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Líneas de Investigación del
Grupo de Investigación en
Control Industrial GICI |
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Control en la Industria
Palabras claves:
Modelamiento y simulación,
Identificación, Técnicas
convencionales de control,
Técnicas avanzadas de
control, Nuevas estrategias
de control, Software para
simulación, Software para
control directo y
distribuido.
Los integrantes de la línea
de Control de Procesos
Industriales se han fijado
como objetivo principal
estudiar, investigar y
aplicar técnicas de
identificación y control en
procesos industriales.
La automatización de
procesos industriales
requiere en una primera fase
de la generación de modelos
[TG1,
TG2, TG3] para el estudio de
su
funcionamiento(simulación)[TG1].
Se distinguen en general dos
clasificaciones según el
método empleado para obtener
el modelo, estos son:
Técnicas de Identificación y
Técnicas analíticas a partir
de las leyes físicas que
rigen el comportamiento del
sistema. Dependiendo del
método como se realiza la
identificación de sistemas,
estas se clasifican como:
identificación en red
abierta y en red cerrada
[TI04]. Clásicamente el
algoritmo de identificación
mas empleado para sistemas
SISO LTI es el de los
mínimos cuadrados [TI01,
TI04, TG6, TG7], el grupo en
sus comienzos se trazo como
tarea fundamental el estudio
profundo de dichos
algoritmos, algunos
resultados se encuentran en
los trabajos referenciados.
Los procesos industriales
típicos que más se conocen
son: columnas de destilación
[TG2], reactores químicos,
intercambiadores de calor,
calderas[TG1, TG4],
evaporadores, tachos[TG2], y
desarenadores. Además,
dependiendo del sector
productivo se encuentran
procesos específicos que no
se mencionan en este
documento. El área se
relaciona y trabaja en unión
con otras líneas como son:
la de control de sistemas
electromecánicos, robótica y
percepción e instrumentación
inteligente.
En las aplicaciones de
control adaptativas
autoajustables, es necesario
disponer del modelo
matemático en línea, la
mayoría de las aplicaciones
han desarrollado estrategias
de control con base en
técnicas de identificación
en red abierta; sin embargo,
estos modelos presentan
dificultades en su precisión
debido sobre todo a
problemas de sesgamiento y
correlación entre las
señales asociadas. Otro gran
problema a resolver es la
identificación de sistemas
multivariables no lineales
en red cerrada, que permiten
representar de una manera
mas precisa los sistemas
complejos que se presentan
en procesos industriales
como por ejemplo las
calderas y las columnas de
destilación. Dentro de los
proyectos en ejecución se
concentra la atención en el
estudio de los problemas
asociados a la
identificación de sistemas
SISO en red abierta a partir
de datos en red cerrada,
para ello se esta ejecutando
el trabajo de investigación
TI04.
El objetivo a mediano plazo
es estudiar técnicas de
identificación para sistemas
no lineales y para sistemas
MIMO. El conocimiento del
modelo dinámico y estático
de los sistemas nos permite
conocer e identificar los
problemas asociados a su
operación, posteriormente se
analizan estrategias de
control convencionales y
avanzadas que al ser
implementadas logran
alcanzar los objetivos de
mejora en el funcionamiento
de los procesos.
Además de las técnicas
convencionales [TG3, TG5] de
control, el grupo estudia y
profundiza las técnicas de
ajuste y autosintonía de los
controladores de mas uso en
la Industria, esto es los
PID [TG8], estudia e
investiga en técnicas de
control óptimo para
aplicación en control de
generadores de vapor [TI05],
técnicas de control
Adaptativo para sistemas con
dinámicas variables [TG7].
Se ha propuesto como
estrategia para lograr la
implementación de estas
técnicas soportar
analíticamente su
funcionamiento mediante el
resultado del estudio de los
problemas de estabilidad
para los sistemas
neurodifusos [TG11] y
autoajustables (propuesto).
