integración del control adaptativo predictivo experto en los sistemas de control disponibles en el...

Integración del control adaptativopredictivo experto en los sistemasde control disponibles en el mercado

L a metodología en la que el nue-vo estándar está basado es lade Control Adaptativo Pre-

dictivo Experto. Este artículo des-cribe la nueva metodología, basada enmás de tres décadas de investiga-ción y desarrollo, y la integración víaOPC de la misma en los sistemas decontrol industrial actualmente en elmercado.

Durante las tres últimas décadas,la implementación de sistemas decontrol industrial ha evolucionadode la tecnología analógica a la digi-tal. El énfasis en el uso de ésta últi-ma se ha llevado a un punto en el quemuchos de los avances ofertados enlos modernos sistemas de control entérminos de disponibilidad de me-moria, velocidad de cálculo, integra-ción en red, inteligencia distribuiday otros, son mucho más de lo nece-sario para llevar a cabo la optimiza-ción en el control de procesos.

Sin embargo, allí donde la compe-tencia entre los suministradores de sis-temas de control ha impuesto cam-bios, algo ha permanecido invariable.La herramienta estándar para el con-trol de procesos continúa siendo elcontrolador PID. Esta metodologíaelemental, que controla las variablesdel proceso reaccionando al error pormedio de simples ecuaciones mate-máticas, parece burlarse del progre-

so tecnológico. Aquéllos no expertosen control de procesos podrían pen-sar que los controladores PID son ca-paces de resolver todos los proble-mas de control. Pero, lejos de ello,aunque son útiles en muchos casos,en muchos otros su rendimiento es po-bre o inadecuado, y en cualquier casotienen que ser ajustados por experi-mentados operadores en una laborque requiere su tiempo.

Diferentes técnicas de control hanintentado en la práctica industrialsuperar el rendimiento del PID, sus-citando grandes expectativas en elmercado debido a la necesidad exis-tente de una mejor solución en elcontrol de procesos. Estas técnicasson bien conocidas y pueden clasifi-carse básicamente en sistemas ex-pertos, técnicas de control predicti-vo sin adaptación y sistemas decontrol adaptativo predictivo. Nin-guna de estas técnicas ha sido capazde pasar a ser el nuevo estándar encontrol de procesos que la industriarequiere debido básicamente a lassiguientes razones:

• Los sistemas expertos están ba-sados en reglas que imitan al opera-dor humano en el control del proce-so [1], quien de hecho es el auténticoexperto. Así, pues, estos sistemasson por naturaleza sistemas “ad hoc”,difíciles de mantener debido al nú-

mero de reglas. Su rendimiento es li-mitado por el rendimiento mismo deloperador y su principal ventaja es larobustez frente a condiciones de ope-ración inciertas.

• El control predictivo, introducidoen 1976 en una patente aceptada y pu-blicada en los EEUU [2], fue un avan-ce teórico fundamental en control deprocesos. Sin embargo, las técnicasde control predictivo sin adaptaciónpresentes en el mercado, conocidascomo Model Based Predictive Con-trol o Multivariable Predictive Con-trol [3], requieren múltiples ensayos yconocimiento especializado para cons-truir el modelo predictivo que requierela acción de control. Por otra parte, unavez en operación, cuando la dinámicadel proceso varía su rendimiento se de-teriora.

• El control adaptativo predictivo(AP) apareció de forma natural comouna solución teóricamente capaz deaproximarse mejor a la inherente na-turaleza dinámica del proceso [4].Numerosas referencias mostraron suexcelente rendimiento bajo condi-ciones normales de operación, perotambién su falta de robustez en con-diciones de operación cuando la re-lación causa-efecto del proceso no esmodelizable. Otra desventaja impor-tante del control adaptativo predic-tivo fue la de ser introducida como

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Junio 2006 / n.º 375 Automática e InstrumentaciónSISTEMAS DE CONTROL AVANZADO

Observando la evolución en las técnicas de control desde el inicio de laautomatización hasta nuestros días se pone de relieve cómo losdenominados controladores PID fueron el estándar de control delpasado siglo y todavía lo siguen siendo en los albores del nuevo. Sinembargo, esta sorprendente permanencia convive ya con un potencialnuevo estándar para el control avanzado de procesos, de fácil utilizacióny de probada eficacia, tanto en la estabilidad como en la precisión delcontrol que proporciona.

una solución ligada a un hardwarepara su aplicación, lo que dificultóenormemente su penetración en elmercado.

