Clases de Control de Procesos
Clases de Control de Procesos
Clases de Control de Procesos
El objetivo del control automático de proceso es mantener en determinado valor de operación las variables
del proceso tales como: temperaturas, presiones, flujos y compuestos, es decir; los procesos se controlan con
mayor precisión para dar productos más uniformes y de más alta calidad, lo cual representa mayores
ganancias.
Los sistemas de control de circuito abierto: son aquellos en que la información sobre la variable controlada
no se emplea para ajustar cualquiera de las entradas del sistema, con el fin de compensar las variaciones de las
variables de proceso.
Un sistema de control de circuito cerrado: implica que las variables controladas es la que se mide, y el
resultado de esta medición sirve para manipular, cualquiera de las variables de proceso.
Control de Retroalimentación
Dentro de los requisitos económicos y técnicos del proceso, los dos objetivos que se buscan al aplicar un
controlador automático a un proceso son: 1) reducir el orden del sistema de proceso del controlador al orden
práctico más bajo posible, y 2) reducir la constante de tiempo del sistema de proceso del controlador al valor
práctico más pequeño.
Control de Alimentación Directa
El control de alimentación directa es de empleo general. Las perturbaciones del proceso se miden y
compensar sin esperar a que un cambio en la variable controlada indique que ha ocurrido una perturbación. El
control de alimentación directa es muy útil también en los casos en que la variable controlada final no se
puede medir.
Diagrama de Bloque
Estos diagramas muestran las relaciones entre las variables del sistema y constituyen el método estándar
para representar sistemas para fines de análisis o estudios. Hay acuerdos ya establecidos para la construcción
o el diseño de diagramas de bloques. Las líneas representan señales que pueden ser flujos o corrientes de
información, material o energía. Una unión o juntura circular de totalización representa una suma algebraica
de la señal entrante y se utilizan para los elementos del sistema. En general, los rectángulos contienen
notaciones que describen las características dinámicas del proceso.
Punto de suma
Bloque
M(s)
R(s) + E(s)
GC(s)
C(s)
M(s)
Flechas
Las funciones de transferencia se definen como la razón de una transformada de Laplace de la variable de
respuesta (salida) a la transformada de Laplace de la variable perturbación (entrada).
Los sistemas de procesos fluidos y térmicos manifiestan varias características dinámicas distintas, pero
muchos de ellos se pueden describir por medio de combinaciones de cinco funciones de transferencia, las
cuales se muestran en la siguiente tabla.
K Elemento Proporcional
1 Elemento de Capacitancia
Ts
1 Elemento de Primer Orden
(Ts 1)
1 Elemento de Segundo Orden
(T s 2Ts 1)
2 2
Fuente: Tomada del Perry; 1996. Tomo VI. Capitulo 22. Página 08.
Prueba del Proceso Escalón
1. Con el controlador en la posición ―manual‖ (es decir, el circuito abierto), se aplica al proceso un
cambio escalón en la señal de salida del controlador. La magnitud del cambio debe ser lo
suficientemente grande como para que se pueda medir el cambio consecuente en la señal del
transmisor, pero no tanto como para que las no linealidades del proceso ocasionen la distorsión de la
respuesta.
2. La respuesta de la señal de salida del transmisor se registra con un graficador de papel continuo o
algún dispositivo equivalente; se debe tener la seguridad de que la resolución es la adecuada, tanto en
al escala de amplitud como en la de tiempo. La graficación de la señal de salida del transmisor contra
el tiempo debe cubrir el período completo de la prueba, desde la introducción de la prueba de escalón
hasta que el sistema alcanza un nuevo estado estacionario. La prueba generalmente dura entre unos
cuantos minutos y varias horas, según la velocidad de respuesta del proceso.
Ke t o s m
C (s) * Ec. (5)
s 1 s
Figura 4: Curva de reacción del proceso o respuesta escalón de circuito abierto
El tiempo muerto t0 y la constante de tiempo se pueden determinar al menos mediante tres métodos, cada
uno de los cuales da diferentes valores.
Método 1. En este método se utiliza la línea tangente a la curva de reacción del proceso, en el punto
de razón máxima de cambio; para el modelo POMTM esto ocurre en t = t0. La respuesta del modelo
que se obtiene con este método no coincide muy bien con la respuesta real.
