×

Advertencia

JUser: :_load: No se puede cargar usuario con el ID: 3797

 

Propuesta de paquetes DCS, en cuanto a los tipos de control disponibles.
Cuando uno especifica un sistema de control, es importante tener en cuenta tanto la librería de opciones PID y los algoritmos disponibles de cada uno de las propuestas de DCS (Ver tablas abajo). En momento de analizar las propuestas, es igualmente importante revisar si todos los costos asociados con la implementación y configuración de los algoritmos de control están incluidos. Estos costos deberían también cubrir la preparación de los gráficos y faceplates asociados para los PID requeridos. Los costos de control avanzado también deberían ser incluidos y a full garantía, puesto que de otra manera podríamos tener problemas en el arranque o startup.
Costos: cuando se trata de sistemas de control totales, uno debe tener especial cuidado al implementar procesos de competencia normales (ver gráfico abajo). Esto porque los gastos asociados los temas antes discutidos como problemas la interfaz e integración y el costo de software especiales para el control, simulación y optimización pueden algunas veces exceder el costo total de hardware y mano de obra del proyecto.
A continuación veamos un par de ejemplos
La tabla siguiente se muestra una presupuesto para un sistema de control pequeño que consiste básicamente en un analizador, siete transmisores, algunos termocuplas, y tres computadores con monitores touch-screen. En este proyecto de $ 100,000 USD, los costos para los trabajos de instalación solo tienen un costo del 10% y el costo del  software solo 20%. Estos porcentajes pueden muy ser pequeños, y se justificarían solo si no incluye modificaciones en el software o si la instalación de sensores/transmisores, comisionamiento, entrenamiento de operadores y puesta en marcha lo realizará el usuario. Pero si este no es el caso y se requiere alguna configuración de algoritmos de control avanzado, gráficos customizados, y entrenamiento o simulación el proveer de DCS, fácilmente el costo se podría doblar.
La Tabla siguiente, describe los costos de hardware para un proyecto DCS mediano con buses de campo y cerca de 200 i/o analógicas y 1000 I/O discretas. Los costos de hardware de este proyecto (incluyendo licencias de software) es $250,000 USD. Lo que no es tan obvio es que la lista de hardware incluye muy poco software. Aún más, si algunas I/O que proviene de Instrumentacion inteligente, necesita ser integrada (capas) en el sistema total, y si se necesita que control avanzado, simulación de procesos, y entrenamiento de operadores también sea integrado, por tanto el costo total podría llegar al millón de dólares.
Es el software y las horas de ingeniería que frecuentemente determinan el costo total del proyecto DCS. Para controlar estos costos, es esencial especificar completamente todo la interfaz y todos los requerimientos de software (personalización) del proyecto y obtener una propuesta inicial. Esto significa que todos los componentes del sistema, incluyendo los dispositivos inteligentes, deben ser seleccionador y su interfaz incluido en el paquete de la propuesta del DCS entes de ser emitida. Similarmente todas las interfaces o conectores de software requerido para controles avanzados, simulación de proceso, y entrenamiento de operación también deberán ser especificadas antes de emitir la propuesta. Si esto no es hecho, resultará en demoras sustanciales y costos extras.

 

Cuando uno especifica un sistema de control, es importante tener en cuenta tanto la librería de opciones PID y los algoritmos disponibles de cada uno de las propuestas de DCS (Ver tablas abajo). En momento de analizar las propuestas, es igualmente importante revisar si todos los costos asociados con la implementación y configuración de los algoritmos de control están incluidos. Estos costos deberían también cubrir la preparación de los gráficos y faceplates asociados para los PID requeridos. Los costos de control avanzado también deberían ser incluidos y a full garantía, puesto que de otra manera podríamos tener problemas en el arranque o startup.

 

Costos: cuando se trata de sistemas de control totales, uno debe tener especial cuidado al implementar procesos de competencia normales (ver gráfico abajo). Esto porque los gastos asociados a los temas antes discutidos como problemas la interfaz e integración y el costo de software especiales para el control, simulación y optimización pueden algunas veces exceder el costo total de hardware y mano de obra del proyecto.

A continuación veamos un par de ejemplos

La tabla siguiente se muestra una presupuesto para un sistema de control pequeño que consiste básicamente en un analizador, siete transmisores, algunos termocuplas, y tres computadores con monitores touch-screen. En este proyecto de $ 100,000 USD, los costos para los trabajos de instalación solo tienen un costo del 10% y el costo del  software solo 20%. Estos porcentajes pueden muy ser pequeños, y se justificarían solo si no incluye modificaciones en el software o si la instalación de sensores/transmisores, comisionamiento, entrenamiento de operadores y puesta en marcha lo realizará el usuario. Pero si este no es el caso y se requiere alguna configuración de algoritmos de control avanzado, gráficos customizados, y entrenamiento o simulación el proveer de DCS, fácilmente el costo se podría doblar.

La Tabla siguiente, describe los costos de hardware para un proyecto DCS mediano con buses de campo y cerca de 200 i/o analógicas y 1000 I/O discretas. Los costos de hardware de este proyecto (incluyendo licencias de software) es $250,000 USD. Lo que no es tan obvio es que la lista de hardware incluye muy poco software. Aún más, si algunas I/O que proviene de Instrumentacion inteligente, necesita ser integrada (capas) en el sistema total, y si se necesita que control avanzado, simulación de procesos, y entrenamiento de operadores también sea integrado, por tanto el costo total podría llegar al millón de dólares.

Es el software y las horas de ingeniería que frecuentemente determinan el costo total del proyecto DCS. Para controlar estos costos, es esencial especificar completamente todo la interfaz y todos los requerimientos de software (personalización) del proyecto y obtener una propuesta inicial. Esto significa que todos los componentes del sistema, incluyendo los dispositivos inteligentes, deben ser seleccionador y su interfaz incluido en el paquete de la propuesta del DCS entes de ser emitida. Similarmente todas las interfaces o conectores de software requerido para controles avanzados, simulación de proceso, y entrenamiento de operación también deberán ser especificadas antes de emitir la propuesta. Si esto no es hecho, resultará en demoras sustanciales y costos extras.

 

 

 

