Informe Lab 3 Control

8/2/2019 Informe Lab 3 Control

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Control Automtico IIV Ciclo

Seccin B

Informe de Laboratorio N 03

Caractersticas de los Procesos

Equipo de Trabajo: E8. Integrantes:

De La Cruz Toribio, Haan VicentGallardo Achamizo, Deyvi JhonatanHumpiri Turpo, Wilar Vicente

Ramos Zurichaqui, Victor Gabriel

Profesor: Arturo Rojas Moreno

Fecha de Realizacin: 29 de AgostoFecha de Entrega: 09 de Setiembre

2011-II


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TECSUP Control Automtico I

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1.-INTRODUCCIN:

De la referencia [1] En el presente informe, daremos el uso al programa PC-ControLab2, del cual podremos observar la curva caracterstica de distintos

procesos. Para poder simular dichos procesos se mide la variable controlada

(PV) en funcin de la variable manipulada (MV).

Para controlar un proceso es necesario caracterizarlo. Es decir, determinar su

comportamiento esttico y dinmico. Par ello se mide la variable controlada

(PV) en funcin de la variable manipulada (MV). En la figura 1 se identifica

estas variables, en donde tambin se muestran las seales de disturbio en colornegro. Para determinar el comportamiento esttico se mide la variable

controlada cuando alcanza el estado estable. En la figura2 se muestra la curva

caracterstica resultante para un proceso genrico autoregulado, denominado

as porque su salida en el estado estacionario es una constante, que incluye al

cero.

Figura 1. Proceso SISO (Single Input Single Output). Las fleches negras son los

disturbios

Figura 2. Curva caracterstica de un proceso


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Para determinar la caracterstica dinmica se aplica un escaln a la entrada del

proceso, como se muestra en la figura 3, y se determina, a partir de la curva de

reaccin de la variable controlada, los parmetros del proceso, tal como se

muestra en la figura 4.

Figura 3. Curva de reaccin.

Figura 4. Mtodo de la tangente para un proceso de primer orden.

Figura 5. Mtodo del 63.2% para un proceso de primer orden.


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Figura 6. Mtodo de la tangente para un proceso de orden superior.

Figura 7. Mtodo del 28.3% y 63.2% para un proceso de orden superior.

La ganancia del proceso se determina dividiendo la amplitud de la variacin de

la variable controlada sobre la amplitud del escaln en la variable manipulada,

tal como se muestra en la ecuacin (1).

(1)


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La constante de tiempo t y el tiempo muerto tp del proceso se determinan a

partir de lostiempos medidos desde el instante en que se produjo el escaln.

Para determinar estas constantes, utilizaremos el mtodo de la tangente y el

mtodo del 28.3% y 63.2%.

Mtodo de la tangente:

Los valores td y t del proceso se determinan directamente del grafico, tal como

se muestran en las figuras 4 y 6.

Mtodo de 28.3% y 63.2%

Los valores td y t del proceso se determinan a partir de los tiempos quecorresponde a 28.3% y 63.2%, tal como se ilustra en las ecuaciones. (2) y (3).

(2)

(3)

La funcin de transferencia del proceso esta representada en la ecuacin 4.

(4)

Donde s es la variable de Laplace.


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2.-Resultados del laboratorio:

Curva Caracterstica de un Proceso

a. Determinamos la curva caracterstica del proceso Process/Select

Model/generic.mld, modificando la variable manipulada OUT(%) y

midiendo la variable controlada PV (%) en estado estacionario.

Anotamos los resultados en la Tabla 1 y tambin dibujamos la curva

caracterstica. Nota: Debemos de hacer click en el botn OUT del

graficador, y en la ventana que aparece, escribir el valor de OUT(%) en

el espacio de New Output.

Tabla1. Curva caracterstica del proceso Generis Process.

Salida del

controlador (%)

Variable controlada

(%)

0 0

5 7.5

10 14.95

15 2220 30

25 37.51

30 44.96

35 52.5

40 59.8

45 67.5

50 74.7

55 82.5

60 90

65 97.9

70 100


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Para OUT 10%

Figura 8

Para OUT 60%

Figura 9


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Curva Caracterstica del Proceso Generic Process.