Figura 5: Respuesta escalón de un proceso de primer orden más tiempo muerto en la que se ilustra
la definición gráfica de tiempo muerto, t0, y constante de tiempo τ.
Figura 6: parámetros del modelo POMTM que se obtiene mediante el modelo 1
Método 2. En este método t0 se determina de la misma manera que en el método1, pero con el valor
de se fuerza a que la respuesta del modelo coincida con la respuesta real en t = t0 +. El valor de la
constante de tiempo que se obtiene con el método 2 es generalmente menor al que se obtiene con el
método 1.
Método 3. Al determinar t0 y con los dos métodos anteriores, el paso de menor precisión es el
trazo de la tangente en el punto de razón máxima de cambio de la curva de reacción del proceso. Aún
el método 2, donde el valor de (t0 +) es independiente de la tangente, los valores que se estiman para
t0 y dependen de la línea. Para eliminar esa dependencia, el método de síntesis directa de ajustes de
controladores (Smith, 1.975) propone que los valores de t0 y se seleccionen de tal manera que la
respuesta del modelo y la real coincidan en la región de alta tasa de cambio.
Figura 8: Parámetros del modelo POMTM que se obtienen por medio del método 3.
Con la experiencia se demostró que los resultados obtenidos con este método son más fáciles de reproducir
que los que se obtienen mediante los otros dos y, por lo tanto, se recomienda este método para hacer la
estimación de t0 y a partir de la curva de reacción del proceso. Sin embargo, se debe tener en cuenta que
algunas correlaciones para los parámetros de ajuste del controlador se basan en diferentes ajustes de modelos
POMTM. Sobre el tema se proponen varios métodos para estimar los parámetros de un modelo de segundo
orden más tiempo muerto (SOMTM) para la curva de reacción del proceso, pero por experiencia se sabe que
tales métodos son pocos precisos, debido a que la prueba con escalón no proporciona suficiente información
para obtener el parámetro adicional – constante de tiempo o razón de amortiguamiento – que se requiere para
el SOMTM. En otras palabras, la mayor complejidad del modelo requiere una prueba dinámica más
elaborada. La prueba con pulsos es un método adecuado para obtener los parámetros de modelos de segundo
orden y superiores.
CONTROLADORES PID
1 de(t )
u(t ) K e(t ) e( )d Td (1)
Ti dt
donde u(t) es la salida del control y e(t) es el error de control, por definición es
igual a la diferencia entre el setpoint y la salida del proceso. Los parámetros del
controlador son la ganancia K, el tiempo integral T i y el tiempo derivativo Td. La
salida de control es entonces la suma de tres términos: el proporcional, el integral
y el derivativo, aplicados sobre la señal de error.
Por lo dicho anteriormente, se pueden definir una serie de términos ampliamente utilizados
en el control automático de procesos (Smith y Corripio, 1.995):
F(S)
GF (S)
H (S)
Donde :
H(S): función de transferencia del sensor – transmisor.
Gc (S): función de transferencia del controlador.
Gv(S): función de transferencia de la válvula o elemento final de control.
Gs(S): función de transferencia del sistema.
F(S): variable de perturbación del sistema.
Ksp: factor de escala para el punto de control de la variable x.
R(S): punto de control o set point.
H (S ) K T (3)
S 1
T
Donde:
T: constante de tiempo del transmisor.
KT: ganancia del sensor transmisor.
Definiéndose KT como la relación del rango de salida con respecto al rango de entrada del
sensor transmisor se puede decir que:
P
K (4)
T
V
Donde :
P: rango de salida del sensor transmisor. De 4-20 m.A. si el instrumento es electrónico y
de 3 –15 psi si es neumático.
V: rango de la variable de proceso alimentado al instrumento.
L = 3,5 mts,
Vo = 2,2 m/s, entonces
= 0.7954 seg.
e 0.7954
Gtub
1 0.7954 s
Características de la válvula:
0,762
, entonces Gval
1. 5 s 1
Kl
HLT ,
sTl 1
100%
Donde: K l y Tl es la contante de tiempo del transmisor.