El grupo dispone para la
implementación de estas
estrategias de Software con
sus respectivas licencias:
LABview, Intouch, Incontrol,
Paragon (para control
distribuido [TG1]), InBatch,
y herramientas de desarrollo
como el BorlandC++ y el
Delphi.
En resumen, la línea se
concentra en la actualidad
en trabajos de grado y de
investigación para resolver
los problemas de:
correlación y sesgamiento de
las señales en las técnicas
de identificación en Red
abierta y en red cerrada; la
conceptualización de las
técnicas de identificación
en red cerrada para sistemas
SISO y Multivariables; el
estudio de las técnicas de
control evolutivo
(Algoritmos genéticos,
control neuro fuzzy, control
Adaptativo); el estudio del
ajuste de los controladores
implementados en el sector
industrial de la región
[TG2]; la coordinación
efectiva de los procesos en
cascada industriales como
por ejemplo coordinación de
tachos para la
cristalización del azúcar,
sistema de evaporadores en
las plantas productoras de
papel, procesos de
destilación, etc.[TG3]; la
selección de la
instrumentación adecuada
para automatización de
procesos industriales [TG2,
TG4, TG13]; el uso de
software de control
distribuido para la
implementación de lazos de
control basados en
estrategias de control
convencionales como
avanzadas [TG1].
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Electrónica de Potencia
Palabras claves:
Sistemas de Excitación, Generadores Sincrónicos, Motores de Inducción, Convertidores de Potencia.
Este área tiene por objeto
el control de máquinas
eléctricas de corriente
alterna, tanto generadoras
como motoras.
Para los generadores
sincrónicos, los principales
requerimientos de control
son:
Regular la tensión en
terminales
Regular la potencia
reactiva entregada a la
carga
Amortiguar las
oscilaciones de potencia
activa en el sistema de
potencia.
Estos objetivos de control
deben cumplirse con las
medidas de la tensión en
terminales, las potencias y
la velocidad del rotor y con
una única variable de
control: la tensión de
campo. De estos tres
objetivos, es el último el
más difícil de cumplir, por
considerar adicionalmente la
dinámica mecánica. En los
sistemas de control de la
excitación, es el
Estabilizador del Sistema de
Potencia (PSS en inglés) el
'controlador' utilizado para
estabilizar las oscilaciones
de pequeña señal
(estabilidad dinámica) A1.
Ha sido este campo el de
nuestro mayor interés,
trabajado hasta ahora en
proyectos de consultoría
(C1, C2, C3) y formación
(F1) a empresas del sector
eléctrico nacional. Nuestro
interés actual es el uso de
técnicas de control
no-lineal para el análisis y
estabilización de
oscilaciones de pequeña y
gran señal.
En cuanto al control de
motores eléctricos, nuestro
interés ha estado centrado
en el control de motores de
inducción. Por su robustez,
menor costo, confiabilidad,
versatilidad (amplios rangos
de par y velocidad) y
facilidad de mantenimiento,
los motores de inducción se
han utilizado en vastas
áreas de aplicación:
servosistemas, elevadores,
sistemas de tracción,
máquinas herramientas,
máquinas de papel, bombas,
ventiladores, laminadoras,
bobinadoras, molinos,
compresores, etc. Sin
embargo, el motor de
inducción tiene dos
desventajas frente a su
principal competidor, el
motor sincrónico a imanes
permanentes:
-
Es más difícil de
controlar pues se trata de
un sistema dinámico
no-lineal, multivariable,
con parámetros variables
en el tiempo (en función
de la temperatura y
saturación) y acceso
parcial a sus variables de
interés.
-
Tiene un desempeño
energético menor al del
motor sincrónico, por la
necesidad de proveer
corrientes a par nulo.
