| Caracter: | Optativa, 6 créditos (4.5 + 1.5) 4 horas semanales |
| Curso: | 5º, segundo cuatrimestre codigo 44322 |
| Horario: | Lunes , Martes , Miercoles
de 12 a 13 h. en el Seminario del Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática |
| Horario Prácticas: | Miercoles de 16 a 17 h.
en el Laboratorio del Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática |
| Profesor: | Cesar de Prada Moraga, Dpto. Ingeniería de Sistemas y Automática
Prácticas: Smaranda Cristea |
| Prerrequisitos: | Control e Instrumentación de Procesos (o equivalente) |
Introducir el control de procesos por ordenador aprendiendo además a
utilizar las tecnologías y métodos de control avanzado que hoy día se emplean
en la industria, lo que incluye el procesado de señales, la identificación de
modelos a partir de datos experimentales y las técnicas de control predictivo
multivariable. Se pretende dar un componente práctico con el estudio de su
implementación industrial y el análisis de diversos casos de control avanzado
de columnas de destilación , reactores, etc
Mas información en : compu.ppt
DESCRIPTOR: Control de Procesos por ordenador. Identificación de sistemas. Control Avanzado. Control predictivo multivariable.
Introducción al Control por ordenador.
Introducción. Funciones del ordenador en control de procesos.
Esquemas de control. Elementos constitutivos de un sistema de control digital.
Problemas asociados al estudio de sistemas muestreados.
1. MODELOS, ANALISIS Y DISEÑO DE SISTEMAS MUESTREADOS
Lección 1.1 Modelado de sistemas digitales.
Sistemas discretos y muestreados. Modelos en variables de estado de
un sistema muestreado: sistema discreto equivalente. Sistemas con retardo.
Cálculo de la respuesta temporal. Respuesta impulsional. Función
de transferencia pulsada. Modelo DARMA. Ejemplos de modelado con diversos
procesos industriales.
Lección 1.2 Muestreo y reconstrucción de señales
muestreadas.
Análisis del muestreo de señales. Teorema de Shanon.
Selección del periodo de muestreo. Reconstrucción de señales.
La transformada Z. Función de transferencia entre señales
muestreadas.
Lección 1.3 Análisis en el dominio temporal de sistemas
muestreados.
Introducción. Cálculo de la respuesta temporal. Correspondencia
entre la situación de los polos y la respuesta temporal de un sistema
discreto. Correspondencias entre el plano s y el z. Ejemplos de análisis
dinámico de procesos.
Lección 1.4 Análisis en lazo cerrado
Respuesta en lazo cerrado. Ecuación característica. Criterios
de estabilidad. Lugar de las raíces. Errores estacionarios. Ejemplos
de procesos. Análisis en el dominio frecuencial.
Lección 1.5 Diseño de controladores
Metodología de diseño. Diseño asistido por ordenador. Técnicas de discretización de reguladores continuos.
Reguladores PID digitales. Predictor de Smith.
2. PROCESO DE SEÑAL Y DISEÑO DE CONTROLADORES DIGITALES.
Lección 2.1 Modelos de procesos estocásticos.
Introducción. Descripción y caracterización de
señales estocásticas. Funciones de correlación. Espectro
de potencia. Ruidos blancos. Modelos ARMA y ARIMA.
Lección 2.2 Introducción al filtrado digital.
Introducción. Diseño de filtros continuos de señales.
Técnicas de diseño de filtros digitales por aproximación
de filtros continuos. Filtros IIR. Filtros FIR.
3. IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS
Lección 3.1 Introducción a la Identificación
de sistemas.
Introducción. Modelado e identificación. Metodología
de identificación de sistemas. Identificación con entradas
especiales. Identificación mediante funciones de correlación.
Excitación persistente.
Lección 3.2 Métodos de estimación de parámetros
Introducción. El método de Mínimos Cuadrados
(LS). Estimación de la respuesta impulsional. Estimación
de modelos de regresión. Propiedades estadísticas de la estimación.
Análisis en dominio frecuencial. El método de las variables
instrumentales. El método OE. Algoritmos de cálculo. Los
métodos de predicción de error (PEM). Propiedades y análisis.
Identificación en lazo cerrado. Identificación recursiva.
Lección 3.4 Práctica de la identificación
Introducción. Identificación práctica: Diseño
de experimentos para obtener series de datos de entrada/salida del sistema.
Tratamiento previo de los datos. Selección del perío-do de
muestreo. Selección de modelos y métodos. Métodos
de validación de modelos. Identificación multivariable. Métodos
de identificación global. Incertidumbre.
4. CONTROL AVANZADO DE PROCESOS
Lección 4.1 Control predictivo.