Así, pues, después de más de tresdécadas y a pesar de las necesidadespresentes y del interés extraordina-rio por disponer de un nuevo están-dar para el control industrial, el con-trolador PID ha cambiado de sigloocupando esa posición de privilegio.No obstante, en este artículo se pre-

sentan los conceptos básicos de unanueva solución metodológica, cono-cida como control adaptativo pre-dictivo experto ADEX que, supe-rando las limitaciones de laspropuestas previas, puede de hechoconvertirse en un nuevo estándar decontrol industrial.

Dominios ADEXLa metodología ADEX, introducidaen una solicitud de patente PCT [5],

combina el control adaptativo pre-dictivo con el control experto, con elfin de ofrecer una solución de con-trol completa mediante la definiciónde dominios de operación para am-bos en una estructura de control in-tegrada [6].

Así, pues, la metodología ADEXpermite definir dominios AP y ex-pertos (EX) en el rango de operaciónde la variable bajo control. La figurade la página 76 muestra un ejemplo

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Automática e Instrumentación Junio 2006 / n.º 375SISTEMAS DE CONTROL AVANZADO

Automática e Instrumentación. ¿Qué fue lo quele llevó al desarrollo de esta nueva solución me-todológica conocida como control adaptativo pre-dictivo experto ADEX?

Juan Manuel Martín Sánchez (JMMS). Por unlado, éramos conscientes de la falta de robustez delcontrol adaptativo predictivo en determinadas condi-ciones de operación del proceso y, por el otro, de la me-jora que representaría poder informar al controladoradaptativo predictivo, de forma sencilla y previa a su ope-ración, del conocimiento del que se dispone acerca delproceso. Todo ello nos llevó a la concepción ADEX, queintegra el control adaptativo predictivo con los princi-pios básicos del control experto, resolviendo definiti-vamente los mencionados problemas de robustez y op-timizando el rendimiento del controlador a partir delconocimiento previo del proceso.

AeI. ¿Cuál está siendo el nivel de aceptación enel mercado?

JMMS. Extraordinario. La receptividad que el mer-cado está demostrando hacia la tecnología ADEX res-ponde, por una parte, a la necesidad que la industria tie-ne de este tipo de solución para optimizar el rendimientode sus procesos, pero por otra, a la constatación reite-rada, aplicación tras aplicación, de la realidad tecnoló-gica de ADEX, es decir, de su capacidad de optimiza-ción, de auto ajuste y de su robustez.

AeI. Realmente, ¿es integrable con todos los sis-temas de control disponibles en el mercado?

JMMS. Así es. Prácticamente todos los sistemas decontrol actuales disponen de drivers de comunicacio-nes para obtener y acceder a las variables de proceso.A través de estos drivers, las soluciones software de op-timización ADEX pueden integrarse de manera extre-madamente sencilla en cualquier sistema en operación,prácticamente sin modificar un ápice lo que ya esta

funcionando, pero añadiendo al conjunto el beneficio dela optimización en el rendimiento del proceso. El entornopara la integración más frecuente incluye un sistema ope-rativo Windows de Microsoft y un servidor OPC.

AeI. ¿Cuáles son las aplicaciones industriales querequieren claramente la utilización de un siste-ma de estas características y por qué?

JMMS. Prácticamente casi todos los procesos in-dustriales, por diversas razones, podrían beneficiarse deun control adaptativo. Sin embargo, allí donde los be-neficios son más obvios es donde el proceso es no line-al y su dinámica varía con frecuencia. Por ejemplo,cuando el proceso tiene retardos o cuando sufre cam-bios frecuentes en los puntos de consigna o en las con-diciones de operación. En general, siempre que la re-lación causa-efecto del proceso cambie, el rendimientode una solución de control con parámetros constantesse verá afectado, tanto desde un punto de vista econó-mico como del de operación. Ejemplos claros serían elhorno rotativo y los procesos de mezcla en la industriadel cemento, las columnas de destilación en refino, losprocesos biológicos en las depuradoras de aguas resi-duales, el control dinámico de aviones y buques, etc.