Span
El transmisor está calibrado para sensar nivel comprendido entre 104 cm a 150 cm, el span es de 46
cm.
La constante de tiempo de los sensores de nivel son bastantes rápidas, por lo tanto son despreciables.
La constante de los transmisores de nivel asociados poseen un damping comprendido entre 0.1 < t < 0.3 seg,
La del transmisor en estudio es de 0.1 se
100 2,17
Kl 2,17 , entonces: HLT
46 0.1S 1
5.2.2 Controladores
Compara la señal del proceso que llega al transmisor, la variable controlada, contra el
punto de control.
Envía la señal apropiada la válvula de control o cualquier elemento final e control, para
mantener la variable que se controla en el punto deseado.
M (S ) M (S )
G (S ) (5)
C
C ( S ) R( S ) E ( S )
(7)
m(t) m K C * e(t)
Donde
m(t): salida del controlador (psi o ma.).
r(t): punto de control (psi o m.A.).
c(t): variable que se controla (psi o ma.).
e(t): señal de error (psi o ma.). diferencia entre el punto de control y la variable que se
controla.
Kc: ganancia del controlador (psi /psi o m.A./mA.).
M: valor base (psi o m.A.). Es la salida del controlador cuando el error es cero;
generalmente se fija durante la calibración del controlador en el medio de la escala 9 psi o
12 mA.
Estos controladores tienen la ventaja de que solo cuentan con un parámetro de ajuste Kc,
pero presentan la desventaja de operar con una desviación o error de estado estacionario en
la variable que se controla.
Controlador Proporcional Integral (PI): Existe una gran cantidad de procesos que
deben controlarse en el set point, es decir, sin permitir desviaciones. En este caso se
debe añadir inteligencia al controlador proporcional para eliminar la desviación. Esta
nueva inteligencia es la acción integral o de reajuste y como consecuencia de esto, el
controlador se convierte en un controlador proporcional integral. Esta es la ecuación
que lo describe.
Donde
D: tiempo de derivación minutos por repetición.
A nivel industrial existen unas variantes para el controlador PID que ofrecen mayor
efectividad en el control siempre y cuando sean utilizados en el proceso adecuado debido a
que operan bajo ciertas características de proceso.
Las principales variantes del controlador PID son:
Controlador PID Ideal.
Controlador PID Interactivo.
Controlador PID ISA
Controlador PID Industrial.
A continuación se presentan los diagramas de bloque para circuitos operando bajo estos
sistemas de control y las funciones de transferencia para cada uno
Función de transferencia
Tipo de controlador PID (Gc)
1
Ideal 1 τ * S
K
P
τI * S D
1 1 τD * S
Interactivo 1 * *e
K
P
τI * S 1 τa * S
ISA 1 τD * P
K *s
e*
* pv
τI 1 τa * P
Industrial 1 1 τD * S
K 1 D * S pc - * pv
1 *S
P
τI * S τa
Donde
e= error o diferencia entre la variable y el punto de control.
KP= ganancia del controlador.
I= tiempo de acción integral. (minutos/ repetición).
D= tiempo de acción derivativa. (minutos de anticipo).
a= constante de tiempo de filtro de la acción derivada, lo que limita la acción derivativa a
altas frecuencias. Ta = .71 Td.
PV= variable de proceso.
PC= punto de control.
X(s)
+ E(S) M(s) Q(s)
GC (S) GV (S) GS (S)
H (S)
H (S)
(1+D*S)/(1+a*S) H (S)
5.2.3. Válvulas de Control:
Son los elementos finales de control más usuales y se les encuentra en las plantas de
proceso, donde se manejan los flujos para mantener en los puntos de control las variables
que se deben controlar. La válvula actúa como una resistencia variable en la línea de
proceso, que mediante el cambio de su apertura modifica la resistencia al flujo y en
consecuencia al flujo mismo.
Para una válvula lineal, la ecuación que representa la variación del flujo como una función
del porcentaje de apertura es:
Donde :
Además, el actuador de la misma, que tiene como función situar la válvula en proporción
con la señal de la salida del controlador, se puede modelar mediante un retardo de primer
orden:
1
VP(S) 100 M(S) (12)
τv * S 1
A pesar de que se planteó la analogía entre el ajuste de un televisor y un circuito de control por
retroalimentación, no se trata de dar la impresión de que en ambas tareas existe el mismo grado de dificultad.
