Informe Lab 3 Control

Control Automático I IV Ciclo Sección B Informe de Laboratorio Nº 03 Características de los Procesos

Equipo de Trabajo: E8. Integrantes: De La Cruz Toribio, Haan Vicent Gallardo Achamizo, Deyvi Jhonatan Humpiri Turpo, Wilar Vicente Ramos Zurichaqui, Victor Gabriel

Profesor: Arturo Rojas Moreno Fecha de Realización: 29 de Agosto Fecha de Entrega: 09 de Setiembre

2011-II

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1.-INTRODUCCIÓN: De la referencia [1] En el presente informe, daremos el uso al programa PCControLab2, del cual podremos observar la curva característica de distintos procesos. Para poder simular dichos procesos se mide la variable controlada (PV) en función de la variable manipulada (MV). Para controlar un proceso es necesario caracterizarlo. Es decir, determinar su comportamiento estático y dinámico. Par ello se mide la variable controlada (PV) en función de la variable manipulada (MV). En la figura 1 se identifica estas variables, en donde también se muestran las señales de disturbio en color negro. Para determinar el comportamiento estático se mide la variable controlada cuando alcanza el estado estable. En la figura2 se muestra la curva característica resultante para un proceso genérico autoregulado, denominado así porque su salida en el estado estacionario es una constante, que incluye al cero.

Figura 1. Proceso SISO (Single Input Single Output). Las fleches negras son los disturbios

Figura 2. Curva característica de un proceso

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TECSUP Control Automático I Para determinar la característica dinámica se aplica un escalón a la entrada del proceso, como se muestra en la figura 3, y se determina, a partir de la curva de reacción de la variable controlada, los parámetros del proceso, tal como se muestra en la figura 4.

Figura 3. Curva de reacción.

Figura 4. Método de la tangente para un proceso de primer orden.

Figura 5. Método del 63.2% para un proceso de primer orden.

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Figura 6. Método de la tangente para un proceso de orden superior.

Figura 7. Método del 28.3% y 63.2% para un proceso de orden superior.

La ganancia del proceso se determina dividiendo la amplitud de la variación de la variable controlada sobre la amplitud del escalón en la variable manipulada, tal como se muestra en la ecuación (1).

(1)

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TECSUP Control Automático I La constante de tiempo t y el tiempo muerto tp del proceso se determinan a partir de los tiempos medidos desde el instante en que se produjo el escalón. Para determinar estas constantes, utilizaremos el método de la tangente y el método del 28.3% y 63.2%. Método de la tangente: Los valores td y t del proceso se determinan directamente del grafico, tal como se muestran en las figuras 4 y 6. Método de 28.3% y 63.2% Los valores td y t del proceso se determinan a partir de los tiempos que corresponde a 28.3% y 63.2%, tal como se ilustra en las ecuaciones. (2) y (3). (2) (3) La función de transferencia del proceso esta representada en la ecuación 4. (4)

Donde s es la variable de Laplace.

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2.-Resultados del laboratorio: Curva Característica de un Proceso a.

Determinamos

la curva característica

del

proceso Process/Select

Model/generic.mld, modificando la variable manipulada OUT(%) y midiendo la variable controlada PV (%) en estado estacionario. Anotamos los resultados en la Tabla 1 y también dibujamos la curva característica. Nota: Debemos de hacer click en el botón OUT del graficador, y en la ventana que aparece, escribir el valor de OUT(%) en el espacio de New Output.

Salida del controlador (%) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

Variable controlada (%) 0 7.5 14.95 22 30 37.51 44.96 52.5 59.8 67.5 74.7 82.5 90 97.9 100

Tabla1. Curva característica del proceso Generis Process.

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Para OUT 10%

Figura 8 Para OUT 60%

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Curva Característica 120

Salida del Controlador (%)

100 80 60 40 20 0 0

20

40

60

80

Variable Controlada (%)

Curva Característica del Proceso Generic Process. Proceso de primer orden b.

Seleccionamos Process/Select Model/folpdt2.mdl (proceso de primer orden).