AeI. Dentro de los sistemas denominados avan-zados, ¿qué aplicación están teniendo hoy en díalos sistemas de control multivariable, los basa-dos en la lógica difusa u otros?

JMMS. Estos sistemas, en general, pertenecen a unaclase de sistemas a la que me he referido en la contes-tación a la pregunta anterior como “soluciones de con-trol con parámetros constantes”. En efecto, en algunoscasos, el modelo que se deriva del proceso y se utilizaen el controlador es constante. En otros, las reglas quedeterminan la acción de control tienen un carácter asi-mismo permanente. En cualquier caso, no son solucio-nes adaptativas que, a través de la información que re-ciben del proceso en tiempo real, sean capaces de variar

Entrevista con Juan Manuel Martín Sánchez, presidente de ADEX

“El usuario de estos sistemas está reclamando capacidad deoptimización, de auto ajuste y robustez”

en el que se han definido tres domi-nios AP, uno situado en la parte cen-tral (AP-C) del rango de variación dela variable, otro en la parte superior(AP-S) al central y otro en la parteinferior (AP-I), y dos dominios ex-pertos, uno en la parte superior delrango de variación (EX-S) y otro enla parte inferior (EX-I).

Los dominios adaptativos predic-tivos (AP) son aquéllos en los que larelación dinámica causa-efecto, en-

tre las variables de entrada y salida(E/S) del proceso, puede ser identi-ficada por medio de un sistema adap-tativo. En estos dominios se aplica-rá control AP y la operación delproceso podrá ser generalmente op-timizada. Como hemos visto en elejemplo anterior, pueden definirsediferentes dominios AP y en cadauno de ellos puede definirse una for-ma distinta de aplicar control AP,que será la que más convenga en

cada caso.Los dominios expertos son domi-

nios de operación donde el controlmanual puede proporcionar un con-trol más robusto y eficiente que elcontrol AP. Esto puede suceder cuan-do una relación causa-efecto entre lasvariables de E/S no existe o no pue-de derivarse en tiempo real o cuan-do adquirir dicho conocimiento lle-varía cierto tiempo y no resultaríaen una mejora sustancial sobre el

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automáticamente, y en conse-cuencia, su ley de control. Portanto, estas soluciones puedentener y tienen aplicación dentrodel área del control, pero no debeolvidarse su sensibilidad y limi-taciones en un contexto industrialvariable con el tiempo.

AeI. ¿Cómo se debe afrontarla necesidad de un sistema decontrol avanzado?, ¿cuándo esnecesario un sistema de estascaracterísticas?, ¿cómo puedesaber el usuario qué es exac-tamente lo que necesita? y¿dónde puede adquirirlo elusuario, es decir, quién le de-sarrolla al usuario un sistemaavanzado en el caso de que lonecesite?

JMMS. Inicialmente es preci-so identificar cuáles son las va-riables críticas para la calidad yla producción de nuestro proce-so, definir dónde está el valor enla operación del proceso. Una vezidentificadas, es preciso estimarsi están bien controladas, obser-var si se dedica un tiempo exce-sivo al ajuste del sistema de con-trol, si las variables críticas secontrolan con precisión u osci-lan con frecuencia y más de lodeseable, si en ocasiones es ne-cesario recurrir al control manualy si todo ello deteriora el rendi-miento del proceso. En estas con-diciones, el usuario será cons-ciente de lo que necesita o almenos desea, es decir, que nohaya que perder tiempo, o tiem-po excesivo, en ajustar el sistemade control, que las variables se

controlen con precisión y es-tabilidad en cualquiera de lascondiciones de operación y queel rendimiento del proceso seaóptimo. Actualmente, el usua-rio tiene que conocer, en pri-mer lugar, que la solución asus problemas de control yaexiste y que es una soluciónabierta, es decir, de la que sehan publicado libros y se im-parten periódicamente cursosde formación, tanto cursos decarrera como cursos de post-grado e intensivos. Por ejem-plo, la compañía ADEX, quedisfruta de un programa NE-OTEC concedido por el CDTI,imparte los mencionados cur-sos intensivos, trasmitiendo elknow-how de aplicación a ter-ceros, y realiza aplicaciones deoptimización de procesos ba-sados en la tecnología de laque recibe el nombre y de lacual dispone de patentes in-ternacionales.

AeI. Por último, ¿en quésectores ha sido o se estáaplicando ADEX actual-mente?

JMMS. Los sectores son,como es lógico, muy variadosy, entre ellos se encuentran elquímico, el petroquímico, el si-derúrgico y el metalúrgico, eldel medio ambiente, el de laenergía, el aeronáutico y el na-val, el de la alimentación y elde la cerámica.

Cristina Bernabeu

Juan M. Martín Sánchez obtuvo el título deIngeniero Industrial en 1970 y el de Doctor In-geniero Industrial en 1974, ambos en la Uni-versitat Politècnica de Catalunya (UPC). Des-de 1971 a 1976, su actividad investigadora sedesarrolló en diversas instituciones de Fran-cia, el Massachussets Institute of Technologyy el Charles Stark Draper Laboratory en los EE.UU., y en la University of Alberta (U of A) enCanadá. En 1976, presentó la primera paten-te en control predictivo y adaptativo predicti-vo. Ha obtenido tres patentes internacionalesmás en este mismo tema. En 1986, fundó lacompañía SCAP Europa, que realizó más de150 aplicaciones industriales de control adap-tativo predictivo hasta 1998. En 1999 fundó lacompañía Adaptive Predictive Expert ControlADEX S.L., de la que es actualmente Presi-dente. Ha sido autor de más de 100 publica-ciones y de tres libros en control adaptativo pre-dictivo, ha presentado sesiones plenarias enconferencias, seminarios y congresos inter-nacionales y ha sido miembro de la mesa edi-torial del Internacional Journal of Control. Asi-mismo, ha sido profesor de la UPC, la U of Ay la Universidad Politécnica de Madrid. Ac-tualmente, es Catedrático de la Universidad Na-cional de Educación a Distancia (UNED).

control manual. Estos dominios deoperación se sitúan habitualmenteen los limites del rango de operaciónnormal de las variables del proceso.

La experiencia del operador es uti-lizada en los dominios expertos paraderivar las reglas que imitan la inte-ligencia del control manual. El con-trol ADEX aplicado en los dominiosexpertos se diseña con el fin de con-ducir las variables del proceso hacialos dominios AP, donde se aplica elcontrol AP.

Diagrama de bloques ydescripción funcionalEl diagrama de bloques de ADEX sepresenta en la figura de la página 76y, como puede observarse, es equi-valente al del control AP, pero con unBloque Experto añadido en la partesuperior. Este bloque experto, a par-tir de la información que recibe de lasvariables del proceso, es capaz dedeterminar y modificar la operacióndel bloque de control, el bloque con-ductor y el mecanismo de adapta-ción tal y como se describe a conti-nuación:

• Bloque de control. Dependien-do de si el dominio de operación enel que se encuentra la variable desalida del proceso es AP o EX, el blo-que experto determina la aplicaciónde control AP o control experto. Enel primer caso, el bloque de controlactuará como modelo predictivo, den-tro del esquema propio del controlAP, y calculará el control predictivoa aplicar al proceso. Si debe aplicar-se control experto, el bloque de con-trol actuará como un sistema por re-glas que, imitando la actuación deloperador humano, aplicará controlexperto al proceso.

Esta función del bloque expertosobre el bloque conductor evitará laaplicación de control AP cuando noes procedente y el deterioro que estetipo de aplicación conllevaría, y per-mitirá en estos casos una actuaciónde control razonable como la que lle-varía a cabo el operador humano delproceso. Esta función del bloque ex-perto por sí misma confiere al con-trolador ADEX una gran robustez yfiabilidad industrial.