La diferencia principal estriba en la velocidad de respuesta del televisor contra la del circuito del proceso; en
el televisor se tiene una retroalimentación casi inmediata sobre el efecto del ajuste. Por otro lado, a pesar de
que en algunos circuitos de proceso se tienen respuestas relativamente rápidas, en la mayoría de los procesos
se debe esperar varios minutos, o aún horas, para apreciar la respuesta que resulta del ajuste, lo cual hace que
el ajuste de los controladores con retroalimentación sea una tarea tediosa que lleva tiempo; a pesar de ello,
éste es el método que más comúnmente utilizan los ingenieros de control e instrumentación en la industria.
Para ajustar los controladores a varios criterios de respuesta se han introducido diversos procedimientos y
fórmulas de ajuste.
Los valores de los parámetros de ajuste dependen de la respuesta de circuito cerrado que se desea, así como
de las características dinámicas o personalidad de los otros elementos del circuito de control y,
particularmente, del proceso. Los valores de los parámetros de ajuste dependen de la respuesta de circuito
cerrado que se desea, así como de las características dinámicas o personalidad de los otros elementos del
circuito de control y, particularmente, del proceso.
Salida
del
Sistema
L T Tiempo
Tabla 1. Valores de los parámetros del PID por el primer método de Ziegler Nichols.
Kp Ti Td
Controlador PID 0.6 * Kcu 05
. Pu Pu
8
Tabla 2. Valores de los parámetros del PID por el segundo método de Ziegler Nichols.
Nótese que, cuando se introduce la acción integral se fuerza una reducción del 10% en la ganancia del
controlador PI, en comparación con la del controlador proporcional. Por otro lado, la acción derivativa
propicia un incremento, tanto en la ganancia proporcional como en la tasa de integración (un decremento en el
tiempo de integración) del controlador PID, en comparación con las del controlador PI, debido a que la acción
integral introduce un retardo en la operación del controlador por retroalimentación, mientras que la acción
derivativa se introduce un avance o adelanto. Sin embargo, la respuesta de la razón de asentamiento de un
cuarto es muy deseable para las perturbaciones, porque se evita una gran desviación inicial del punto de
control sin que se tenga demasiada oscilación. La mayor dificultad de la respuesta de razón de asentamiento
de un cuarto es que el conjunto de parámetros de ajuste requerido para obtenerla no es único, a excepción del
caso del consolador proporcional; en el caso de los controladores PI se puede verificar fácilmente que, para
cada valor del tiempo de integración, es posible encontrar un valor de ganancia con el cual se produce una
respuesta de razón de asentamiento de un cuarto y viceversa; lo mismo es válido para el controlador PID. Las
puestas a punto que proponen Ziegler y Nichols son valores de campo que producen una respuesta rápida en
la mayoría de los circuitos industriales.
Como se puede ver en la tabla 2, las magnitudes relativas de la ganancia, el tiempo de integración y el de
derivación en los controladores P, PI y PID, son las mismas que las de las formulas de ajuste en línea, las
cuales se basan en el período y ganancia últimos tabla 1. En las fórmulas se observa que la ganancia del
circuito, KKc, es inversamente proporcional a la razón del tiempo muerto efectivo, a la constante de tiempo
efectiva. Para utilizar estas formulas se debe tener en cuenta que son empíricas y sólo se aplican a un rango
limitado de razones de tiempo muerto contra constantes de tiempo, lo cual significa que no se debe extrapolar
fuera de un rango de t0/ entre 0,10 y 1,0. Como se señaló al estudiar el ajuste en línea, la dificultad para
especificar el desempeño de los controladores PI y PID con una razón de asentamiento de un cuarto, estriba
en que existe un número infinito de conjunto de valores de los parámetros del controlador que pueden
producir ese desempeño.