Introducción al control avanzado. Fundamentos de Control predictivo.
El regulador DMC. Compensación de perturbaciones.
Lección 4.2 Control Predictivo Multivariable
Introducción. Formulación multivariable del Control Matricial
Dinámico (DMC). Formulación del control predictivo con restricciones.
Justificación económica del control avanzado. Optimización
económica y generación de consignas. Ejemplos de aplicación:
reactores químicos. Columnas de destilación.
Lección 4.3 Implementación de sistemas de control avanzado.
Reguladores industriales y sistemas de control distribuido. Configuración
y operación. Control jerárquico. Sistemas de control avanzado.
Lección 4.4 Otros controladores
Controladores de Asignación
de polos, Varianza mínima, Control óptimo. .
Estimación de estados no medidos: Observadores
Las prácticas constituyen un componente importante de la asignatura,
al que se dedica una hora semanal, y se realizarán en
el laboratorio de Ingeniería de Sistemas y Automática con
procesos y equipos reales, así como en simulación en los
los ordenadores del laboratorio Las prácticas previstas son:
1 Sistemas de control por computador/ Modelado y Simulación de procesos muestreados / Análisis
de sistemas de control usando Matlab
2 Proceso de señal y filtros digitales
3 Identificación de un proceso real
4 Control predictivo de procesos reales y simulados. Estimación de
estados
Compu1.zip
Compu2.zip
Compu3.zip
Compu4.zip
Actividades
Visitas técnicas
Se realizará una visita a la refinería de Petróleo de PETRONOR en Amuski (Vizcaya), en particular a sus salas de control y sistemas de control avanzado, en cooperación con la sección de estudiantes de ISA-Valladolid
Fecha prevista: 3 de Mayo de 2005. Fecha limite de inscripción: 26 de Abril 2005 en la Secretaria del Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática.
visitaUVA.zip Petronor2003.zip MPCISA04.zip
Conferencias
Están previstas varias Conferencias , en cooperación con la sección
de estudiantes de ISA-Valladolid a cargo de profesionales de la industria de
reconocida competencia:
Revista EuroXchange
Los alumnos pueden publicar sus trabajos de prácticas o en el simulador en la Revista EuroXchange de la Federación Europea de estudiantes de ISA. Las trabajos aceptados para publicación tendra especial consideración cara a su valoración en la calificación de la asignatura.
Sistemas de control digital, Phillips, Nagle, Edt. G. Gili, 1987.
Astrom K.J., Wittenmark B. Computer controlled systems, Prentice Hall
1997
(el mismo en español) Sistemas controlados por computador., Astrom, Wittenmark, Edt. Paraninfo,
1989.
Industrial Digital Control Systems., Edited by K. Warwick and D. Rees.
Peter Peregrinus Ltd., 1988
Digital control of dynamic systems., Franklin, Powell, Workman, Edt
Addison Wesley, 1990.
Discrete-time control systems., Kuo, Edt. Prentice Hall, 1987.
Applied digital control., Leigh, Prentice Hall 1985.
Digital control systems., Iserman, Edt. Springer Verlag, 1981.
System Identification, Ljung, L., Prentice Hall 1987
Modelling of dynamical Systems, Ljung, L., Glad J. , Prentice Hall 1994
Process control and identification, Ramirez, W. Academic Press, 1994
Practique de l'identification, Richalet, J., Hermes, 1991
Identification of multivariable industrial processes, Zhu Y., Backx, T.
Springer Verlag 1993
Self-Tuning Systems, Wellstead P.E., Zarrop M.A., J. Wiley, 1991
Señales y sistemas, Oppenheim A, et al., Prentice Hall 2ª edic.1998
Tratamiento digital de señales,
J.G. Proakis, D.G. Manolakis, Prentice Hall 3ª edic.1998
Introduction to stochastic control theory, Astrom J., Academic Press
1970
Modern digital control systems, Jacquot, Marcel Dekker, 1981
Pratique de la commande predictive, Richalet J. Hermes, 1993
Model predictive control in the process
industry, Camacho E. F., Bordons C., Springer Verlag 1999
Predictive Control with constraints, J.M. Maciejowski, Prentice Hall, 2000
Computer control in the process industry, Roffel B., Chin P., Lewis,
1989
Bennett, Real time computer control. An introduction, Prentice Hall,
1988
Debe realizarse un trabajo práctico en el laboratorio. La nota de la asignatura se complementa con la realización de un examen escrito (50%).
El examen se realizará los dias: 21 de Junio de 2005 y 12 de Septiembre de 2005
En la fotocopiadora de la Facultad están disponibles copias de
las transparencias utilizadas en clase
Pueden descargarse de esta página ficheros y documentos adicionales: