Sintonización y comparación de conceptos de diseño aplicando la optimalidad de Pareto. Un caso de estudio del biorreactor de Cholette

L.M. Torralba-Morales, G. Reynoso-Meza, J. Carrillo-Ahumada

Resumen

El control lineal PI(D) y sus variantes, son estructuras de control (conceptos de diseño) que actualmente se siguen utilizando en procesos industriales. La elección de una estructura de control sobre otra reside en el intercambio de prestaciones entre complejidad y rendimiento. Dado que este intercambio de prestaciones normalmente estará en conflicto, un análisis desde el punto de vista multiobjetivo puede ser de interés. Desde tal perspectiva, se analizan frentes de Pareto de diferentes conceptos de diseño, con lo que se realiza una comparación global y no puntual de tales conceptos. En este trabajo se plantea una propuesta metodológica para dicha comparación en diferentes etapas. La primera, fue establecer una región de estabilidad. En la segunda etapa se consideró la región de estabilidad como espacio de búsqueda para el proceso de optimización multiobjetivo calculando un conjunto y frente de Pareto. En la tercera etapa se realizó un análisis multicriterio de los frentes de Pareto, junto con la simulación en el dominio del tiempo para las señales de salida y de control. Como caso de estudio para validar la propuesta se ha elegido el biorreactor de Cholette que presenta diferentes condiciones de operación. La metodología propuesta permite una mejor comprensión de una solución conceptual, justifica y determina el uso de un concepto de diseño cumpliendo así con las necesidades del diseñador.


Palabras clave

Control PID; Conceptos de diseño; Biorreactor de Cholette; Control óptimo; Toma de decisión

Clasificación por materias

Control PID y variantes; Computación evolutiva;

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Referencias

Ajmeri, M., Ali, A., 2015. Two degree of freedom control scheme for unstable processes with small time delay. ISA Transactions 56, 308-326. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2014.12.007

Aström, K., Hägglund, T., 2006. Advanced PID Control. Vol. 461. ISA-The Instrumentation, Systems, and Automation Society Research Triangle.

Aström, K. J., Hägglund, T., 1995. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Instrument Society of America, Research Triangle Park, NC.

Carlos-Hernández, S., Sanchez, E. N., Béteau, J.-F., Jiménez, L. D., 2014. Análisis de un Proceso de Tratamiento de Efluentes para Producción de Metano. Revista Iberoamericana de Automatica e Informática Industrial RIAI 11 (2), 236 - 246. https://doi.org/10.1016/j.riai.2014.02.006

Carrillo-Ahumada, J., Paramo-Calderón, D., Aparicio-Saguilán, A., Rodríguez Jimenes, G., García-Alvarado, M., 2014. Approach of a Measurement of Linearized Representation of a Nonlinear System. Application to (Bio)Chemical reactors. Revista Mexicana de Ingenier'ıa Qu'ımica 13 (2), 631-647.

Carrillo-Ahumada, J., Reynoso-Meza, G., García-Nieto, S., Sanchis, J., García Alvarado, M., 2015. Sintonización de controladores Pareto-óptimo robustos para sistemas multivariables. Aplicación en un helicóptero de 2 grados de libertad. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 12, 177-188. https://doi.org/10.1016/j.riai.2015.03.002

Carrillo-Ahumada, J., Rodríguez-Jimenes, G., García-Alvarado, M., 2011. Tunning optimal-robust linear MIMO controllers of chemical reactors by using Pareto optimality. Chemical Engineering Journal 174 (1), 357 - 367. https://doi.org/10.1016/j.cej.2011.09.007

Chen, Z., Yuan, X., Ji, B., Wang, P., Tian, H., 2014. Design of a fractional order PID controller for hydraulic turbine regulating system using chaotic non-dominated sorting genetic algorithm II. Energy Conversion and Management 84, 390 - 404. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.04.052

Chidambaram, M., Reddy, G., 1996. Nonlinear control of systems with input and output multiplicities. Computers and Chemical Engineering 20 (3), 295 - 299. https://doi.org/10.1016/0098-1354(95)00019-4

Darby, M. L., Nikolaou, M., 2012. MPC: Current practice and challenges. Control Engineering Practice 20 (4), 328 - 342. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2011.12.004

García-Alvarado, M., Ruiz-López, I., Torres-Ramos, T., 2005. Tuning of multi-variate PID controllers based on characteristic matrix eigenvalues, Lyapunov functions and robustness criteria. Chemical Engineering Science 60 (4), 897 - 905. https://doi.org/10.1016/j.ces.2004.09.047

Gómez, L., Botero, H., Álvarez, H., di Sciascio, F., 2015. Análisis de la Controlabilidad de Estado de Sistemas Irreversibles Mediante teoría de conjuntos. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 12 (2), 145 - 153.

https://doi.org/10.1016/j.riai.2015.02.002

Hernández, F., Herrera Fernández, F., 03 2012. Identificación Inteligente de un Proceso Fermentativo Usando el Algoritmo GMDH Modificado. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 9, 313. https://doi.org/10.1016/j.riai.2011.11.001

Huang, H., Chen, C., 1999. Autotuning of PID Controllers for Second Order Unstable Process Having Dead Time. Journal of Chemical Engineering of Japan 32 (4), 486-497. https://doi.org/10.1252/jcej.32.486

Huilcapi, V., Blasco, X., Herrero, J. M., Reynoso-Meza, G., 2019. A loop pairing method for multivariable control systems under a multi-objective optimization approach. IEEE Access 7, 81994-82014. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2923654

Ibarra-Junquera, V., Rosu, H., 2007. PI-controlled bioreactor as a generalized Liénard system. Computers and Chemical Engineering 31 (3), 136-141. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2006.05.023

Indranil, P., Saptarshi, D., 2015. Fractional-order load-frequency control of interconnected power systems using chaotic multi-objective optimization. Applied Soft Computing 29, 328 - 344. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2014.12.032

Jhunjhunwala, M. K., Chidambaram, M., 2001. PID Controller tunning for Unstable Systems by Optimization Method. Chemical Engineering Communications. 185 (1), 91-113. https://doi.org/10.1080/00986440108912857

Márquez-Rubio, J., del Muro-Cuéllar, B., 2010. Control basado en un esquema observador para sistemas de primer orden con retardo. Revista Mexicana de Ingeniería Química 09, 43-52.