Figura 10

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TECSUP Control Automático I c. Cambiamos la salida del controlador OUT de 35% a 55%. Esto equivale a generar un escalón de 20%. Al estabilizarse la señal PV detenga el grafico presionando PAUSE. Use ZOOM para ampliar el eje vertical.

Figura 11 Inicial:

Final:

PV= 51.09

OUT=35

PV= 80.71

OUT=55

ΔPV =29.62

ΔOUT =20

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Figura 12. Proceso de primer orden flopdt2 Luego estimamos las constantes de tiempo utilizados en el método de la tangente.

Figura 13

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T = 5.41 min

4.46 min

Ahora estimamos la constante de tiempo T y el tiempo muerto

utilizando el

método del 63.2%.

d.

En la ventana que aparece con Process/Changue Parameters anote: dead Time ( ), Process gain (Kp) y Time Constant (T): Kp = 1.5

T=5

=6

Figura 14 ¿Coinciden los valores con los anteriores estimados? ¿Cuál es el más exacto? En el caso de la tangente si coincide pero se observa un margen de error elevado, En el método del 63.2% la exactitud es mayor.

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En la ventana que aparece con Process/Changue Parameters cambiamos los parámetros a: Kp = 1

T = 3 min

= 2 min

Figura 15

Cambiamos la salida del controlador OUT de 35% a 55% y estimamos la constante de tiempo T y el tiempo muerto

utilizando el método del 63.2.

OUT = 20

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Figura 16 e.

Escribimos la función de transferencia que representan al proceso para los pasos 2 y 4. Kp = 1.5

tD = 6 min

t = 5 min

Kp =1

tD =2 min

t=3 min

Proceso de Orden Superior f.

Determinamos

los

parámetros

del

proceso

Process/Select

Model/generic.mdl (Proceso de orden superior) usando el escalón de 35% a 55%.

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Figura 17

Por el método de la tangente

Figura 18

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TECSUP Por el método del 28.3% y 63.2%

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17.9

Figura 19

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TECSUP Proceso Integrativo

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Figura 20 g.

Determinamos

las

características

del

proceso

Process/Select

Model/Level2.mdl (Proceso naturalmente inestable: integrativo) variando OUT de 30% a 40% Inicial:

PV= 52

OUT= 30%

Final:

PV= 10

OUT= 40%

Final:

PV= 0

OUT= 30%

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Figura 21

Figura 22

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TECSUP Control Automático I En este proceso se manipula el flujo de entrada a un tanque, donde el consumo es constante. Luego disminuimos el consumo con StepDecr y observe lo que sucede. ¿PV es ruidosa? Sí, porque se está variando la carga (Load) ¿Qué es un proceso integrativo? Según la referencia [2] Es un proceso que responde variando su valor de PV constantemente hacia arriba o hacia debajo de manera proporcional a la magnitud de cambio producido con el elemento final de control que en este caso vendría a ser una válvula.

Figura 23 De la Referencia [3] Flujo

h.

En el menú View seleccionamos segundos. Determinamos las constantes para el proceso Process/Select Model/flowlp2.mdl con un escalón en OUT de 20% a 45%. Inicial: Final: Kp = 2.85

PV= 32.31 PV= 45 ∆PV= 71.35 tD =0.25 seg

OUT= 20% OUT= 45% ∆OUT= 25% t= 4.965 seg Página:17

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Figura 24 Observamos que la variable PV es ruidosa. En el menú Control/measurement Options seleccionamos: Noise Filter: Yes

Filter Time Constant = 0.1 min

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Figura 25

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Repita el procedimiento con un escalón en OUT de 20% a 45% Inicial:

PV= 43.80

OUT= 20%

Final:

PV= 70.64

OUT= 45%

∆PV= 26.84

∆OUT= 25%

Kp = 1.07

tD = 0.8 seg

t= 6.45 seg

Figura 26 ¿Ha variado el proceso? Explique Si ha variado, ahora el PV no tiene perturbaciones y la estabilización es más larga. Reajustamos el filtro de ruido a 0.01 min. El cambio del valor Noise Filter logró que el proceso disminuya la perturbación, así como también aumento el incremento de cambio que posee.