• Bloque conductor. En su inte-racción con el bloque conductor, elbloque experto puede determinarpara cada dominio AP el criterio derendimiento para la generación dela trayectoria deseada. Así pues, atítulo de ejemplo, puede determinarla velocidad de cambio o pendientede la trayectoria deseada en su acer-camiento a la consigna. Si el dominioestá alejado de la consigna puededesearse una gran velocidad de cam-bio, pero si el dominio contiene laconsigna, entonces podríamos de-sear una velocidad de cambio me-nor, para que la consigna se alcancesuavemente y sin oscilaciones.

• Mecanismo de adaptación. Porúltimo, en su interacción con el me-canismo de adaptación, el bloque ex-perto puede determinar: (a) cuandoes conveniente adaptar o para laadaptación de los parámetros del mo-delo AP, dependiendo de las condi-ciones de operación, y (b) la reini-cialización de los parámetros delmodelo AP al variar el dominio deoperación.

Por una parte, al introducir crite-rios para adaptar o para la adaptacióndependiendo de las condiciones deoperación, el bloque experto vuelveal mecanismo de adaptación más ro-

busto, evitando posibles deterioros dela identificación paramétrica en elmodelo predictivo.

Por otra parte, y a título de ejem-plo, si conocemos en forma aproxi-mada cambios importantes de la di-námica del proceso en diferentesdominios de operación, siendo unejemplo típico de estas circunstanciaslos procesos de tipo pH, el bloqueexperto puede ayudar sensiblemen-te al mecanismo de adaptación al rei-nicializar los parámetros del modeloAP cuando la salida del proceso cam-bia de uno a otro de estos dominios.

En definitiva, el funcionamientodel bloque experto permite haceruso del conocimiento previo del quedisponemos sobre el proceso y utili-zarlo, por medio de la aplicación dereglas, tanto en la aplicación del con-trol experto como en la aplicacióndel control adaptativo predictivo deADEX. Es decir, la concepción ADEXsupera, pues, a la del control AP pre-vio en que la nueva metodología per-mite al controlador utilizar ventajo-samente el conocimiento del procesopara aplicar el control apropiado, conel criterio apropiado, en los diferen-tes dominios de operación, adaptan-do y reinicializando los parámetrosdel modelo AP cuando es conve-niente.

Ejemplo conceptual deaplicaciónLa figura superior derecha de la pá-gina 77 presenta el inicio de la señalde control calefactora en un proce-so de climatización y su evolución, asícomo la evolución de la temperatu-ra hasta alcanzar la consigna de 22ºC, después de una noche en la queno se gasta energía calefactora, es de-

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n Dominios AP y EX en el rango de variación de la salida del pro-ceso.

n Diagrama de bloques del control Adaptativo Predictivo Experto.

cir, en la que la señal de control escero. El rango de variación de la tem-peratura, desde su valor inicial de10 ºC, se divide en un dominio ex-perto y un dominio AP.

Como puede observarse, el domi-nio experto se define en una zonaalejada de la consigna y donde la pre-cisión del control no es crítica. Porsu parte, el dominio AP se definirá al-rededor de la consigna donde la pre-cisión del control es importante.

Una vez iniciada la operación delcontrolador ADEX, como puede ob-servarse en la citada figura, mientrasla variable de temperatura perma-nece en el dominio experto, se apli-cará control experto, imitando laoperación del operador humano;pero cuando la variable entra en eldominio AP, a partir del minuto 15,se iniciará la aplicación de controladaptativo predictivo para guiar latrayectoria de la temperatura de for-ma suave y sin oscilaciones hacia laconsigna.

Integración de controladoresADEX en el sistema de controllocal La aplicación de la tecnología ADEXse lleva a cabo a través de la instala-ción sencilla de una plataforma soft-ware de control y optimización, de-nominada ADEX COP (acrónimo deADEX Control and OptimizationPlatform), en cualquier ordenadordel scada asociado al sistema local decontrol del proceso, siempre que di-cho scada disponga de un servidorOPC o de cualquier otro estándar decomunicaciones equivalente. La fi-

gura superior izquierda muestra la es-tructura software de ADEX COP ensu versión 1.5. Como puede obser-varse dicha estructura incluye:

• Un programa ejecutor, diseña-do para ejecutar como un servicioWindows NT el código de los con-troladores ADEX.