Algoritmos de control avanzado basados en modelos
Hoy en día no es ninguna novedad la existencia y aplicación de estrategias de control donde el controlador es cargado con el modelo del proceso y por consiguiente puede comparar la respuesta del proceso real con el proceso del modelo y actuar sobre la diferencia de la misma manera de como un controlador PID actúa sobre el error en la medida.
Por lo que en este curso veremos las diferentes estrategias avanzadas de control que podemos encontrar en los DCS modernos, hoy por hoy.
Smith Predictor:
un proceso con tiempo muerto acelerado, este método de control “Smith Predictor” da una buena respuesta de setpoint sin sobre impulso, dado que esto es ligeramente mejor que un control PID regular respondiendo ente cambios de carga. Su acción se genera comparando a la variable controlada desde un modelo de proceso, el cual no tiene tiempo muerto con la variable  controlada medida desde el proceso real.
Shinskey ha mostrado que un controlador regular PIDtd (el cual es mucho más sencillo de sintonizar que predictor Smith) puede darnos una performance similar bajo las mismas condiciones. En la figura de abajo se muestra la respuesta mejorada de un controlador PIDtd comparado con controladores regulares PI y PID.
Modelo Predictivo de Control (MPC): estos controladores, donde el modelo del controlador es la inversa de la dinámica del modelo de proceso, son llamados de diferente manera, incluyendo Modelos de Controladores Internos (IMC) y lambda, Dahlin, o controladores de cancelación. De todos los proveedores de DCS, solo en algunos podemos ver que existe paquetes pequeños de MPC (ocho entrada y ocho salidas) dentro del mismo software o embebidas, y por tanto para modelos más grandes esto tiene que ser externo. De hecho la mayor cantidad de controladores MPC tienen que ser externos (superpuestos) y integrados dentro del sistema DCS. Si el modelo del proceso es muy preciso (usualmente no lo es) y la dinámica del proceso no cambia (usualmente cambian con los cambios de carga) la performance de un MPC será superior a un PID. En la mayoría de los casos la dinámica de los procesos varian con los cambios de carga, y en esos casos la respuesta de un MPC será lenta a menos que el modelo sea actualizado (adaptado) de forma periódica.
Cuando el modelo MPC es usado en un simulador, es posible ver la respuesta actual del proceso antes de que esta respuesta ocurra. Alguna de las ventajas los controladores MPC es que puede ser usado para el entrenamiento de los operadores (simulación) y la habilitad de ajustar la velocidad de ejecución.
Una de sus limitaciones son el alto costo para desarrollar modelos de procesos precisos que se auto-adapten en los cambios de la dinámica del proceso.
Logica Difusa o Fuzzy: lo que un buen operador hace es muy difícil describirlo en una ecuación matemática. Es por esta razón que para procesos muy complejos (como por ejemplo el aterrizaje  de un helicóptero) que no pueden ser controladores de una manera convencional son frecuentemente dejados para ser controlados de manera manual. Esto es porque el operador agrega una variedad de información y combinadas en estrategias o habilidades, y esto no puede ser integrado en una simple ley de control.
Una razón del porque los controles convencionales no pueden ser usados en algunos procesos que son no lineales. Si la no linealidad es precisamente conocida y esta no cambia con cambios de carga o el tiempo, los controles PID convencionales pueden ser usados después de caracterizar a la medida y setpoint (ver figura abajo), cuando esto no es posible una de las opciones es considerar lógica difusa o fuzzy.
El primer paso para desarrollar un modelo fuzzy es conversar con los ingenieros y operadores de planta para aprender de ellos acerca de las variables de proceso que han influenciado (positiva o negativamente) en la variable controlada y aproximar el tamaño de las influencias en factores de “peso”. Lo que se requiere para una lógica fuzzy es que el proceso sea controlado en modo manual por un operador y que esa información este disponible, es decir donde se muestre como se logra el control manual.
Basado en esa información recolectada, se establecen reglar para determinar la salida del controlador en base a un numero de funciones de entrada, y cada una de estas funciones es escalada para describir su influencia en la salida total.
Redes Neuronales (ANN Control): las redes neuronales artificiales (ANN) son similares a los controladores de lógica difusa en la medida que el modelo matemático que relaciona las entradas y las salidas no necesita ser conocido. La principal diferencia es que una ANN solo pueden ser “entrenadas”, las ganancias de sus funciones no pueden cambiar, estas son fijadas.
Algunas aplicaciones exitosas de ANN incluyen la predicción de valores de pH en tanques agitados y la predicción puntos de ebullición en procesos de destilación. Las ANN han mostrado su habilidad para aprender la dinámica del proceso muy bien si se les provee de datos de entrenamiento necesarios.
Un ejemplo de una red neuronal de tres capas se muestra en la figura siguiente. Aquí la meta es controlar la presión de vapor de Reid de productos base y el punto de ebullicion de 95% sin que sea medido directamente. En cambio, son medidas una variedad de propiedades (nueve nodos de entrada) y, basados en cantidades de data histórica, los valores en tiempo real son detectados para estas dos variables controladas. Entre las capas de entrada y salida de este exemplo existen cuatro nodos adicionales en una capa escondida y el bias.
La principal ventaja de las ANN (redes neuronales) es su abilidad para predecir las variables controladas cuando estas no pueden ser medidas online o los analizadores (online o en el laboratorio) tomas una gran cantidad de tiempo para analizar la muestra. El modelo ANN puede tener mas de tres capas y más de nueve entrada. Pequeñas aplicaciones de ANN pueden ser embebidas en casi todos los DCS, mientras que para aplicaciones grandes usualmente usualmente se utilizan interfaces desde el DCS

 

Hoy en día no es ninguna novedad la existencia y aplicación de estrategias de control donde el controlador es cargado con el modelo del proceso y por consiguiente puede comparar la respuesta del proceso real con el proceso del modelo y actuar sobre la diferencia de la misma manera de como un controlador PID actúa sobre el error en la medida.

Por lo que en este curso veremos las diferentes estrategias avanzadas de control que podemos encontrar en los DCS modernos, hoy por hoy.

Smith Predictor: un proceso con tiempo muerto acelerado, este método de control “Smith Predictor” da una buena respuesta de setpoint sin sobre impulso, dado que esto es ligeramente mejor que un control PID regular respondiendo ente cambios de carga. Su acción se genera comparando a la variable controlada desde un modelo de proceso, el cual no tiene tiempo muerto con la variable  controlada medida desde el proceso real.

Shinskey ha mostrado que un controlador regular PIDtd (el cual es mucho más sencillo de sintonizar que predictor Smith) puede darnos una performance similar bajo las mismas condiciones. En la figura de abajo se muestra la respuesta mejorada de un controlador PIDtd comparado con controladores regulares PI y PID.

 

Modelo Predictivo de Control (MPC): estos controladores, donde el modelo del controlador es la inversa de la dinámica del modelo de proceso, son llamados de diferente manera, incluyendo Modelos de Controladores Internos (IMC) y lambda, Dahlin, o controladores de cancelación. De todos los proveedores de DCS, solo en algunos podemos ver que existe paquetes pequeños de MPC (ocho entrada y ocho salidas) dentro del mismo software o embebidas, y por tanto para modelos más grandes esto tiene que ser externo. De hecho la mayor cantidad de controladores MPC tienen que ser externos (superpuestos) y integrados dentro del sistema DCS. Si el modelo del proceso es muy preciso (usualmente no lo es) y la dinámica del proceso no cambia (usualmente cambian con los cambios de carga) la performance de un MPC será superior a un PID. En la mayoría de los casos la dinámica de los procesos varian con los cambios de carga, y en esos casos la respuesta de un MPC será lenta a menos que el modelo sea actualizado (adaptado) de forma periódica.

 

Cuando el modelo MPC es usado en un simulador, es posible ver la respuesta actual del proceso antes de que esta respuesta ocurra. Alguna de las ventajas los controladores MPC es que puede ser usado para el entrenamiento de los operadores (simulación) y la habilitad de ajustar la velocidad de ejecución.

 

Una de sus limitaciones son el alto costo para desarrollar modelos de procesos precisos que se auto-adapten en los cambios de la dinámica del proceso.

 

Logica Difusa o Fuzzy: lo que un buen operador hace es muy difícil describirlo en una ecuación matemática. Es por esta razón que para procesos muy complejos (como por ejemplo el aterrizaje  de un helicóptero) que no pueden ser controladores de una manera convencional son frecuentemente dejados para ser controlados de manera manual. Esto es porque el operador agrega una variedad de información y combinadas en estrategias o habilidades, y esto no puede ser integrado en una simple ley de control.

 

Una razón del porque los controles convencionales no pueden ser usados en algunos procesos que son no lineales. Si la no linealidad es precisamente conocida y esta no cambia con cambios de carga o el tiempo, los controles PID convencionales pueden ser usados después de caracterizar a la medida y setpoint (ver figura abajo), cuando esto no es posible una de las opciones es considerar lógica difusa o fuzzy.

El primer paso para desarrollar un modelo fuzzy es conversar con los ingenieros y operadores de planta para aprender de ellos acerca de las variables de proceso que han influenciado (positiva o negativamente) en la variable controlada y aproximar el tamaño de las influencias en factores de “peso”. Lo que se requiere para una lógica fuzzy es que el proceso sea controlado en modo manual por un operador y que esa información este disponible, es decir donde se muestre como se logra el control manual.

 

Basado en esa información recolectada, se establecen reglar para determinar la salida del controlador en base a un numero de funciones de entrada, y cada una de estas funciones es escalada para describir su influencia en la salida total.

 

Redes Neuronales (ANN Control): las redes neuronales artificiales (ANN) son similares a los controladores de lógica difusa en la medida que el modelo matemático que relaciona las entradas y las salidas no necesita ser conocido. La principal diferencia es que una ANN solo pueden ser “entrenadas”, las ganancias de sus funciones no pueden cambiar, estas son fijadas.

 

Algunas aplicaciones exitosas de ANN incluyen la predicción de valores de pH en tanques agitados y la predicción puntos de ebullición en procesos de destilación. Las ANN han mostrado su habilidad para aprender la dinámica del proceso muy bien si se les provee de datos de entrenamiento necesarios.

 

Un ejemplo de una red neuronal de tres capas se muestra en la figura siguiente. Aquí la meta es controlar la presión de vapor de Reid de productos base y el punto de ebullicion de 95% sin que sea medido directamente. En cambio, son medidas una variedad de propiedades (nueve nodos de entrada) y, basados en cantidades de data histórica, los valores en tiempo real son detectados para estas dos variables controladas. Entre las capas de entrada y salida de este exemplo existen cuatro nodos adicionales en una capa escondida y el bias.

La principal ventaja de las ANN (redes neuronales) es su abilidad para predecir las variables controladas cuando estas no pueden ser medidas online o los analizadores (online o en el laboratorio) tomas una gran cantidad de tiempo para analizar la muestra. El modelo ANN puede tener mas de tres capas y más de nueve entrada. Pequeñas aplicaciones de ANN pueden ser embebidas en casi todos los DCS, mientras que para aplicaciones grandes usualmente usualmente se utilizan interfaces desde el DCS.

 

 

 

 

La segunda ley de Murphy dice que uno NO puede controlar un proceso sin entenderlo. Otros dicen que ningún programa de computadora le ganará al campeón del mundo de ajedrez porque los programadores no son tan buenos en el ajedrez como sus competidores. Esto tiene mucho sentido, sin embargo, también es cierto que las computadores no tienen porque estas limitadas por el conocimiento de los programadores, y podemos contar con su capacidad de aprender.
El propósito de este y del articulo siguiente no es predecir el futuro solamente dar un vistazo actual de lo que está pasando en el campo del control de procesos con DCS. Discutiremos primero el progreso realizado en la configuración del control PID y su auto sintonización, en ambos modos “bajo demanda” y “adaptativa”. Luego, mencionaremos algunos modelos predictivos de control (MPC) y modelos adaptativos de controladores (AMC). Por ultimo describiremos un brevemente la operación de la lógica difusa y las redes neuronales artificiales (ANN).
Los algoritmos básicos PID
La principal ventaja de las computadoras es la velocidad y conveniencia con la que pueden seleccionar y cambiar al mejor algoritmo PID para hacer frente a las dinámicas del proceso controlado. La figura siguiente muestra las configuraciones básicas de PID que un DCS puede seleccionar y cambiar automáticamente o con la aprobación del operador. De la figura, la configuración 1 es el algoritmo PID clásico ISA, donde los tres modos (P, I y D) actúan con el error, donde es la diferencia entre la variable de proceso (PV) y el setpoint (SP). La configuración 2 es la mejor selección cuando es deseable recudir la frecuencia en los cambios en la salida del controlador. Este algoritmo es aplicado incluso para incrementar la expectativa de vida de la válvula de control, y el error se considera igual a cero siempre y cuando este dentro de una banda muerta predeterminada.
Las configuraciones 3 y 4 dan diferentes opciones, si los modos de control deberían actuar sobre el error o solamente sobre la variable de proceso. En mi humilde punto de vista, y respecto a los esclavos en configuración cascada, la opción 3 debería ser usada para todos los controladores que tengan modo derivativo dado que no hay ventajas de usar la acción D sobre los cambios de setpoint. Si uno desea eliminar completamente el sobre impulso entre los cambios de setpoint, deberíamos usar la opción 4, donde P y D solamente actúan solamente sobre PV.
Si el setpoint del lazo de control es cambiado frecuentemente, es recomendable filtrar el setpoint como en la configuración 5. Esto reducirá el sobre impulso (overshoot) al cambio de P. En la configuración 6 el controlador responde al cuadrado del error, lo cual es deseable en el control de sobre incrementos de nivel, donde queremos operar cerca del estado estacionario, pero con acción correctiva agresiva ente errores grandes. En la configuración 7 solo la integral se eleva al cuadrado, lo cual es bueno para variables de proceso con tiempo muerto.
Naturalmente, hay muchas variaciones más de estos esquemas PID. Aprender a elegir una u otra configuración es una cuestión no tan simple y que esta de la mano de la experiencia, la experiencia nos dará el olfato necesario para intuir una elección buena. Personalmente me falta mucho para madurar este “olfato” pero escribir este tipo de artículos es un buen comienzo.

 

La segunda ley de Murphy dice que uno NO puede controlar un proceso sin entenderlo. Otros dicen que ningún programa de computadora le ganará al campeón del mundo de ajedrez porque los programadores no son tan buenos en el ajedrez como sus competidores. Esto tiene mucho sentido, sin embargo, también es cierto que las computadores no tienen porque estas limitadas por el conocimiento de los programadores, y podemos contar con su capacidad de aprender.

 

El propósito de este y de los artículos siguientes no es predecir el futuro solamente dar un vistazo actual de lo que está pasando en el campo del control de procesos con DCS. Discutiremos primero el progreso realizado en la configuraciones de control PID disponibles en DCS y su auto sintonización (en ambos modos “bajo demanda” y “adaptativa”). Luego, mencionaremos algunos modelos predictivos de control (MPC) y modelos adaptativos de controladores (AMC). Por ultimo describiremos un brevemente la operación de la lógica difusa y las redes neuronales artificiales (ANN).

Los algoritmos básicos PID

La principal ventaja de las computadoras es la velocidad y conveniencia con la que pueden seleccionar y cambiar al mejor algoritmo PID para hacer frente a las dinámicas del proceso controlado. Las figuras siguientes muestra las configuraciones básicas de PID que un DCS puede seleccionar y cambiar automáticamente o con la aprobación del operador. De la figura, la configuración 1 es el algoritmo PID clásico ISA, donde los tres modos (P, I y D) actúan con el error, donde es la diferencia entre la variable de proceso (PV) y el setpoint (SP). La configuración 2 es la mejor selección cuando es deseable recudir la frecuencia en los cambios en la salida del controlador. Este algoritmo es aplicado incluso para incrementar la expectativa de vida de la válvula de control, y el error se considera igual a cero siempre y cuando este dentro de una banda muerta predeterminada.

Las configuraciones 3 y 4 dan diferentes opciones, si los modos de control deberían actuar sobre el error o solamente sobre la variable de proceso. En mi humilde punto de vista, y respecto a los esclavos en configuración cascada, la opción 3 debería ser usada para todos los controladores que tengan modo derivativo dado que no hay ventajas de usar la acción D sobre los cambios de setpoint. Si uno desea eliminar completamente el sobre impulso entre los cambios de setpoint, deberíamos usar la opción 4, donde P y D solamente actúan solamente sobre PV.

Si el setpoint del lazo de control es cambiado frecuentemente, es recomendable filtrar el setpoint como en la configuración 5. Esto reducirá el sobre impulso (overshoot) al cambio de P. En la configuración 6 el controlador responde al cuadrado del error, lo cual es deseable en el control de sobre incrementos de nivel, donde queremos operar cerca del estado estacionario, pero con acción correctiva agresiva ente errores grandes. En la configuración 7 solo la integral se eleva al cuadrado, lo cual es bueno para variables de proceso con tiempo muerto.

 

Naturalmente, hay muchas variaciones más de estos esquemas PID. Aprender a elegir una u otra configuración es una cuestión no tan simple y que esta de la mano de la experiencia, la experiencia nos dará el olfato necesario para intuir una elección buena. Personalmente me falta mucho para madurar este “olfato” pero escribir este tipo de artículos es un buen comienzo.

 

 

 

Hoy en día podemos conectar en una Laptop o una handheld wireless y uno puede acceder a toda la información, pantallas e inteligencia que existe en cualquier red DCS. Esta capacidad, en combinación con capacidades de auto-sintonización y características de optimización, realizar arranques fáciles y operación mucho más eficiente, entre otras más.
El entrenamiento para operadores para el arranque de una planta o start-up, operación y parada también se puede simplificar gracias a las capacidades de los simuladores de procesos. Si el modelo de simulación integra al proceso en si y su sistema de control, entonces se puede entrenar a operadores sin el riesgo de errores en el proceso de aprendizaje mientras que la planta esta corriendo, en conclusión todos beneficiados.
Pero esto es solo una parte de la historia, en el otro lado de la moneda el hecho de que algunos proveedores de DCS (vendors) venden sus productos sin “cadenas” (software es extra) y esperan que los usuarios hagan ese trabajo por ellos mismos, me refiero a preparar algoritmos de control, faceplates, y entorno de HMI). Ademas, de estos costos escondidos, los problemas incluyen la falta de estandarización debido a la competencia comercial entre vendors y limitaciones de conectividad entre sistemas.
Conectividad e Integración
En el presente, cerca del 80% de toda la producción industrial aun continua siendo controlada por sistemas análogos, pero los sistemas modernos de control instalados en plantas nuevas tienen capacidades de inteligencia y auto diagnóstico de los instrumentos de campo (sensores, válvulas, motores, dispositivos de seguridad) , un numero de buses de red o “data highways”, los cuales sirven para integrar estos dispositivos de campo con los Workstations del DCS (sirviendo para el control / operación, ingeniería, históricos, mantenimiento), además de la red de la planta sirviendo para funciones de planeamiento y negocio, y sin olvidar PC externos para el modelamiento del proceso y funciones de simulación.
Figura
La tendencia parece ser que HART (hoy por hoy) tomaría el estándar como interfaz para sistemas analógicos y Ethernet esta aun manejando la mayoría de soluciones de oficina. Y bueno SCADA sirve para combinar los datos de campo y de control y proveer al operador una visión general de toda la planta.
Un protocolo es un lenguaje que los computadores hablan, si dos cajas negras (equipos) en una refinería no hablan el mismo lenguaje, las consecuencias pueden ser serias. Para evitar esto a pesar de que cada fabricante quiere hacer prevalecer un protocolo propietario, el IEC (International Electrotechnical Commission) ha estandarizado  ocho protocolos que se listan a continuación:
Aunque no hay un protocolo de bus de campo común en los DCS, todos convergen y usan Ethernet en la capa física y TCP/IP como capa de transporte. Generalmente MODBUS TCP es usado como interface entre los diferentes protocolos de DCS.
Organizando el Proyecto
Integracion de la Instrumentación de Campo: en una planta nueva, el primer paso debería ser especificar todos los sensores, transmisores, válvulas de control, actuadores, posicionadores, controladores locales, motores, válvulas solenoides, y cualquier otro equipamiento de campo que necesita comunicar información o recibir comandos desde el sistema DCS sobre las redes.
Cuando el proyecto consiste en una modificación de una planta existente, todas las interfaces entre las instalaciones existentes y nuevas deben ser especificadas (dibujo). Existen tres tipos de interfaces que son el Object Linking Embedding (OLE), gateway serial-to-highway (de baja velocidad a alta velocidad) y puertos serial-to-serial (enlace entre protocolos de baja velocidad). Dado que los transmisores digitales, analizadores inteligentes, actuadores digitales, y arrancadores de motores utilizan una amplia variedad de protocolos de comunicación, los fabricantes proveen tarjetas de interfaz para los protocolos estandarizados. Estos protocolos estandarizados son HART, DeviceNet, Foundation Fieldbus, AS-Interface, ProfiBus, Modbus, o AB’s Data Highway Plus. Esta integración no es tan simple como uno podría pensar, porque no hay una estandarización internacional y algunos dispositivos de campo inteligentes son propietarios.
Integración segura: el segundo paso es especificar los requerimientos de la red en términos de las necesidades de la capa física redundante y también en términos del número y tipo de niveles de red requeridos. Hasta aquí, donde el sistema instrumentado de seguridad (SIS) ya está definido para la planta y donde está decidido si el SIS y el sistema de control están separados, entonces debemos definir el tipo de interfaz de integración a usar. Aunque si el sistema de seguridad y control no están separados, debemos tomar decisiones de priorizar lógica, redundancia, cableado, etc.
Algunos fabricantes proveen redundancia implementando dos de cada componente de un sistema estándar; otros proveen redundancia solo para algunos componentes como fuentes de alimentación, red, controladores remotos, etc. Y con la redundancia hay diferentes métodos de realizar el swithover (cambio en caso de falla) el cual puede ser automático o manual.
Integración del Mantenimiento y Simulación: el tercer paso es especificar los requerimientos de la interfaz entre los sistemas de control y mantenimiento y decidir las herramientas de optimización, simulación, entrenamiento y comisionamiento que serán usadas y además necesarias para integrarse dentro de todo el paquete de automatización de la planta.
Respecto a la simulación del proceso, existen mucha variedad de paquetes de software de modelación del proceso y estos podrían residir en una PC separada. Importante es que estos software tengan acceso al bus de comunicación de control para acceder a la información sin interrumpir las funciones de control.
Integración de la Red y Bus: el cuarto paso es seleccionar la red a usar. Profibus y Foundation FieldBus es soportado por Siemens, Endress & Hauser, Yokogawa, Rosemount, Invensys, ABB, Emerson, Honeywell (otros más también). La mayoría de fabricantes de DCS aceptan el estándar de buses de campo IEC1158-2 para integrar sus sistemas, además el estándar IEC-61804 especifica los bloques de funciones para interfaces entre tecnologías, mientras que en otros casos puede ser integrados mediante bloques “proxy” los cuales mapean la data desde un sistema a otro (data de control o monitoreo y además diagnósticos, mantenimiento y seguridad). La interfaz MODBUS puede ser utilizada para integrar DCS existentes con los nuevos.
En este cuarto paso el usuario debe evaluar la mejor opción para los requerimientos de los tres pasos anteriores.
Seleccionando el DCS: el quinto y último paso de este proceso de diseño de un sistema de control para una planta es enviar todo el “paquete” para recibir las respectivas propuestas. Solo los fabricantes de DCS que suportan la red seleccionada deberían ser invitados para cotizar. En las especificaciones es importante listar todos los dispositivos de campo inteligentes y sistemas externos que deben ser integrados dentro del sistema de control en general. En esta propuesta se debería requerir al fabricante de DCS incluir todo lo necesario, tanto en términos de hardware y software para integrar dispositivos externos y sistemas dentro de todo el sistema de control. De igual manera, es esencial especificar que paquetes de software (herramientas de control avanzado, mantenimiento, gráficos, simulación, entrenamiento etc.) están incluidos en la propuesta.
En términos de requerimientos gráficos, el paquete de software debería estar acorde con el estándar IEC61131-3. Además de la lista de pantallas (gráficos, detalles, faceplates, resumen de alarmas y eventos, tendencias, sintonización, diagnostico, reportes, etc.) los cuales el proveedor de DCS es responsable de entregar, así como los estándares de construcción de los mismos.
La especificación debe también contener las responsabilidades y obligaciones entre el usuario, la firma de ingeniería, el integrador de sistemas, y el proveedor de DCS para control avanzado, grafico, simulación, entrenamiento y comisionamiento. Con relación de la puesta en marcha, las responsabilidades deben ser bien específicas en relación con la capacitación, compras, pruebas de Instrumentacion y buses de campo, sistema de seguridad, pruebas de control avanzado, puesta en marcha y sintonización de controladores.
Probablemente, si las recomendaciones de arriba son tomadas en cuenta, los costos extras y demoras serán minimizadas. Y con esto reducir demoras en las implementaciones, problemas en la puesta en marcha y seguridad.
EL futuro:
Tomará al menos un par de décadas, eso espero, para que las redes propietarias desaparezcan y solo haya una única red de comunicación industrial estándar. Espero que el tiempo en que todos los dispositivos se puedan conectar a cualquier red y que todo software pueda ser embebido dentro de cualquier sistema DCS este próximo.
La tendencia, como paso con la PC y el internet, es la estandarización global y que cualquier paquete de software puede ser instalado en cualquier computador. Lo que se necesita para lograr esta estandarización global en el campo del control de procesos es una presión comercial por parte de los usuarios. Las sociedades de profesionales y grupos jugaran un papel importante en la aceleración de este proceso.

 

Hoy en día podemos conectar en una Laptop o una handheld wireless y uno puede acceder a toda la información, pantallas e inteligencia que existe en cualquier red DCS. Esta capacidad, en combinación con capacidades de auto-sintonización y características de optimización, realizar arranques fáciles y operación mucho más eficiente, entre otras más.

 

El entrenamiento para operadores para el arranque de una planta o start-up, operación y parada también se puede simplificar gracias a las capacidades de los simuladores de procesos. Si el modelo de simulación integra al proceso en si y su sistema de control, entonces se puede entrenar a operadores sin el riesgo de errores en el proceso de aprendizaje mientras que la planta esta corriendo, en conclusión todos beneficiados.

 

En este articulo hablaremos de las consideracion que debemos tener para integrar sistemas DCS en plantas nuevas y/o existentes.

 

Conectividad e Integración

En el presente, cerca del 80% de toda la producción industrial aun continua siendo controlada por sistemas análogos, pero los sistemas modernos de control instalados en plantas nuevas tienen capacidades de inteligencia y auto diagnóstico de los instrumentos de campo (sensores, válvulas, motores, dispositivos de seguridad) , un numero de buses de red o “data highways”, los cuales sirven para integrar estos dispositivos de campo con los Workstations del DCS (sirviendo para el control / operación, ingeniería, históricos, mantenimiento), además de la red de la planta sirviendo para funciones de planeamiento y negocio, y sin olvidar PC externos para el modelamiento del proceso y funciones de simulación.

 

La tendencia parece ser que HART (hoy por hoy) tomaría como estándar de interfaz para sistemas analógicos. Un protocolo es un lenguaje que los computadores hablan, si dos cajas negras (equipos) en una refinería no hablan el mismo lenguaje, las consecuencias pueden ser serias. Para evitar esto a pesar de que cada fabricante quiere hacer prevalecer un protocolo propietario, el IEC (International Electrotechnical Commission) ha estandarizado  ocho protocolos que se listan a continuación:

Aunque no hay un protocolo de bus de campo común en los DCS, todos convergen y usan Ethernet en la capa física y TCP/IP como capa de transporte. Generalmente MODBUS TCP es usado como interface entre los diferentes protocolos de DCS.

 

Organizando un Proyecto

Integracion de la Instrumentación de Campo: en una planta nueva, el primer paso debería ser especificar todos los sensores, transmisores, válvulas de control, actuadores, posicionadores, controladores locales, motores, válvulas solenoides, y cualquier otro equipamiento de campo que necesita comunicar información o recibir comandos desde el sistema DCS sobre las redes.

 

Cuando el proyecto consiste en una modificación de una planta existente, todas las interfaces entre las instalaciones existentes y nuevas deben ser especificadas (dibujo). Existen tres tipos de interfaces que son el Object Linking Embedding (OLE) ó OPC, gateway serial-to-highway (de baja velocidad a alta velocidad) y serial-to-serial (enlace entre protocolos de baja velocidad). Dado que los transmisores digitales, analizadores inteligentes, actuadores digitales, y arrancadores de motores utilizan una amplia variedad de protocolos de comunicación, los fabricantes proveen tarjetas de interfaz para los protocolos estandarizados. Estos protocolos estandarizados son HART, DeviceNet, Foundation Fieldbus, AS-Interface, ProfiBus, Modbus, o AB’s Data Highway Plus. Esta integración no es tan simple como uno podría pensar, porque no hay una estandarización internacional y algunos dispositivos de campo inteligentes son propietarios.

 

Integración segura: el segundo paso es especificar los requerimientos de la red en términos de las necesidades de la capa física redundante y también en términos del número y tipo de niveles de red requeridos. Hasta aquí, donde el sistema instrumentado de seguridad (SIS) ya está definido para la planta y donde está decidido si el SIS y el sistema de control están separados, entonces debemos definir el tipo de interfaz de integración a usar. Aunque si el sistema de seguridad y control no están separados, debemos tomar decisiones de priorizar lógica, redundancia, cableado, etc.

Algunos fabricantes proveen redundancia implementando dos de cada componente de un sistema estándar; otros proveen redundancia solo para algunos componentes como fuentes de alimentación, red, controladores remotos, etc. Y con la redundancia hay diferentes métodos de realizar el swithover (cambio en caso de falla) el cual puede ser automático o manual.

 

Integración del Mantenimiento y Simulación: el tercer paso es especificar los requerimientos de la interfaz entre los sistemas de control y mantenimiento y decidir las herramientas de optimización, simulación, entrenamiento y comisionamiento que serán usadas y además necesarias para integrarse dentro de todo el paquete de automatización de la planta.

 

Respecto a la simulación del proceso, existen mucha variedad de paquetes de software de modelación del proceso y estos podrían residir en una PC separada. Importante es que estos software tengan acceso al bus de comunicación de control para acceder a la información sin interrumpir las funciones de control.

 

 

Integración de la Red y Bus: el cuarto paso es seleccionar la red a usar. Profibus y Foundation FieldBus es soportado por Siemens, Endress & Hauser, Yokogawa, Rosemount, Invensys, ABB, Emerson, Honeywell (otros más también). La mayoría de fabricantes de DCS aceptan el estándar de buses de campo IEC1158-2 para integrar sus sistemas, además el estándar IEC-61804 especifica los bloques de funciones para interfaces entre tecnologías, mientras que en otros casos puede ser integrados mediante bloques “proxy” los cuales mapean la data desde un sistema a otro (data de control o monitoreo y además diagnósticos, mantenimiento y seguridad). La interfaz MODBUS puede ser utilizada para integrar DCS existentes con los nuevos.

 

En este cuarto paso el usuario debe evaluar la mejor opción para los requerimientos de los tres pasos anteriores. Aqui una tabla con características de los principales buses de campo:

 

Seleccionando el fabricante DCS: el quinto y último paso de este proceso de diseño de un sistema de control para una planta es enviar todo el “paquete” para recibir las respectivas propuestas. Solo los fabricantes de DCS que suportan la red seleccionada deberían ser invitados para cotizar. En las especificaciones es importante listar todos los dispositivos de campo inteligentes y sistemas externos que deben ser integrados dentro del sistema de control en general. En esta propuesta se debería requerir al fabricante de DCS incluir todo lo necesario, tanto en términos de hardware y software para integrar dispositivos externos y sistemas dentro de todo el sistema de control. De igual manera, es esencial especificar que paquetes de software (herramientas de control avanzado, mantenimiento, gráficos, simulación, entrenamiento etc.) están incluidos en la propuesta.

 

En términos de requerimientos gráficos, el paquete de software debería estar acorde con el estándar IEC61131-3. Además de la lista de pantallas (gráficos, detalles, faceplates, resumen de alarmas y eventos, tendencias, sintonización, diagnostico, reportes, etc.) los cuales el proveedor de DCS es responsable de entregar, así como los estándares de construcción de los mismos.

 

La especificación debe también contener las responsabilidades y obligaciones entre el usuario, la firma de ingeniería, el integrador de sistemas, y el proveedor de DCS para control avanzado, grafico, simulación, entrenamiento y comisionamiento. Con relación de la puesta en marcha, las responsabilidades deben ser bien específicas en relación con la capacitación, compras, pruebas de Instrumentacion y buses de campo, sistema de seguridad, pruebas de control avanzado, puesta en marcha y sintonización de controladores.

 

Probablemente, si las recomendaciones de arriba son tomadas en cuenta, los costos extras y demoras serán minimizadas. Y con esto reducir demoras en las implementaciones, problemas en la puesta en marcha y seguridad.

 

EL futuro:

Tomará al menos un par de décadas, eso espero, para que las redes propietarias desaparezcan y solo haya una única red de comunicación industrial estándar. Espero que el tiempo en que todos los dispositivos se puedan conectar a cualquier red y que todo software pueda ser embebido dentro de cualquier sistema DCS este próximo.

La tendencia, como paso con la PC y el internet, es la estandarización global y que cualquier paquete de software puede ser instalado en cualquier computador. Lo que se necesita para lograr esta estandarización global en el campo del control de procesos es una presión comercial por parte de los usuarios. Las sociedades de profesionales y grupos jugaran un papel importante en la aceleración de este proceso.

 

Puede resultar atrevido de mi parte intentar escribir un curso de Sistemas de Control Distribuido (DCS), y siento que mi corta experiencia (+- 3 años) utilizando estos sistemas no me dan tal DERECHO. Pero creo que si tengo el DERECHO de mostrar lo que he aprendido, compartir mis experiencias, mis errores y sobre todo seguir aprendiendo de libros geniales como "Lessons In Industrial Instrumentation" de Tony R. Kuphaldt y "Process Control and Optimization" de Belá Lipták con todos ustedes, asi que con mi corta experiencia, la ayuda de estos dos libros magnificos y mi ATREVIMIENTO sacaremos adelante este proyecto "escribir un curso de Sistemas de Control Distribuido DCS". Asi que no los canso mas con palabreos, empecemos.

 

Aunque no hemos escrito un curso respecto a un concepto un poco antiguo llamado DDC (Direct Digital Control), los DCS se impusieron a esto y revolucionaron el concepto de control. El control digital directo (DDC) durante esa época sufría de un problema sustancial: EL POTENCIAL peligro de que exista una falla en un único computador digital que controlaba o ejecutaba MULTIPLES lazos de control PID, funciones que nunca debía detenerse. El control digital traje muchas ventajas, pero no valía la pena si existía el riesgo de que la operación de detuviera completamente (o fallara catastróficamente) seguido de un falla en el hardware o software en una única computadora.

 

Los controles distribuidos están destinados a solucionar esta preocupación teniendo múltiples computadores, cada una responsable de un grupo de lazos PID, distribuidos por las instalaciones y enlazados para compartir información entre ellas y con las consolas de operación. Ahora ya no había la preocupación de tener todos los lazos en un solo computador. La distribución de los computadores o controladores también ordeno el cableado de señales, dado que ahora cientos o miles de cables de instrumentos solo tienen que llegar hasta los nodos distribuidos, y no todo el camino hasta llegar la sala de control centralizada. Solo los cables de la red tenían que está enlazando a los controladores, representando una drástica reducción de cablead necesario. Además, el control distribuido introdujo el concepto de REDUNDANCIA en los sistemas de control industrial: donde la adquisición de señales digitales y las unidades de procesamiento estaban equipadas con un "spare" o "repuesto" para que automáticamente tomen el control de todas las funciones críticas en caso de ocurra una falla primaria.

 

En la siguiente figuro se muestra una arquitectura típica de un Sistema de Control Distribuido (DCS):

 

Arquitectura DCS

 

Cada rack contiene un procesador para implementar todas las funciones de control necesarias, con tarjetas individuales de entrada y salida (I/O) para convertir las señales de analógicas a digitales o vice-versa. La redundancia de procesadores, redundancia de cables de red, e incluso redundancia de tarjetas I/O es implementada para prevenir la falla en algún componente. Los procesadores de los DCS son usualmente programados para realizar una rutina de auto-revisión en sus componentes redundantes del sistema para asegurar la disponibilidad de los equipos spare en caso de alguna falla.

 

Si incluso hubiera una talla total en uno de los racks de control, solo los lazos PID de este único rack serán afectados, ningún otro lazo del sistema. Por otro lado, si los cables de red fallan, solo el flujo de información entre estos dos puntos se dañaría, el resto del sistema continua comunicando la información normalmente. Por lo tanto, una de las "leyes" o características clave de un DCS es su tolerancia a fallas serias: sin importar la falla de hardware o software el impacto en el control del proceso es minimizado por el diseño.

 

Algunos sistemas de control distribuido modernos a esta fecha (2011) son:

 

- ABB : 800xA
- Emerson: DeltaV y Ovation
- Invensys Foxboro: I/A Series e InFusion
- Honeywell: Experion PKS
- Yokogawa: CENTUM VP y CENTUM CS

 

En la siguiente figura se muestra un rack o gabinete del DCS I/A Series de Invensys Foxboro:

 

 

Aquí otra fotografía del Emerson DeltaV DCS con un procesador y múltiples I/Os:

 

Una fotografía de un DCS Emerson Ovation se muestra a continuación empotrado en un gabinete vertical:

 

 

Varios DCS modernos como el I/A Series de Invensys Foxboro usan computadores de terceros en vez de sus propias marcas como Estaciones de Operación. Esto aprovecha las tecnologías existentes en computadores de trabajos y las pantallas sin sacrificar la fiabilidad del control (ya que el hardware y software de control siguen siendo de tipo industrial).
Los PLC (Controladores Lógicos Programables) están teniendo más protagonismo en el control PID debido a su alta velocidad, funcionalidad y costo relativamente bajo. Ahora es posible con los PLC modernos en hardware y red construir una "copia" de un sistema de control distribuido como PLC individuales como nodos, y con construir la redundancia con estos nodos y no afectar la operación de controles críticos. Además estos sistemas se pueden comprar a un costo muy bajo respecto al costo inicial de un DCS.

 

Sin embargo, lo que actualmente le falta a los PLC es el mismo nivel de integración de hardware y software necesaria para construir sistemas de control distribuido funcionales, es decir como realmente viene de fábrica los DCS hoy en día: listos para usar y con sistemas pre construidos. En otras palabras, si una empresa elige construir su propio DCS usando controladores lógicos programables, ellos deberán estar preparados para HACER y GASTAR bastantes horas de trabajo en programación para tratar de emular el mismo nivel de funcionalidad y potencia de un pre-configurado y pre-desarrollado DCS.

 

Cualquier ingeniero o técnico que ha experimentado la potencia de los DCS modernos (con auto diagnóstico, administración de instrumentos inteligentes, auditoria de eventos, control avanzado, redundancia, recolección y análisis de datos, administración de alarmas, etc.) se dará cuenta que estas características no son para NADA fáciles de implementar para algún ingeniero. Ay de aquel que cree que estas características pueden ser implementadas o creadas por un staff de ingenieros a un menor costo y menor tiempo!! (Guerra avisada no mata gente: D)

 

Estos equipos basan su medición de nivel en un fenómeno mecánico llamado Piezoelectrico, esto significa que tenemos un cristal que al ser sometido a un voltaje, este comienza a vibrar emitiendo pulsos, estos son emitidos desde el sensor de nivel y este, a la vez, se transforma en receptor, y el tiempo que demoran en recorrer esa distancia es el equivalente al nivel, o sea la medida de la separación entre el sensor y la superficie a medir.

