06/B213

Control de acción precalculada con Lógica Difusa.
Feedforward Control with Fuzzy Logic.

Director: PUGLESI, Alfredo Ernesto
Correo Electrónico: apuglesi@uncu.edu.ar

Co-Director: BERNASCONI, María Susana

Integrantes: FURLANI, Ana María; HURMAN, Ana Lucía; SENTINELLI, Félix Orlando; BERNARDON, Miguel Ángel; VIÑALS, Lucas Germán; LEON RIVERO, Anamarys; FORNES, Miguel Matías; ESCUDERO, Damián Jesús; TAMBORINI, María Laura; ZAPATA, Valeria Marcela; VIVANCO, Luís Rubén; ABATE, Fernando Oscar.

Resumen Técnico: El control más usado, es el lazo realimentado; no obstante su acción correctora se debe a la diferencia entre el valor deseado y el valor medido de la variable controlada, esto es, el error. Hay procesos que no admiten que se produzca error para que se inicie la acción de control, por lo que en lo últimos años se han introducido estructuras más complejas, que en algunos casos, mejoran significativamente el desempeño del control; entre estas, está el control por acción precalculada, que usa la medición de una perturbación entrando al proceso, la que provee una “temprana advertencia” que en algún momento causará problemas sobre la variable controlada. Con esta advertencia el controlador por acción precalculada tiene la oportunidad para ajustar la variable manipulada, antes que la variable controlada se desvíe del valor deseado y por lo tanto no se produzca el indeseable error. En resumen, en esta estrategia se pretende compensar el efecto de la variable perturbadora inmediatamente antes que ésta afecte al proceso, para esto se mide y se lleva a un algoritmo de control por acción precalculada. Ahora bien el algoritmo al que se hace referencia es en general una ecuación donde la variable manipulada, es función del o los disturbios medidos. Dicha ecuación, es un modelo matemático del proceso, en general obtenido a partir de los balances de masa, energía o cantidad de movimiento. Nuestra propuesta en este Proyecto es estimar el algoritmo de control de acción precalculada mediante el uso de Lógica Difusa, que está basada en la experiencia humana, esto es, si un operador humano puede controlar manualmente en forma eficiente un proceso continuo, la lógica difusa, a partir de dicho conocimiento puede lograr reglas de inferencia que relacionen las entradas y salidas en forma automática y con el mismo grado de eficacia que el operador humano. Para ello nos serviríamos de dos Plantas Pilotos existentes, donde una de ellas, denominada Planta Piloto “aguas arriba” perturbaría a la otra llamada Planta Piloto “aguas abajo”, dicha perturbación sería medida y transmitida al controlador difuso, éste, como respuesta, conduciría a la variable manipulada de forma tal que cancele el disturbio antes que se produzca el error sobre la variable controlada de la Planta Piloto “aguas abajo”. Es interesante destacar que la vinculación de las Plantas Pilotos, hace que se constituya un nuevo sistema, multivariable y “per se” no lineal, en general campos donde la lógica difusa se destaca por ser un medio idóneo para lidiar con tales sistemas. En conclusión este Proyecto tiene por objetivo y línea de investigación, el estudio y utilización de la Lógica Difusa para el control automático por acción precalculada de un sistema constituido por dos Plantas Pilotos existentes. Las que serán adecuadas a tales propósitos en el ámbito de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Cuyo, siguiendo una metodología que en forma progresiva permita conocer y registrar la dinámica del nuevo sistema y obtener así experiencia operativa para luego volcarla al controlador difuso. Se espera obtener un nuevo medio didáctico, que como en casos anteriores, permitirá a los alumnos de las carreras de Ingeniería Industrial, de Petróleos y ahora Mecatrónica, experimentar sobre esta técnica de acción precalculada, cada vez difundida y empleada en procesos de refinación, petroquímicas, cemento, energía nuclear, energía eólica y tantas otras más, pero con la importante inclusión innovadora de un controlador basado en lógica difusa. Esta capitalización de conocimiento tendrá también la posibilidad de ser transferida al medio, ya sea en forma directa o través de los egresados, de los cuales, en no pocos casos utilizan cada vez más herramientas de control automáticos en sus trabajos, destacándose que muchos de ellos formaron parte de estos Proyectos.

Summary: Control more usually used is feedback loop; nevertheless its action of control owes to the difference between set point value and measured value of the controlled variable, this is the error. There are processes that do not admit that error takes place to begins control action, for that, in last years have developed more complex structures, which in some cases, improve significantly control behavior; between these, feedforward control, which uses the measurement of a perturbation entering to process, which provides a “early warning” that in some moment will cause problems on the controlled variable. With this warning feedforward controller has opportunity to fit the manipulated variable, before the controlled variable turn aside of the wished value and therefore the undesirable error does not take place. In short, in this strategy tries to compensate the effect of the disturbing variable immediately before this one affect to the process, for this the disturbing variable is measured and takes to an feedforward control algorithm. Now well, that algorithm is in general an equation where the manipulated variable, it is a function of the measured disturbances. The above mentioned equation, it is a mathematical model of the process, in general obtained from the mass balance, energy balance or movement quantity. Our proposal in this Project is to estimate feedforward algorithm using Fuzzy Logic, which is based on the human experience, this is, if a human operator can control manually in efficient way a continue process, fuzzy logic, from the mentioned knowledge can achieve rules of inference that relate the inputs and outputs in automatic form and with the same grade of efficacy as the human operator. For it we will use two existing Pilots Plants, where one of them, named Pilot Plant "up-stream" would disturb to another so-called Pilot Plant "down-stream", mentioned perturbation would be measured and transmitted to the diffuse controller, this one, as response, it would drive to the manipulated variable of such way to cancel the disturbance before the error takes place on the controlled variable of the Pilot Plant "down-stream". It is interesting to emphasize when Pilot Plants are linked, both make a new system, multivariable and “per se” non linear, in fields where the fuzzy logic stands out for being a suitable way to fight with such systems. In conclusion this Project takes existing Pilots as a target and research way to study and use of the fuzzy logic for the automatic feedforward control for a new system constituted by two Plants before mentioned. They be adapted to such purpose in the Engineering Faculty of the National University of Cuyo, continuing a methodology that in progressive way should allow to know and to register the dynamics of the new system and obtain operative experience and then to overturn it to the fuzzy controller. Our hope is to obtain a new didactic way, which as in previous cases, will allow to the students of Industrial Engineering, Petroleum and now Mechatronics get experience and skill with feedforward controllers, every time more used in processes such as refineries, petrochemical, cement, nuclear energy, wind energy and so many others, but with the important innovative inclusion of a controller based on fuzzy logic. This capitalization of knowledge will have also the possibility of being transferred to out, be already in direct form or by means of the graduated, who, in not few cases use increasingly tools of control automatic in their works and many of them were a part of this kind of Projects.