LC1
Salida deFluidoCalefactor
AlimentacinTI1
TI2
TI3
TI4
TI5
TC1
TC2TI6
LC1
TI7
0 50 100 150 200 250 300 350 400
15%osc.
Salida de
ProductoIntermedio
Entrada
FluidoCalefactorSalida deProducto
Metodologa de Anlisis de Perturbaciones
-
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g
Recoleccin de tendencias de variables involucradas
Procesamiento: seleccin de tramos tiles (valor medio constante durante las
oscilaciones)
aplicacin de filtros pasa-banda para enfocarse en la oscilacinbajo estudio
2 tcnicas de Clustering: Deteccin de oscilacin
Anlisis de Componentes Principales
Indicador de Causa Raz #1: No-linealidad Indicador de Causa Raz #2: Causalidad
Indicador de Causa Raz #3: Retardos temporales
Indicador 1: Resultados de No-Linealidad
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TI1
TI2
TI3
TI4
TI5
LC1
TC2
TC1
TI7TI6
TI1
TI2
TI3
TI4
TI5
LC1
SalidaFlujoCalefactor
EntradaFlujo
Calefactor
Alimentacin
Salida deProducto
ProductoIntermedio
Indicador 2: Matriz de Causalidad
-
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TC2
TC1
TI1
TI2
TI3
TI7TI6
TI4
TI5
LC1
TI1 causa TI2
TI3 causa TI4TI4 causa TI5
Efecto
C
ausa
Indicador 3: Retardos Temporales
-
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TC2
TC1
TI1
TI2
TI3
TI7TI6
TI4
TI5
LC1
10 seg
20 seg20 seg40 seg
140 seg
30 seg
290 seg
La perturbacin es causada por la alimentacin
-
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Hiptesis de causa raz:
1. Controlador LC1 mal sintonizado
2. Perturbacin externa por alimentacin, TI1
Hiptesis de causa raz:
1. Controlador LC1 mal sintonizado
2. Perturbacin externa por alimentacin, TI1
TC2
TC1
TI1
TI2
TI3
TI7TI6
TI4
TI5
LC1
TI1
TI2
TI3
TI4
TI5
TC1
TC2TI6
LC1
TI7
0 50 100 150 200 250 300 350 400
Agenda
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?
3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
El Escenario de Control Avanzado de Procesos
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LAB
MPC
ModeloRTOModelado Riguroso
Optimizacin
de LazosControl de Proceso en DCS
Proceso
SPC MvSPC
SPC
ModelosInferenciales Operador
Auge de Modelos derivados de Datos
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Amplia disponibilidad de histricosde datos y sistemas deinformacin de laboratorio han de hecho de los datos un
commodity Las plantas son productoras de datos con cientos de miles de
puntos almacenados cada da
Los datos histricos son un activo valiosopara un mejor
control, soporte de decisiones gerenciales y optimizacin deprocesos, pero extraer informacin til requiere herramientas
Aplicacin Tpica: Sensores Inferenciales
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Sensor Inferencial /Modelo
variable deprocesoestimada
variables deprocesomedidas
Estimar una variable de proceso cuya medidadirecta no es posible o no se encuentra
disponible Se basa en redundancia de informacin
mediante relaciones con otras variables deprocesos que se miden directamente
Tecnologa usada: redes neuronales,regresiones, algoritmos genticos, SPC,MvSPC, etc.
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Informacin continua, en tiempo real
-
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143.0 ppm
LIMS
PIMS
DCS
(Sistemas deInformacin)
ANALISIS DE LABORATORIOMuestras
Resultados
de 1 a 12 horas deretraso en la medida
efectuado cada Xhoras
Sensores
Inferenciales sin demoras medidas continuas anlisis de laboratorio usados
para validacin peridica de los
sensores inferenciales
Aplicaciones Tpicas de Modelos Inferenciales
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Medidas Inferenciales
Validacin de Sensores PEMS Monitoreo Predictivo de Emisiones
Monitoreo de Calidad
Monitoreo de Performance de Proceso
Aviso de Mantenimiento
Introduccin a MPC
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MVs
CVs & PVs
MVs = Variables de Proceso Manipuladas, independientes, SPs control bsicoFFs = Variables Feedforward, perturbaciones medidas del procesoCVs = Variables Controladas, dependientes, salidas de procesoPVs = Variables de Proceso, realimentacin al estimador, mejor prediccin
FFs
MPC
Objetivos CV
Objetivos MV
Lmites CV
Lmites MV
Modelo
Optimiz. PROCESO
PVs
COsPID
PIDPID
Automacin
Bsica
SPs
Cmo MPC mejora la Performance
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Vista Estadstica
Reduce la variancia y mueve hacia los Lmites
5
43
2
1
0330 350 370 390 410 430
6
%Muestras/Grado
F
Grados F
Cmo MPC mejora la Performance
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Regin de OperacinPreferida por el Operador
ptimoEconmico
RestriccinDesbordeRestriccin
Condensador
Restriccin deTemperatura enReboiler
Vapor
Reflujo
Manejo simultneo de restricciones y variables
MPCInicial
MPC
Aplicaciones Tpicas de MPC
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Importante nmero de aplicaciones probadas de
MPC en industrias de proceso Destilacin & Fraccionamiento
Reactores Qumicos
Operacin de Unidades en Refinera Plantas de Etileno
Digestor de Pulpa
Agenda
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1. Introduccin
2. Por Qu Optimizacin de Lazos?3. Conceptos de Teora de Control
4. Sintona de Lazos
5. Auditoria de Lazos6. Anlisis de Perturbaciones de Planta
7. Herramientas de Control Avanzado
Muchas Gracias por su Atencin
Certamen la proxima clase