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Figura 27 Escriba la función de trasferencia que representa el proceso.

Temperatura i.

En el menú View seleccionamos minutos Determinamos las constantes para el proceso Process/Select Model/ Temp2.mdl con un escalón en OUT de 30% a 50% Inicial:

PV= 52.13

OUT= 30%

Final:

PV= 61.32

OUT= 50%

∆PV= 9.19

∆OUT= 20%

Kp = 0.46

tD = 0.7 seg

t= 6.56 seg

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Figura 28 ¿PV es muy ruidosa? No es muy ruidosa El ruido es observado es por el sensor de temperatura, ¿puede ser despreciable? El ruido existente en PV es bajo, pero no puede ser despreciable Escribimos la función de transferencia que representa el proceso

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TECSUP Presión j.

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Trabajamos con segundos. Determinamos

las

constantes

para

el

proceso

Process/Select

Model/pressur2.mdl con un escalon en OUT entre 20% y 45%. Este modelo simula un proceso de presión de gas.

Inicial:

PV= 33.16

OUT= 20%

Final:

PV= 58.24

OUT= 45%

∆PV= 25.08

∆OUT= 25%

Kp = 1.003

tD = 0.4 seg

t= 4.2 seg

¿PV es muy ruidosa? No es ruidosa, la señal presenta un comportamiento sin perturbaciones.

Escribimos la función de transferencia que representa al proceso

k.

Comparación

La comparación de los parámetros en los procesos de temperatura, presión y flujo nos muestran las características de cada variable, estas son útiles para poder realizar cambios favorables en el proceso. Con la obtención de gráficos logramos determinar que la temperatura es la variable con más lenta estabilización mientras que el flujo es el que se estabiliza más rápidamente.

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3.- Conclusiones



Con la ayuda de filtros aplicados al proceso, se pueden eliminar o corregir los disturbios propios de cada uno de ellos.



En

el

proceso

Integrativo

podemos

observar

fácilmente

ruido,

comparado con los demás este es el más susceptible a los ruidos en el proceso



En un proceso Integrativo el valor estable se logra con mayor rapidez que otros tipos de procesos.



El flujo obtiene la estabilidad mucho más rápido que cualquier otra variable estudiada.

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4.-Aplicaciones Las aplicaciones de los métodos antes mencionados en las industrias son muy diversos puesto que son necesarias para calcular los parámetros de regulación en función del tiempo. Por ejemplo en un proceso de control de presión, podemos utilizar el método de la tangente (Programa utilizado LabVIEW): Registro de la respuesta a un escalón (Sistema de control de presión): -

Variable manipulada en azul Variable controlada en rojo

Posicionamiento del cursor antes y después del escalón de la variable controlada como preparación del método de la tangente en el punto de inflexión.

Identificación automática del sistema controlado con el método de la tangente en el punto de inflexión

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5.-Observaciones y recomendaciones  En el proceso de orden superior el programa nos otorga el valor del tiempo muerto, de ganancia y la constante de tiempo al igual que en el proceso de primer orden, pero a diferencia de estos dos, a este último proceso se le tiene que configurar en Changue Parameters para así poder tener los valores deseados.  Modelar sistemas regulados es posible con la ayuda de la función de transferencia, ya que esta presenta todas las características que posee el proceso.  Observamos que los parámetros de los dos métodos para modelar y obtener las características son determinados por una recta tangente que nos otorga valores aproximados, mientras tanto en el método de 63.2% y 28.3% es más precisa para hallar las características del proceso y es independiente de hacerle cualquier tipo de modificación.  El modelo de la curva a seleccionar dependerá exclusivamente del proceso que se llevara a cabo.

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6.- Referencia [1] Rojas Moreno, A., Control de procesos práctico y avanzado, En elaboración, 2011. [2] http://www.instrumentacionycontrol.net/es/curso-sintonizacioncontroladores/376-introduccion-a-la-sintonizacion-de-controladores-conociendoa-los-procesos-primero.html [3] Smith, Carlos A. Corripio (1996). Control Automático de Procesos. Teoría y Práctica. Limusa Noriega Editores.

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