• Una librería dinámica DLL, quegestiona en tiempo real la actualiza-ción de la base de datos utilizada porel programa ejecutor y el envío de ac-ciones de control al sistema local.

• Un programa de configuración,que permite la definición, configura-ción, monitorización y la activaciónde ciertos modos internos de opera-ción de los controladores ADEX.

A través de esta estructura, ADEXCOP 1.5 permite al sistema de con-trol local integrar controladoresADEX en su lógica de control, la cualpuede determinar:

• El tratamiento que las variablesde salida del proceso reciben antesde ser utilizadas por los controlado-res ADEX.

• El tratamiento que las señales desalida de los controladores ADEX re-ciben antes de ser aplicadas al pro-ceso.

• La búsqueda de los puntos deoperación que optimizan la opera-ción del proceso, lo que es posiblegracias al control preciso y a la esta-bilidad proporcionada por los con-troladores ADEX.

La integración de controladoresADEX y de lógica de control en el sis-tema local esta representada gráfi-camente en la figura de la página 76.El diseño adecuado de esta lógica de

control, teniendo cuenta las capaci-dades de los controladores ADEX,permite definir paquetes o productosde software avanzado de control y op-timización que, ejecutados en el sis-tema local, son capaces de:

• Conseguir un control robusto ypreciso de las variables críticas delproceso en todo su rango de opera-ción, teniendo en cuenta sus inte-racciones.

• Buscar automáticamente las con-signas de operación óptimas, guian-do al mismo tiempo las variables delproceso hacia las mismas.

• Responder óptimamente a lasperturbaciones cualesquiera que seanlas condiciones de operación.

Nos referiremos a dichos paqueteso productos de software avanzadode control y optimización, cuandoson diseñados para una aplicacióngenérica a un cierto tipo o clase deprocesos industriales, como produc-tos de optimización (PROP).

Aplicación de productos deoptimización ADEX en paralelocon el sistema de control local De acuerdo con la sección anterior,la versión 1.5 de ADEX COP permi-te definir productos de optimizaciónPROP asociados al sistema de controllocal en el que se han desarrollado.Sin embargo, estos productos no se-rán en general reutilizables directa-mente en otros sistemas. Adicional-mente, la implantación de un PROP,desarrollado con la versión 1.5, im-plica la modificación de la lógica pre-existente en el sistema de controllocal, lo cual suele ser poco deseable.

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n Estructura Software de ADEX COP 1.5. n Ejemplo conceptual de aplicación de ADEX.

La versión 2.0 de ADEXCOP ha sido desarrolladapara poder aplicar contro-ladores ADEX y productosde optimización basadosen los mismos, actuandoen paralelo con el sistemade control local y, prácti-camente, sin necesidad demodificar la lógica de esteúltimo. ADEX COP permi-te desarrollar y aplicar pro-ductos de optimizaciónPROP utilizando el esque-ma representado en la fi-gura adjunta.

De hecho, la versión 2.0de ADEX COP incorporarála capacidad de desarrollarlógica de control y optimi-zación, en la que deben deinsertarse los controlado-res ADEX, dentro de su pro-pia estructura software. Enconsecuencia, para desa-rrollar o aplicar un PROP,ADEX COP 2.0 necesitaráúnicamente:

• La adquisición de lasvariables pertinentes a laoptimización, que obtendrá vía OPCdesde el sistema de control local.

• A partir de dichas variables, po-drá elaborar Esquemas de Control yOptimización (ECO) capaces de cal-cular las variables de control que de-berán ser aplicadas al proceso, sin ne-cesidad de haber modificado la lógicade control del sistema de control lo-cal.

• Finalmente, enviará vía OPC lasvariables de control calculadas al sis-tema de control local, el cual habrásido preparado para enviar estas se-ñales de control al proceso y para, encaso de que la comunicación OPCfallara, aplicar una lógica de encla-vamiento que imponga las señalesde control generadas por el mismo.