La escogencia de los parámetros adecuados del controlador puede realizarse fácilmente en términos
de índices de funcionamiento en el dominio del tiempo. Por ejemplo, el máximo sobreimpulso, el tiempo de
crecimiento y el tiempo de establecimiento, para una entrada escalón, son índices valiosos en el dominio del
tiempo. En el caso del funcionamiento transitorio y en estado estacionario, los índices de funcionamiento se
especifican normalmente en el dominio del tiempo. El funcionamiento de un sistema de control puede
representarse por medidas integrales de funcionamiento, por lo tanto, el escoger los parámetros del
controlador debe basarse en minimizar un índice de funcionamiento. Un índice es una medida cuantitativa del
funcionamiento de un sistema. En los sistemas de control los parámetros del controlador se ajustan de forma
que el índice alcanza un valor mínimo. Para que un índice de funcionamiento sea útil, siempre debe ser un
número positivo o cero, entonces el mejor sistema se define como aquel que minimiza este índice. Para
determinar los parámetros adecuados del controlador se emplea el esquema de la figura 16, donde se ve
claramente que a partir de la señal de error se calcula el índice de funcionamiento para así determinar los
parámetros del controlador más adecuados.
J(e(t))
índice
Sp
e(t)
Gc Gv Gp
PV
Puesto que los parámetros de ajuste de la razón de asentamiento de un cuarto no son únicos, en la
Universidad del Estado de Louisiana se realizó un proyecto substancial de investigación bajo la dirección de
los profesores Paul W. Murrill y Cecil L. Smith, para desarrollar relaciones de ajustes únicas. A fin de
caracterizar el proceso se utilizaron parámetros de modelos de primer orden más tiempo muerto (POMTM), la
especificación de la respuesta, en circuito cerrado es un error o desviación mínima de la variable controlada,
respecto al punto de control. Puesto que la integral del error se trata de minimizar mediante la utilización de
las relaciones de ajuste, éstas se conocen como ajuste del error de integración mínimo; sin embargo, la
integral de error no se puede minimizar de manera directa, ya que error negativo muy grande se volvería
mínimo. Para evitar los valores negativos en la función de desempeño, se propone el siguiente planteamiento
de la integral:
IAE e(t )dt Ec. (6)
0
ICE e2 (t )dt Ec. (7)
0
Las integrales se extienden desde el momento en que ocurre la perturbación o cambio en el punto de control
(t = 0), hasta un tiempo posterior muy largo (t = ∞), debido a que no se puede fijar de antemano la duración de
las respuestas. El único problema con esa definición de la integral, es que se vuelve indeterminada cuando no
se fuerza el error a cero, lo cual ocurre únicamente cuando no hay acción de integración en el controlador,
debido a la desviación o el error de estado estacionario; en este caso, en la definición se reemplaza el error por
la diferencia entre la variable controlada y su valor final de estado estacionario.
La diferencia entre el criterio IAE y el ICE, consiste en que con el Ice se tiene más ponderación para errores
grandes, los cuales se presentan generalmente al inicio de la respuesta, y menor ponderación para errores
pequeños, los cuales ocurren hacia el final de la respuesta. Para tratar de reducir el error inicial, el criterio de
ICE mínima da por resultado una alta ganancia del controlador y respuestas muy oscilatorias (es decir, una
razón de asentamiento alta), en las cuales el error oscila alrededor del cero por un tiempo relativamente largo.
De este fenómeno se deduce que en tal criterio de desempeño debe existir una compensación para el tiempo
que transcurre desde el inicio de la respuesta. En las siguientes integrales de error se incluye dicha
compensación mediante la ponderación del tiempo transcurrido.
IAET t e(t )dt Ec. (8)
0
Integral del Cuadrado del Error Ponderado en Tiempo (ICET)
ICE te2 (t )dt Ec.(9)
0
Las ecuaciones 5 a 8 constituyen las cuatro integrales básicas de error que se pueden minimizar para un
circuito particular, mediante el ajuste de los parámetros del controlador. Desafortunadamente, el conjunto
óptimo de valores parámetricos no está únicamente en función de cuál de las cuatro definiciones de integral se
elige, sino que también depende del tipo de entrada, esto es, perturbación o punto de control y de su forma;
por ejemplo, cambio escalón, rampa, etc. Cuando se ajusta el controlador para la respuesta óptima a una
entrada de perturbación, se debe hacer una decisión adicional respecto a la función de transferencia del
proceso para esa perturbación en particular. Esto es complicado, debido a que la respuesta del controlador no
puede ser óptima para cada perturbación, si es que existe más de una perturbación en el circuito. Puesto que la
función de transferencia del proceso es diferente para cada perturbación y la señal de salida del controlador,
los parámetros óptimos de ajustes dependen de la velocidad relativa de respuesta de la variable controlada a la
perturbación; mientras más lenta sea la respuesta a la perturbación, con más rigor se puede ajustar el
controlador y su ganancia puede ser más alta; si la variable controlada responde instantáneamente a la
perturbación, el ajuste del controlador será lo menos riguroso posible, lo cual equivale al ajuste para cambios
en el punto de control.