Proceso de primer orden

b. Seleccionamos Process/Select Model/folpdt2.mdl (proceso de primer

orden).

Figura 10

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80

SalidadelControlador(%

)

Variable Controlada (%)

Curva Caracterstica


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c. Cambiamos la salida del controlador OUT de 35% a 55%. Esto equivale

a generar un escaln de 20%. Al estabilizarse la seal PV detenga el

grafico presionando PAUSE. Use ZOOM para ampliar el eje vertical.

Figura 11

Inicial: PV= 51.09 OUT=35

Final: PV= 80.71 OUT=55

PV =29.62 OUT =20


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Figura 12. Proceso de primer orden flopdt2

Luego estimamos las constantes de tiempo utilizados en el mtodo de latangente.

Figura 13


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T = 5.41 min 4.46 min

Ahora estimamos la constante de tiempo T y el tiempo muerto utilizando el

mtodo del 63.2%.

d. En la ventana que aparece con Process/Changue Parameters anote:

dead Time (), Process gain (Kp) y Time Constant (T):

Kp = 1.5 T = 5 = 6

Figura 14

Coinciden los valores con los anteriores estimados? Cul es el ms exacto?

En el caso de la tangente si coincide pero se observa un margen de error

elevado, En el mtodo del 63.2% la exactitud es mayor.


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En la ventana que aparece con Process/Changue Parameters cambiamos los

parmetros a:

Kp = 1 T = 3 min = 2 min

Figura 15

Cambiamos la salida del controlador OUT de 35% a 55% y estimamos la

constante de tiempo T y el tiempo muerto utilizando el mtodo del 63.2.

OUT = 20


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Figura 16

e. Escribimos la funcin de transferencia que representan al proceso paralos pasos 2 y 4.

Kp = 1.5 tD = 6 min t = 5 min

Kp =1 tD =2 min t=3 min

Proceso de Orden Superior

f. Determinamos los parmetros del proceso Process/Select

Model/generic.mdl (Proceso de orden superior) usando el escaln de

35% a 55%.


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Figura 17

Por el mtodo de la tangente

Figura 18


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Por el mtodo del 28.3% y 63.2%

17.9

Figura 19


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Proceso Integrativo

Figura 20

g. Determinamos las caractersticas del proceso Process/Select

Model/Level2.mdl (Proceso naturalmente inestable: integrativo) variando

OUT de 30% a 40%

Inicial: PV= 52 OUT= 30%

Final: PV= 10 OUT= 40%

Final: PV= 0 OUT= 30%


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Figura 21

Figura 22


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En este proceso se manipula el flujo de entrada a un tanque, donde el consumo

es constante. Luego disminuimos el consumo con StepDecr y observe lo que

sucede.

PV es ruidosa? S, porque se est variando la carga (Load)

Qu es un proceso integrativo? Segn la referencia [2] Es un proceso que

responde variando su valor de PV constantemente hacia arriba o hacia debajo

de manera proporcional a la magnitud de cambio producido con el elemento

final de control que en este caso vendra a ser una vlvula.

Figura 23

De la Referencia [3]Flujo

h. En el men View seleccionamos segundos.Determinamos las constantes para el proceso Process/SelectModel/flowlp2.mdl con un escaln en OUT de 20% a 45%.

Inicial: PV= 32.31 OUT= 20%Final: PV= 45 OUT= 45%

PV= 71.35 OUT= 25%Kp = 2.85 tD =0.25 seg t= 4.965 seg


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Figura 24

Observamos que la variable PV es ruidosa.

En el men Control/measurement Options seleccionamos:

Noise Filter:Yes FilterTime Constant = 0.1 min


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Figura 25

Repita el procedimiento con un escaln en OUT de 20% a 45%

Inicial: PV= 43.80 OUT= 20%

Final: PV= 70.64 OUT= 45%

PV= 26.84 OUT= 25%

Kp = 1.07 tD = 0.8 seg t= 6.45 seg

Figura 26

Ha variado el proceso? Explique

Si ha variado, ahora el PV no tiene perturbaciones y la estabilizacin es

ms larga.