 

Dentro de las mediciones por ultrasonido, debemos tener claro si mediremos nivel, eso significa que desde una cota cero para arriba, o espacio, que es desde la superficie del sensor hasta la superficie del material a medir.

 

CABEZALES DE SENSORES ULTRASONICOS

En la Figura N° 1 se encuentra el material piezoelecrico que emite los pulsos y el receptor que detecta el retorno.

 

 

Cada equipo trae tablas que definen las características de la superficie a medir, el medio de propagación de la onda mecánica ( Onda de Sonido), características del estanque donde se encuentra inserto, forma, material, etc. Alguna veces  la altura del proceso con respecto al mar. También tienen en forma interna sensores de temperatura, esto permite realizar cálculos para corregir cambios en la velocidad del Sonido (Esta será una constante que permanecerá por mucho tiempo = 343,2 m/s a 20°C).

 

Estos Instrumentos, independiente de su robustez, presentan algunos inconvenientes, se ven afectados en la medición por obstáculos en su área de mapeo, por lo tanto se deben tener algunas consideraciones para su montaje.

 

La Figura N°2  nos muestra, que debemos hacer y que NO debemos, para lograr una buena medición.

 

 

La Instalación de este equipo, en el 99% de los casos, debe ser en forma perpendicular a la superficie a medir, si esto no fuera posible, se debe tener la precaución de que la superficie en la cual se va a medir sea la de mayor área posible. Se debe recordar que cada equipo presenta un ángulo de ataque y la superficie que presenta mayor acercamiento a la cara del sensor  será medida, y si no es la que necesitamos nos llevara a errores en la medición entregando los llamados ECOS FALSO.


Ahora que ya contamos con los conocimientos básicos para poder definir una buena instalación lo que veremos ahora es poder trabajar con un sensor de nivel instalado, el cual nos presenta problemas de funcionamiento.

 

Cada equipo tiene una configuración básica y avanzada, que asumimos ya instalada, que se encuentra operativo. También debemos saber que cada fabricante entrega un manual que presenta los problemas y soluciones que más a menudo se puede presentar.

 

Crearemos un listado de las fallas más comunes y entregare la respuesta que mayor probabilidad de un buen resultado.

 

-Falla en la Indicación de Nivel, esto significa que lo que indica el display no es el real


Simplicidad puede ser la solución para cada problema, que ve el quipo?, esta suelto?, cables al descubierto?, El equipo está limpio?, esta firme?, la superficie de medición es Libre de interferencias intermedias?

 

Resp: Verificar que la membrana del sensor se encuentre libre de impurezas y material adherido, aunque algunos equipos son capaces de compensar esta debilidad siempre es importante ayudar a que este despejada.

Resp: Verificar con la yema de los dedos que los pulsos estén presente en la membrana del sensor, estos deben emitir los pulsos en forma periódica.

Resp: Verificar que no existan ningún cable sin su protección o perdida de aislación, se debe recordar que necesitamos, en algunos casos, un gran voltaje (aprox 500 Volts) para crear los pulsos en el Piezoelectrico.

Resp: Verificar que el diafragma del sensor no se encuentre con rasgaduras o cortes, esto deforma los pulsos.

Resp: Verificar que el espacio de medición no se encuentre con algún obstáculo de interferencia, algunos equipos nos permiten en su configuración poder suprimir los obstáculos para no perturbar la medicion

Resp: Verificar que le voltaje de alimentación sea el definido por el fabricante, Fase-Neutro-Tierra

 

Figura N°3 SENSOR CON MATERIAL ADHERIDO.

 

 

Estos son claros ejemplos que para un problema determinado podemos ver varias soluciones. Podemos comenzar a ver algunas otras soluciones para diferentes tipos de Marcas que serán específicas.

 

Si existe algún punto que no tome en consideración o tema puntual, por favor hacerlo llegar a:

Mail: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.  y lo veremos

Twitter: @instrumentacion

 

 

1° Entrega Medición de Nivel

 

 

 

 

Hola, mi nombre Héctor (mail: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.), profesión Instrumentista Industrial, esta es la primera vez que me dirijo a ustedes y he querido en este primer encuentro poder entregar un poco lo que he trabajado en mi experiencia laboral.

 

Este primer encuentro estará dedicado a la medición de nivel, de todo tipo, solidos, líquidos, espumas,estanques cerrados, estanques abiertos, turbulentos, interfaces, etc.

 

Antes que todo debemos conocer algunos aspectos de definiciones que serán importantes para poder entender el tema a tratar, esto nos hará mas fácil el poder conocer las aplicaciones, poder interpretar principios, poder ver aplicaciones futuras y poder, lo más importante, sentar una base que nos dará la posibilidad de adquirir nuevos conocimientos.

 

Manos a la Obra.

 

En las aplicaciones industriales tenemos muchos procesos que requieren una medición de lo que se encuentra en estanques, principalmente, abiertos, cerrados, con interface, solidas, característica del estanque a medir, forma del estanque, temperatura del proceso, presión interior, liquidas, etc., y para ellos tenemos algunos equipos que nos permiten realizar estas mediciones, principalmente de tipo ultrasónico, de radar, de microondas, de contacto, nucleares, por presión, etc. Por lo tanto recurriremos a las definiciones que impliquen estos procesos.

 

Lo principal en que debemos poner atención cuando tenemos una aplicación de medición de nivel, es QUE VAMOS A MEDIR, PARA QUE VAMOS A MEDIR, esto debido a que ya tenemos un porcentaje importante de información que nos ayudara a realizar nuestro objetivo.

 

Algunos de los principios más importantes y tipos de medición se encuentran a continuación:

 

MEDICION DE NIVEL POR ULTRASONIDO

 

MEDICION DE NIVEL POR RADAR

 

MEDICION DE NIVEL POR MICROONDAS

 

MEDICION DE NIVEL POR FUENTES NUCLEARES O RADIACION

 

MEDICION DE NIVEL POR PRESION HIDROSTATICA

 

MEDICION DE NIVEL POR DIFERENCIAL DE PRESION

 

MEDICION DE NIVEL POR LIMITES DE POSICION

 

MEDICION DE NIVEL POR MIRILLA

 

MEDICION DE NIVEL POR CAPACITANCIA

 

MEDION DE NIVEL POR CONDUCTIVIDAD

 

MEDICION DE NIVEL POR FLOTADORES

 

MEDICION DE NIVEL POR VARIACION DE RESISTENCIA

 

MEDICION DE NIVEL POR SW DE VIBRACIONES

 

Todos estos métodos no ayudaran a lograr el propósito de CONTROL , INDICACION O REGISTRO, para resguardar nuestro Proceso.

Veremos los conceptos genéricos de estas aplicaciones y pasaremos a describir los principios de cada uno en particular para pasar a tomar alguna marca de equipo y poder describir su configuración rápida.

 

Como ejemplo en una aplicación de medición de nivel de espuma en forma indirecta

 

MEDICION DE NIVEL EN UNA CELDA DE FLOTACION DE SULFURO DE COBRE.

 

 

 

Si la acción derivativa es fijada demasiado agresiva para las necesidades del proceso, la forma de onda de la salida será desfasada en +90 grados de lo que sería una respuesta puramente proporcional:

 

 

Una vez más, la dirección del desfase es fácilmente diferenciada en el caso de una acción directa, dado que nosotros esperamos que PV y la onda seno de salida estén perfectamente en fase como en una respuesta proporcional. Un desfase de 90 grados es muy claro de ver en el ejemplo de acción directa porque los picos de la onda de salida claramente son precedidos con el correspondiente pico de la onda de PV. En el ejemplo de control de acción inversa es más difícil debido que agrega un desfase natural de 180 grados para una acción inversa.

 

La derivada de una función seno siempre es una función coseno (o una función seno con un desfase de +90 grados).