López y asociados desarrollaron formulas de ajuste para el criterio de integral mínima de error con base en
la suposición de que la función de transferencia del proceso para las entradas de perturbaciones es idéntica a
la función de transferencia para la señal de salida del controlador.
Rovira y asociados desarrollaron las fórmulas de ajuste para cambios del punto de control, ellos
consideraron que el criterio de ICE mínima era inaceptable por su naturaleza altamente oscilatoria; también
omitieron las relaciones para los controladores proporcionales, con base en la suposición de que el criterio de
la integral mínima de error no es apropiado para las aplicaciones donde se recomienda el uso del controlador
proporcional.
Tabla 4: Fórmulas de ajuste de integral mínima de error para cambios en el punto de control
El regulador proporcional integral derivativo es el regulador más difundido en la práctica del control
automático, tendencia que parece fortalecerse a pesar del paso de los años, razón por la cual a suscitado la
atención de la comunidad científica. Para nuestra región resulta significativo que la III Jornadas
Iberoamericana de Automática (1.997) se dedicara a la temática del regulador PID.
Uno de los principios del proceso de ajuste de los reguladores PID en sus aplicaciones más simples es la
obtención de un modelo aproximado del sistema de forma fácil, sin la necesidad de un esfuerzo de cálculo
muy grande, acorde con el destino de aplicación, en condiciones industriales, de estos métodos de ajustes, en
la forma de las reglas de Ziegler y Nichols (1.942) o en algunas de sus derivaciones. Las formas más clásicas
de obtención de los modelos dinámicos de los sistemas para el ajuste por Ziegler y Nichols son: el método de
la respuesta al paso del sistema en lazo abierto, método en el tiempo; y el método de la oscilación sostenida,
método en la frecuencia. Este último nos da la información de uno sólo de los puntos de la respuesta de
frecuencia, pero de forma general esta información es única, no varía con la forma de realización del
experimento, no obstante, los métodos de respuesta al paso tienen diversas formas para la obtención del
modelo dinámico del sistema, Åström, en su libro sobre PID (Åström, 1.995) explica varias formas de
determinación del modelo, de ellas tres diferentes para la obtención del modelo de primer orden con retardo
(POR), es importante destacar que la mayoría de los métodos de ajuste por reglas tienen su basamento en este
tipo de modelo, (Kaya, 1.998; Smith y Corripio, 1.985; Dormido y Morilla, 1.997), no obstante, no siempre
está totalmente especificada cual es la variante de método de identificación utilizada para la obtención del
modelo POR, base para el posterior proceso de determinación de los parámetros del regulador.
Proceso de Identificación
Identificación del proceso por respuesta al paso, su dinámica puede ser caracterizada por los parámetros, K,
L, y τ, donde K es la ganancia estática del proceso, L es el retardo de tiempo aparente del proceso y τ es la
constante de tiempo aparente del proceso, cuya función de transferencia es:
K
G (s) e sL Ec. (10)
1 s
Para la identificación de un proceso por medio de los métodos de la respuesta al paso es necesario
primeramente abrir el lazo de control y operar directamente sobre la válvula originando una pequeña y rápida
variación en escalón a la entrada del proceso, introduciendo luego la respuesta en un registrador donde se
podrá observar la señal de mando y la variable de salida.
Método 1. Una vez obtenida la curva se le determina el punto de máxima inclinación, de máxima
razón de cambio o el punto de inflexión y pasando por sobre él, se traza una recta tangente a ésta; de
la intersección de esta recta con el eje del tiempo obtendremos el valor de L y la intersección de la
recta de estado estable nos dará a C = L + τ.
Método 3. Esta basa su procedimiento en suponer que la característica del modelo atraviesa la curva
en los puntos D y B donde: D = L + 1/3τ, B = L + τ; siendo D el instante de tiempo en el que la curva
alcanza el 28,3% del valor final.
Otra forma de identificación o caracterización del proceso es a través de la identificación por frecuencia,
determinando la ganancia última Ku mediante la siguiente ecuación:
1 2
Kc * EC. (11)
K 2( )
También se puede encontrar la constante integral y derivativa mediante las expresiones que se muestran a
continuación:
i Ec.(12)
2
D
2
Luego se procede a ajustar el controlador utilizando las modificaciones del modelo ―POR‖, por ello tenemos
que considerar las siguientes relaciones:
2
KC Ec.(13)
2 K ( )
i Ec.(14)
2
D Ec. (15)
2
F Ec. (16)
2( )
Los parámetros proporcional, integral y derivativo (PID) son obtenidos para modelos de procesos generales
por aproximación de la forma de retroalimentación de un controlador IMC con las series de Maclaurin en la
variable de Laplace. Estos parámetros PID devuelven las respuestas al circuito cerrado que son más cercanas
a las respuestas deseadas, que aquellas que se obtuvieron por el ajuste de controladores PID por otros
métodos. El mejoramiento en el desempeño del control del circuito cerrado se hace más prominente a medida
que aumenta el tiempo muerto del modelo del proceso. Un nuevo método de diseño para controladores con
dos grados de libertad también esta propuesto, tales controladores son esenciales para procesos inestables y
proveen significativamente desempeño dinámicos mejores que los controladores de un grado de libertad para
procesos estables cuando las perturbaciones entran al proceso.
Puesto que los controladores integral, proporcional y derivativo (PID) encuentran usos difundidos en los
procesos industriales, una gran cantidad de esfuerzos están dirigidos a encontrar las mejores opciones para la
ganancia del controlador, integral, y constantes de tiempo derivativo para varios modelos de procesos. En
medio de los criterios de desempeño usados para el ajuste de los parámetros del controlador PID, el criterio
para mantener la respuesta de la variable controlada cercana a la respuesta deseada del circuito cerrado ha
ganado aceptación en la industria de los procesos químicos. El modelo interno de control (IMC), método de
ajuste PID y los métodos de síntesis directa son típicos de los métodos de ajustes basados en alcanzar una
respuesta del circuito cerrado deseada, ellos obtienen los parámetros de los controladores PID calculando
primero el controlador del cual se obtiene la respuesta del circuito cerrado deseada, generalmente este
controlador es un poco más complicado que un controlador PID. Una importante ventaja de cada método es
que la constante de tiempo del circuito cerrado, la cual es la misma que la constante de tiempo del filtro IMC
provee un parámetro de ajuste conveniente para regular la velocidad y la robustez de los sistemas de circuito
cerrado.
Considere un modelo de proceso estable (es decir, ningún polo medio plano correcto) el de la forma:
G( s) m ( s) A ( s) Ec. (17)
donde:
ρm(s) es la porción del modelo invertida para el controlador (debe ser la fase mínima), ρA(s) es la
porción del modelo no invertida para el controlador (esto es usualmente en fase no mínima, es decir, contiene
tiempos muertos y/o corrige los ceros medio planos) y ρA(0) =1.
A menudo. la porción del modelo no invertida para el controlador es escogida para ser todos los pasos (es
decir, de la forma:
i s 1 2j s 2 2 j j s 1 Ts
A ( s ) 2 2 e
i, j
i s 1 j s 2 j j s 1 Ec. (18)
i , j 0;0 1
Después esta opción da la mejor respuesta de los mínimos-cuadrados. El requisito para que ρA(0) =1 es
necesario para el controlar de la variable a rastrear en su punto fijo.
Nuestro objetivo es escoger el controlador GC de la Figura para obtener la respuesta del circuito cerrado
deseada, C/R de
C A ( s)
Ec. (19)
R (s 1) r
El término funciona 1/(λs+1)r como un filtro con una constante de tiempo ajustable λ, y un orden r escogido
para que el controlador GC sea realizable.