Reajustamos el filtro de ruido a 0.01 min. El cambio del valor Noise

Filter logr que el proceso disminuya la perturbacin, as como tambin

aumento el incremento de cambio que posee.


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Figura 27

Escriba la funcin de trasferencia que representa el proceso.

Temperatura

i. En el men View seleccionamos minutosDeterminamos las constantes para el proceso Process/Select Model/

Temp2.mdl con un escaln en OUT de 30% a 50%



PV= 9.19 OUT= 20%

Kp = 0.46 tD = 0.7 seg t= 6.56 seg


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Figura 28

PV es muy ruidosa?

No es muy ruidosa

El ruido es observado es por el sensor de temperatura, puede serdespreciable?El ruido existente en PV es bajo, pero no puede ser despreciable

Escribimos la funcin de transferencia que representa el proceso


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Presin

j. Trabajamos con segundos.

Determinamos las constantes para el proceso Process/SelectModel/pressur2.mdl con un escalon en OUT entre 20% y 45%. Este

modelo simula un proceso de presin de gas.



PV= 25.08 OUT= 25%Kp = 1.003 tD = 0.4 seg t= 4.2 seg

PV es muy ruidosa?

No es ruidosa, la seal presenta un comportamiento sin perturbaciones.

Escribimos la funcin de transferencia que representa al proceso

k. Comparacin

La comparacin de los parmetros en los procesos de temperatura, presin y

flujo nos muestran las caractersticas de cada variable, estas son tiles para

poder realizar cambios favorables en el proceso.

Con la obtencin de grficos logramos determinar que la temperatura es la

variable con ms lenta estabilizacin mientras que el flujo es el que se estabiliza

ms rpidamente.


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3.- Conclusiones

Con la ayuda de filtros aplicados al proceso, se pueden eliminar ocorregir los disturbios propios de cada uno de ellos.

En el proceso Integrativo podemos observar fcilmente ruido,

comparado con los dems este es el ms susceptible a los ruidos en el

proceso

En un proceso Integrativo el valor estable se logra con mayor rapidez

que otros tipos de procesos.

El flujo obtiene la estabilidad mucho ms rpido que cualquier otra

variable estudiada.


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4.-Aplicaciones

Las aplicaciones de los mtodos antes mencionados en las industrias son muydiversos puesto que son necesarias para calcular los parmetros de regulacin

en funcin del tiempo. Por ejemplo en un proceso de control de presin,

podemos utilizar el mtodo de la

tangente (Programa utilizado

LabVIEW):

Registro de la respuesta a un escaln

(Sistema de control de presin):- Variable manipulada en azul- Variable controlada en rojo

Posicionamiento del cursor antes y despusdel escaln de la variable controlada como

preparacin del mtodo de la tangente en elpunto de inflexin.

Identificacin automtica del sistemacontrolado con el mtodo de la tangente enel punto de inflexin


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5.-Observaciones y recomendaciones

En el proceso de orden superior el programa nos otorga el valor del

tiempo muerto, de ganancia y la constante de tiempo al igual que en el

proceso de primer orden, pero a diferencia de estos dos, a este ltimo

proceso se le tiene que configurar en Changue Parameters para as

poder tener los valores deseados.

Modelar sistemas regulados es posible con la ayuda de la funcin de

transferencia, ya que esta presenta todas las caractersticas que posee el

proceso.

Observamos que los parmetros de los dos mtodos para modelar y

obtener las caractersticas son determinados por una recta tangente que

nos otorga valores aproximados, mientras tanto en el mtodo de 63.2%

y 28.3% es ms precisa para hallar las caractersticas del proceso y es

independiente de hacerle cualquier tipo de modificacin.

El modelo de la curva a seleccionar depender exclusivamente delproceso que se llevara a cabo.


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6.- Referencia

[1] Rojas Moreno, A., Control de procesos prctico y avanzado, En elaboracin,2011.

[2] http://www.instrumentacionycontrol.net/es/curso-sintonizacion-controladores/376-introduccion-a-la-sintonizacion-de-controladores-conociendo-a-los-procesos-primero.html

[3] Smith, Carlos A. Corripio (1996). Control Automtico de Procesos. Teora yPrctica. Limusa Noriega Editores.

Documents

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