De esta forma, los PROP desarro-llados con esta plataforma, ADEXCOP 2.0, tienen la generalidad depoder ser aplicados independientedel sistema local existente y la mo-dificación requerida en este último(descrita en el punto anterior) es re-almente menor y su implantación,prácticamente trivial. Estas caracte-

rísticas de los PROP desarrolladoscon la versión 2.0 de ADEX COP fa-cilita en gran medida, no sólo su apli-cación, sino también su desarrollo, co-mercialización, mantenimiento yasistencia técnica.

Validación industrial de latecnología ADEXLa evaluación de la tecnología ADEXen un proceso industrial de consi-derable complejidad fue facilitadapor el Canal de Isabel II, al realizaréste un proyecto de carácter estra-tégico de implantación de tecnolo-gías avanzadas en sus Estaciones De-puradoras, en el que se considerabael control de procesos críticos. Deesta forma, el Canal de Isabel II de-cidió llevar a cabo la implantaciónde un sistema ADEX como proyec-to piloto en la fase biológica de su Es-tación de Aguas Residuales(E.D.A.R.) “Casaquemada” en SanFernando de Henares.

El proceso de depuración biológi-ca elegido presenta importantes di-ficultades de control debido a su na-

turaleza dinámica multi-variable con importantesinteracciones, no lineal yvariable con el tiempo, ydebido asimismo al hechode que está sometido aconsiderables perturba-ciones aleatorias y dis-continuas.

El éxito de este proyec-to de validación de la tec-nología ADEX fue objetode un certificado, expedi-do por el Canal de IsabelII, del que citamos las si-guientes frases:

Que, a pesar del ca-rácter extremadamentecomplejo y variable delproceso en cuestión y delas perturbaciones quesobre él actúan, el siste-ma ADEX ha estabiliza-do definitivamente laoperación del mismo,eliminando las oscila-ciones, continuas y muysignificativas, de la pre-sión en el conductoprincipal de aire, y del

oxígeno en las distintas balsas, tí-picas de la operación de este tipode procesos. El nuevo sistema va-ría las consignas de presión paraadaptar, y minimizar, la energíaconsumida a los cambios que seproducen en el proceso y permitirsu operación óptima, con la con-siguiente mejora en la calidad delagua tratada.

ConclusionesADEX COP resuelve los importantesproblemas de control cuya solución hasido esperada y demandada por lar-go tiempo, es simple en su aplicacióny no requiere un conocimiento espe-cial ni procedimientos complicados.Además de haber demostrado exce-lente rendimiento en su aplicación alos problemas críticos del control in-dustrial, es compatible con cualquiersistema de control industrial actual-mente en el mercado. Estas caracte-rísticas de ADEX COP posicionan aeste producto como un estándar po-tencial para el control avanzado deprocesos industriales. El nuevo es-

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n Integración de los Controladores ADEX en la Lógica del Siste-ma Local.

n Desarrollo y Aplicación de PROP utilizando ADEX COP 2.0.

tándar puede liberar de las subordi-naciones que conlleva la dependenciaactual de los controladores PID, par-ticularmente en las variables críticasdel proceso, donde el ajuste de lasmismas es con frecuencia tedioso y ne-cesita de personal especializado, laestabilidad y la precisión no son sa-tisfactorias, el cambio en las condi-ciones de operación deteriora dichoajuste y, en muchos casos, es preferi-ble no utilizar el controlador PID yque sea el operador quien controlemanualmente el proceso.

Al no requerir ajuste, por ser adap-tativo, el rendimiento del nuevo es-tándar no se deteriora ni frente acambios de las condiciones de ope-ración ni frente a cambios en la di-námica del proceso, y es capaz de ga-rantizar en todo momento larobustez, la estabilidad y el controlpreciso de las variables críticas delproceso. Gracias a estas capacida-des, la utilización de ADEX COP debeconllevar una optimización en la ope-ración del proceso, que puede tra-

ducirse, en general, en ahorro deenergía y de otros recursos, en un au-mento de la calidad en los productosfabricados, disminuyendo el volu-men de rechazos, en una mayor se-guridad y estabilidad en la operaciónde los procesos y en el alargamientode vida de los mismos.

Kenneth G. SlavenADEX, [email protected]

Pedro Balsa Hunstman [email protected]

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