El controlador GC ideal que da la respuesta deseada del circuito dado por la ecuación (19) esta
perfectamente dado por:
q m1 ( s)
GC ( s) Ec. (20)
(1 Gq) (s 1) r A ( s)
m1 ( s)
Ec. (21)
(s 1) r
Aunque el controlador resultante es físicamente realizable, este no tiene la forma PID normal. Por
consiguiente el problema principal para desarrollar la regla de ajuste para dar la respuesta del circuito cerrado
deseada es encontrar los parámetros PID que se aproximan a la respuesta del controlador ideal dado por la
ecuación (20). Una aproximación es forzar la función de transferencia del controlador dada por la ecuación
(20), en la forma PID normal por aproximación del tiempo muerto con un bajo-orden la aproximación de
Padé. Las reglas de ajustes dadas por Smith (1975), Rivera (1986), y Morari y Zafiriou (1989) están basadas
en esta aproximación. Nosotros proponemos una nueva aproximación para obtener el controlador PID que se
aproxima más cercanamente al controlador ideal dado por la ecuación (20).
El controlador GC puede aproximarse a un controlador PID según una primera observación que puede ser
expresada como:
f (s)
GC Ec. (22)
s
Por cuanto GC tiene un polo en el origen porque ρA(0) es uno, f(s) no tendrá tal polo en el origen porque la
derivada de ((λs+1)r- ρA(s))/s en el origen nunca es cero para r mayores que cero.
Expandiendo GC (s) en una serie de Maclaurin en s da:
1 f ' '0) 2
GC ( s ) f (0) f ' (0) s s ... Ec. (23)
s 2
Obsérvese que el controlador resultante tiene los términos proporcional, integral y derivativo, además de
un número infinito de derivadas de orden superior. Desde que el controlador dado por la ecuación (23) es
equivalente al controlador ideal dado por la ecuación (20), la respuesta del circuito cerrado deseada puede
lograrse perfectamente si todos los términos en la ecuación (23) si son desarrollados. En la práctica, sin
embargo, es imposible llevar a cabo al controlador dado por la ecuación (23) por el número infinito de
derivadas de orden superior. De hecho, en una situación de control real las frecuencias bajas y medias son
mucho más importantes que las frecuencias altas, y sólo los tres primeros términos de la ecuación (23) son a
menudo suficientes lograr el desempeño del circuito cerrado deseado. El controlador dado por la ecuación
(23) puede aproximarse al controlador PID usando solamente los tres primeros términos (1/s, 1, s) en
Ecuación (23) y truncando todos los otros términos de exponentes mayores de s. Los tres primeros términos
de la ecuación anterior pueden ser interpretados como un controlador PID estándar dado por:
1
GC KC 1 D s Ec. (24)
ls
Donde:
K C f ' (0) Ec.(25a )
l f ' (0) / f (0) Ec.(25b)
D f ' ' (0) / 2 f ' (0) Ec.(25c)
Con el propósito de evaluar los parámetros del controlador PID dados por las Ecuaciones (25a—25c), si :
((s 1) r A ( s))
D( s ) Ec. (26)
s
1
f ( 0) Ec.(28a)
K p D ( 0)
f ' ( 0)
'
m ( 0) D ( 0) K p D ' ( 0 ) Ec.(28b)
K D(0)
p
2
Estas fórmulas pueden ser usadas para obtener la ganancia del controlador, y constantes de tiempo integral y
derivativa como las funciones analíticas de los parámetros modelos del proceso y la constante de tiempo del
circuito cerrado λ.
A continuación se muestran las formulas para conseguir la ganancia, las constantes de tiempo integral y
derivativa para procesos de primer orden:
i
KC Ec. (28d)
K ( )
2
i Ec. (28e)
2( )
2
D 3 Ec. (28f)
6( ) i
Se toman los parámetros de diseño como:
Gc (s) G (s)
1 K
1 (K p i ) 0
1 121.875s s
Reorganizando:
1 Kp Ki
s 2 s( ) 0
121.875 121.875
Como:
s 2 s 2Wn Wn 2 0
Sustituyendo:
s 2 0.0396 s 0.011 0
100
80
60
40
20
0
0 50 100 150 200 250 300 350 400
t, seg