“Identificación y diseño del controlador para un sistema de regulación de caudal de líquido.”
Jonathan Avilés CedeñoJorge Viscarra Zambrano
Objetivos:Diseñar e implementar una planta de regulación de
caudal.
Teniendo la planta implementada buscaremos obtener su modelo matemático mediante los métodos de identificación de sistemas.
Diseñar un control de caudal partiendo del modelo matemático del proceso, el cual deberá cumplir con todas las especificaciones que deseamos.
Esquema de la planta
h2(t)
q1(t)
q2(t)
Tanque 2
Sensor de flujo
Válvulamanual
controlador
he
Actuador eléctrico para
válvula
Tanque 1
Válvula antirretorno
h1(t)
Bomba
qload(t)
qout(t)
Elementos que forman parte de la planta realTanques de almacenamientoTuberías PVCVálvula antirretornoBomba hidráulicaVálvula motorizadaSensor de flujoVálvulas de paso
Circuitos eléctricos y electrónicos.Breakers de alimentación: Bomba de agua, actuador eléctrico, fuente de 24V, y fuente de 5V y 12V.
Circuitos electrónicos para Tratamiento de señales y visualización de valores en el display LCD.
Circuito de control de la válvula motorizada.
RA0/AN02
RA1/AN13
RA2/AN2/VREF-/CVREF4
RA4/T0CKI/C1OUT6
RA5/AN4/SS/C2OUT7
RE0/AN5/RD8
RE1/AN6/WR9
RE2/AN7/CS10
OSC1/CLKIN13
OSC2/CLKOUT14
RC1/T1OSI/CCP2 16
RC2/CCP1 17
RC3/SCK/SCL 18
RD0/PSP0 19
RD1/PSP1 20
RB7/PGD 40RB6/PGC 39
RB5 38RB4 37RB3/PGM 36
RB2 35RB1 34RB0/INT 33
RD7/PSP7 30RD6/PSP6 29RD5/PSP5 28RD4/PSP4 27RD3/PSP3 22RD2/PSP2 21
RC7/RX/DT 26RC6/TX/CK 25
RC5/SDO 24RC4/SDI/SDA 23
RA3/AN3/VREF+5
RC0/T1OSO/T1CKI 15
MCLR/Vpp/THV1
U1
PIC16F877A
1 2 3
J1TBLOCK-I3
1 2 3
J2TBLOCK-I3
D1LED-BLUE
D2LED-BLUE
R1330R
R2330R
Circuito de Fuerza para el motor que acciona la válvula de control.
RL1NTE-R46-12
R1
5k6
Q12N3904
D11N4007
D21N4007
RL2NTE-R46-12
R2
5k6
Q22N3904
D31N4007
D41N4007
12 V
12 V
12 V
1234
J4
TBLOCK-I4
1234
J1
TBLOCK-I4
Circuito acondicionador de señal del sensor.
3
21
411
U1:A
LM324
66%
12
3
RV1
100k
123
J1
TBLOCK-I3
1 2 3 4
J2TBLOCK-I4
R1
100k
5
67
411
U1:B
LM324
44%1 2
3
RV2100k
R2
100k
10
98
411
U1:C
LM324
50%
12
3
RV3
10k
R347k
12 V
24 V
12 V
12 V
Vout50
%1
2
3
RV5
1kVout
Circuito para visualización de señales en el display LCD.
D7
14D
613
D5
12D
411
D3
10D
29
D1
8D
07
E6
RW5
RS
4
VSS
1
VDD
2
VEE
3
LCD1LM016L
RA0/AN0/ULPWU/C12IN0-2
RA1/AN1/C12IN1-3
RA2/AN2/VREF-/CVREF/C2IN+4
RA4/T0CKI/C1OUT6
RA5/AN4/SS/C2OUT7
RB0/AN12/INT21
RB1/AN10/P1C/C12IN3-22
RB2/AN8/P1B23
RA7/OSC1/CLKIN9RA6/OSC2/CLKOUT10
RC0/T1OSO/T1CKI 11
RC1/T1OSI/CCP2 12
RB7/ICSPDAT 28RB6/ICSPCLK 27
RB5/AN13/T1G 26RB4/AN11/P1D 25
RC7/RX/DT 18RC6/TX/CK 17RC5/SDO 16RC4/SDI/SDA 15
RC3/SCK/SCL 14RC2/CCP1/P1A 13
RA3/AN3/VREF+/C1IN+5
RB3/AN9/PGM/C12IN2-24
RE3/MCLR/VPP1U4
PIC16F886
R2330R
72%
12
3
RV1
10k
123
J1
TBLOCK-I3
R110k
R3
100R
Cálculo de la constante de tiempo dominante del sistema
Con esto podemos fijar el valor de la constante de tiempo dominante del sistema entre los valores de 180 y 200 segundos los cuales serán utilizados en el diseño de la señal de entrada: Tao dominante Lo: 180 segundos.Tao dominante Hi: 200 segundos.
Señales de entrada y salida utilizadas en la identificación
0 2000 4000 6000 8000 10000
6
7
8
9
10
11
flujo
( l /
min
)
Input and output signals
0 2000 4000 6000 8000 10000
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
Time
volta
je (
0 - 5
V )
prop
orci
onal
a a
pertu
ra d
el a
ctua
dor
Datos utilizados en la identificación y en la validación
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
y1
Input and output signals
1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Time
u1
Datos para identificar Datos para validar
Selección de los datos para el proceso de identificación.
Se han escogido 1200 datos para la estimación del modelo (desde 1000 a 7000 segundos) y 600 datos para la validación (desde 7001 a 10000).
Identificación del sistema
MODELO APROXIMACIÓN (%)
arx431 77,34
amx3331 76,38
oe231 75,81
bj33331 72,22
Luego de realizar varias pruebas con cada uno de las estructuras paramétricas se escogieron las mejores.
Comparación del modelo ARMAX3331 con los datos de validación
7000 7500 8000 8500 9000 9500 10000-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
Time
Measured and simulated model output
Análisis residual
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20-0.2
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
Autocorrelation of residuals for output y1
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20-0.08
-0.06
-0.04
-0.02
0
0.02
0.04
0.06
0.08
Samples
Cross corr for input u1 and output y1 resids
Comparación de la respuesta al escalón del modelo con la generada por el análisis de correlación
-400 -200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 16000
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
Time
Step Response
Modelo escogido y Función de Transferencia
El modelo escogido es el ARMAX3331 que nos proporciona la siguiente función de transferencia en Laplace:
Función de transferencia y constantes del controlador
Por tanto las constantes del PID serían: Kp = 22.432315Ki = Kp/Ti = 0.142788Kd = Kp*Td = 256.3078
Respuesta de la planta en lazo cerrado
0 200 400 600 800 1000 1200 14008
8.5
9
9.5
10
10.5
11
10.75
10.25
8.75
11
8.25
Conclusiones:La identificación de sistemas es una
técnica muy eficiente y de gran ayuda para cuando necesitamos determinar un modelo matemático de un sistema dinámico real.
Luego de realizar pruebas con distintos modelos y compararlos concluimos que el modelo que mejor se ajusta a nuestro sistema es el ARMAX3331.
Recomendaciones:En el diseño de la planta experimental
debemos de asegurarnos de que nuestra planta sea estacionaria, ya que este es un requisito fundamental para poder aplicar la técnica estudiada.
Siempre tomar datos dentro del rango de trabajo adecuado del proceso, ya que si no hacemos esto podemos tener problemas de obtener datos aberrantes que se dan en situaciones como la saturación del sistema.