De ahí se derivan los
objetivos más importantes
para su control: alto
desempeño dinámico y alta
eficiencia energética. Es
sobre el segundo objetivo
donde hemos trabajado con
mayor intensidad; el
problema de maximizar la
eficiencia del motor,
consiste en obtener la
tensión de alimentación
óptima, para un intervalo de
tiempo dado, que minimice la
energía total consumida
(función no cuadrática del
estado), respetando las 5
restricciones dinámicas del
motor, las restricciones del
estado (corrientes máximas,
flujos mínimos y máximos) y
del control (tensión
máxima). Este problema se
simplificó en (A2, A4)
usando el modelo reducido
del motor, lográndose
obtener condiciones
necesarias y suficientes de
optimalidad. Una solución
analítica subóptima se
evaluó experimentalmente en
(A6); sin embargo esta
solución presentó
limitaciones para señales de
par con componentes de alta
frecuencia; estas
limitaciones se mitigaron
con la solución subóptima
presentada en (P1) y (TI02).
También se han trabajado
aspectos de robustez
utilizando controladores H2
y Hinfinito; (A3, A5).
Actualmente, esta
investigación se continúa en
una tesis de maestría (TI03)
donde adicionalmente, se
estudian las técnicas de
control de par utilizadas en
los accionamientos
eléctricos industriales, en
particular los controles
U/F, Vectorial y directo de
par, para alto desempeño
dinámico del motor, sin
necesidad de utilizar la
medida de velocidad.
APLICACIÓN INDUSTRIAL DE LA
TEORÍA DE CONTROL POR MEDIOS
MAGNÉTICOS
El campo del magnetismo
controlado tiene
perspectivas de un gran
desarrollo hacia el futuro.
Hoy en día se utilizan
trenes magnéticamente
levitados de gran velocidad
que se desplazan sin
rozamiento a través de guías
magnéticas; sin embargo el
avance de la ciencia en el
área de los superconductores
ha planteado la posibilidad
de mejorar aun más los
diseños originales. El
futuro es promisorio en
aplicaciones de tecnología
avanzada en campos como la
microrobótica, la
microcirugía el control de
sistemas fuera del espacio
gravitacional de la tierra,
los motores con cojinetes
magnéticos y una gran
variedad de posibilidades.
Algunas aplicaciones se
pueden utilizar directamente
en la industria mejorando el
proceso del manejo de
materiales y evitando
riesgos personales en la
manipulación.
En el momento el grupo esta
trabajando en el diseño y
desarrollo de un prototipo
de sistema de levitación
magnética controlada con un
grado de libertad, luego de
finalizada esta etapa se
construirá un sistema
similar para la levitación
controlada de una lamina
ferromagnética de
características industriales
considerando los modos de
vibración en sentido
longitudinal para concluir
con un sistema de levitación
de una lamina totalmente
libre y considerando todos
los modos de vibración;
también estamos trabajando
en el diseño de un vehículo
controlado a través de una
guía magnética con lógica
fuzzy.
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Control de Sistemas Biológicos
Palabras claves:
Rehabilitación, Exoesqueleto.
Esta es una línea emergente de gran impacto social, mediante la cual se crean sistemas que permiten mejorar el desempeño en el proceso de rehabilitación humana. Actualmente el grupo viene desarrollando proyectos para construir un exoesqueleto para rehabilitación asistida para pacientes con lesiones de rodilla, el cual ha integrado a los grupos de percepción y sistemas inteligentes, rehabilitación humana y sistemas mecánicos. Esta línea involucra estudiantes de pregrado y posgrado para realizar desarrollo e investigación.
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Educación en Ingeniería
Palabras claves:
Aprendizaje Activo, Competencias Transversales, Aprendizaje por Proyectos, TICs.
El grupo de investigación ha reconocido la importancia que tienen las metodologias de enseñanza en el proceso de aprendizaje. La busqueda de la excelencia academica que se verá reflejada en el quehacer de nuestros egresados, ha originado esta línea de investigación en Educación en Ingeniería, y especificamente en las áreas relacionadas al control industrial. Actualmente estan en desarrollo proyectos de Doctorado y Maestría mediante los cuales se plantean, aplican y validan estrategias de enseñanza; de igual forma mediante proyectos de Investigación financiados y proyectos de pregrado se estan implementando plataformas de apoyo a la educación en las áreas relacionadas al que hacer del grupo
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