Cos(t) = d sin(t)/dt

Sin (t + 90) = d sin(t)/dt

 

Podrías encontrar casos donde múltiples acciones PID están configuradas demasiadas agresivas para las necesidades del proceso, en tal caso el desfase será algo intermedio entre 0 y +-90 grados debido a la combinación de las acciones.

 

Un caso interesante de sobre sintonización es cuando la variable de proceso al momento de realiar un cambio de setpoint produce una reacción de aumento y subida ascendente antes de llegar al setpoint fijado. La siguiente grafica muestra este tipo de respuesta:

 

 

Solo dos acciones de control son capaces de causar esta respuesta: la proporcional y la derivativa. La acción integral simplemente NO puede hacer esto. Para que la variable de proceso haga tenga esta reacción, la señal de salida del controlador debe estar en dirección inversa antes de que la variable de proceso busque el setpoint. La acción integral, sin embargo, siembre conduce la salida en una dirección consistente o fija cuando la variable de proceso está a un lado u otro del setpoint. Solo las acciones proporcionales y derivativas con capaces de producir un cambio de dirección en la señal de salida antes de buscar el setpoint.

 

Solamente examinando la forma de onda de la variable de proceso no podremos saber si la acción proporcional o la acción derivativa o ambas son la (las) responsables de este momentánea comportamiento inestable. Probar reducir la acción derivativa en el controlador es una manera de identificar si es la responsable (puedes intentar reducir la ganancia del controlador como primer paso, pero si el controlador tiene implementado un algoritmo Ideal o Seriado, dado que reducir la ganancia implica también reducir la acción derivativa), así mismo haciendo un análisis de desfase entre PV y la señal de salida durante el periodo de inestabilidad.

 

Cuando realizamos la sintonización heurística de un controlador PID, es importante poder identificar una condición donde una o más de una acción (P, I ó D) está configurada demasiada agresiva para el proceso.

 

La indicación obvia de una sobre sintonización es un proceso oscilando. En el mejor de los caso, esto  significa tener oscilaciones que se van atenuando después de un cambio de setpoint o cambio de carga. En el peor de los casos, esto significa tener oscilaciones que nunca se atenúen.

 

 

En este punto la pregunta es: que acción del controlador está causando esta oscilación?. Sabemos que las tres acciones son capaces de producir la oscilación del proceso si las configuramos demasiado agresivas, entonces ante la falta de información aquí podemos decir que puede ser cualquiera (o la combinación).

 

Una pista es la tendencia de la salida del controlador comparado con la tendencia de la variable de proceso (PV). En sistemas digitales modernos, como todos hoy en día, podemos visualizar más de una variable y poder compararla. Si comparamos estas dos tendencias, podemos examinar el desfase entre PV y la salida del controlador para diferenciar cual es la acción dominante.

 

Por ejemplo, en la siguiente grafica de tendencia muestra PV y la señal de salida de un lazo controlador con una respuesta con la acción proporcional como predominante. Se muestras para acciones inversas y directas:

 

 

Dado que sabemos que la acción proporcional es inmediata,  no debería haber desfase entre las formas de onda de PV y la salida. Esto tiene sentido desde una perspectiva matemática: si sustituimos un función seno por el error variable en una ecuación de un controlador netamente proporcional, veremos que ante los valores de ganancia (Kp) diferentes simplemente siempre resulta una salida de señal en la misma fase, solo que amplificada o atenuada:

 

m = Kp*e + b

m = Kp(sin t) + b

 

Si alguna vez vemos oscilaciones como las hemos mostrado en la gráfica enteros (formas sinusoidales, con la variable de proceso y la señal de salida en fase), sabremos que la respuesta del controlador en el proceso está dominada por la acción proporcional, y que NECESITAMOS reducir la ganancia (por ejemplo incrementando la banda proporcional) para lograr estabilidad en el lazo.

 

Las acciones integrales y derivativas, sin embargo, introducen un desfase entre la onda de la variable de proceso PV y la onda de salida. La dirección del desfase nos revelará que acción (I o D) domina en la respuesta del controlador y que por tanto está causando la oscilación.

 

Por ejemplo, la siguiente grafica de tendencia muestra la variable de planta PV y la señal de salida del controlador en un lazo PID con predominancia de la respuesta de la acción integral. Se muestra en ambas acciones directa e inversa:

 

 

Aquí, la forma de onda de la salida es desfasada en 90 grados en atraso (retardo) de la onda de la variable de planta comparado con lo que fuera si solamente hubiera acción proporcional. Este desfase de -90 grados es más difícil de ver en controladores de acción inversa, dado que el desfase natural es de 180 grados por la acción inversa se le adiciona un desfase adicional de 90 grados (sumando seria -270 grados). Un método que uso para diferenciar la dirección del desfase para controladores con acción inversa es imaginar que la onda de salida se vea a ver como para un controlador netamente proporcional (inverso también), y comprar con eso. En los ejemplos previos de un controlador de reacción inversa con acción integral dominante, vemos que la señal de salida esta efectivamente descendiendo a un ritmo rápido cuando PV está en lo más alto arriba del setpoint (el error positivo más grande).

 

Matemáticamente, esto tiene sentido también. La integración de una función seno resulta una coseno negativa.

-cos(t) = ʃsin(t) dt

 

Otra manera de representar esto es decir que la integración siempre agrega un desfase de -90 grados:

sin(t-90) = ʃsin(t) dt

 

Conocer con qué acción de control nos centraremos de primera mano a la hora de sintonizar es una cuestión de entender la característica del proceso (identificando si es auto-regulatorio, integrativo, runaway, si es ruidoso, tiene retardos o tiempo muerto, o cualquier combinación de estasrealizando una prueba a lazo abierto) y luego seleccionar las mejores acciones para satisfacer estas características.

 

La siguiente tabla muestra de manera general las recomendaciones para realizar la sintonización PID basándonos en la característica del proceso.

  

Auto-regulatorio puro: puede ser controlado con una agresiva acción integrativa, y además con un poco de acción proporcional. No se usa en absoluto acción derivativa.

Auto-regulatorio con retardo puro de primer orden: responde muy bien ante una acción proporcional agresiva. Necesita de acción integral solo para recuperarse ante cambios de carga.

Auto-regulatorio con múltiples retardos: la acción proporcional es necesaria para tener una rápida respuesta ente cambios de setpoint, la acción integral es necesaria para recuperarse ante cambios de carga, y la acción derivativa es necesaria para prevenir overshoots. Las acciones proporcional e integrativa están limitadas por la tendencia a oscilar.

Integrativo con retardos: la acción proporcional debería ser lo más agresivo que se pueda sin generar oscilaciones. La acción integral solo es necesaria para recuperarse de los cambios de carga.

Integrativo puro: responde bien para una acción proporcional agresiva, con acción integral necesaria para recuperarse ente cambios de carga.

 

Reglas generales:

 

  • -No usemos acción derivativa si la variable de proceso es ruidosa.
  • -Use la acción proporcional con moderación si la variable de proceso es ruidosa.
  • -Mientras más es el tiempo de retardo, menos acción integral debemos usar (una buena aproximación es fijar el tiempo integral igual a la medida del tiempo de retardo del proceso).
  • -Mientras el tiempo retardo es de un orden mayor (múltiple orden), menos debe ser la acción proporcional a usar.
  • -Los procesos auto-regulatorios NECESITAN de la acción integral.
  • -Los procesos integrativos NECESITAN de acción proporcional.
  • -Ante la existencia de tiempo muerto, se requiere la reducción de todas las constantes PID por debajo de lo que normalmente trabajarían.

Una vez determinada la característica básica del proceso, y entendido a partir de la característica las necesidades del proceso con las acciones de control P, I y /o D, RECIEN podemos “experimentar” con diferentes valoresde sintonización P, I y D hasta lograr la combinación ideal para un control ROBUSTO.

 

Página 11 de 39