Mattson, C. A., Messac, A., 2005. Pareto Frontier Based Concept Selection Under Uncertainty, with Visualization. Optimization and Engineering 6 (1), 85-115. https://doi.org/10.1023/B:OPTE.0000048538.35456.45

Mora, L. A., Amaya, J. E., 2017. Un nuevo Método de Identificación Basado en la Respuesta Escalón en Lazo Abierto de Sistemas Sobre-amortiguados. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 14 (1), 31- 43. https://doi.org/10.1016/j.riai.2016.09.006

Naranjani, Y., Sardahi, Y., Chen, Y., Sun, J.-Q., 2015. Multi-objective optimization of distributed-order fractional damping. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 24 (1), 159 - 168. https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2014.12.011

Normey-Rico, J., Camacho, E., 2009. Unified approach for robust dead-time compensator design. Journal of Process Control 19 (1), 38-47.

https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2008.02.003

O'Dwyer, A., 2009. Handbook of PI and PID controller tuning rules. IFAC Proceedings Volumes 57. https://doi.org/10.1142/p575

Padma, S., Chidambaram, M., 2002. Identification of Unstable transfer Model with a Zero by Optimization method. Journal of the Indian Institute of Science 82 (5 & 6), 219-225.

Padma, S., Chidambaram, M., 2005. Set Point Weighted PID Controllers For Unstable Systems. Chemical Engineering Communications 192 (1), 1-13. https://doi.org/10.1080/00986440590473137

Rajinikanth, V., Latha, K., 2012a. Controller Parameter Optimization for Nonlinear Systems Using Enhanced Bacteria Foraging Algorithm. Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2012. https://doi.org/10.1155/2012/214264

Rajinikanth, V., Latha, K., 2012b. I-PD Controller Tuning for Unstable System Using Bacterial Foraging Algorithm: A Study Based on Various Error Criterion. Applied Computational Intelligence and Soft Computing 2012. https://doi.org/10.1155/2012/329389

Reynoso-Meza, G., 2014. Controller tuning by means of evolutionary multiobjective optimization: a holistic multiobjective optimization design procedure. Ph.D. thesis, Universitat Politècnica de València, http://hdl.handle.net/10251/38248.

Reynoso-Meza, G., Carrillo-Ahumada, J., Boada, Y., Picó, J., 2016. PID controller tuning for unstable processes using a multi-objective optimisation design procedure. IFAC-PapersOnLine 49 (7), 284 - 289. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.287

Reynoso-Meza, G., Garcia-Nieto, S., Sanchis, J., Blasco, F. X., 2012. Controller tuning by means of multi-objective optimization algorithms: A global tuning framework. IEEE Transactions on Control Systems Technology 21 (2), 445-458. https://doi.org/10.1109/TCST.2012.2185698

Reynoso-Meza, G., Sanchis, J., Blasco, X., Martínez, M., 2013. Algoritmos Evolutivos y su empleo en el ajuste de controladores del tipo PID: Estado Actual y perspectivas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 10 (3), 251-268. https://doi.org/10.1016/j.riai.2013.04.001

Samad, T., Feb 2017. A survey on industry impact and challenges thereof [technical activities]. IEEE Control Systems Magazine 37 (1), 17-18. https://doi.org/10.1109/MCS.2016.2621438

Sanchez, A., Rotstein, G., Alsop, N., Bromberg, J., Gollain, C., Sorensen, S., Macchietto, S., Jakeman, C., 2002. Improving the development of eventdriven control systems in the batch processing industry. A case study. ISA Transactions 41 (3), 343 - 363. https://doi.org/10.1016/S0019-0578(07)60093-7

Seshagiri, R., Rao, V., Chidambaram, M., 2007. Simple Analytical Design of Modified Smith Predictor with Improved Performance for Unstable FirstOrder Plus Time Delay (FOPTD) Processes. Industrial & Engineering Chemistry Research 46 (13), 4561-4571. https://doi.org/10.1021/ie061308n

Shariati, A., Taghirad, H., Fatehi, A., 2014. A neutral system approach to H PD/PI controller design of processes with uncertain input delay. Journal of Process Control 24 (3), 144-157. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2014.01.003

SivaramaKrishnan, S., Tangirla., 2008. Sliding mode controller for unstable systems. Chemical and Biochemical Engineering Quarterly 22 (1), 41-47.

Smith, C. A., Corripio, A. B., Basurto, S. D. M., 1991. Control automático de procesos: teoría y práctica. No. 968-18-3791-6. Limusa.

Sree, P., Chidambaram, M., 2003a. Control of unstable bioreactor with dominant unstable zero. Chemical and Biochemical Engineering Quarterly 17 (3), 139-145.

Sree, P., Chidambaram, M., 2003b. A Simple Method of Tuning PI Controllers for Unstable Systems with a Zero. Chemical and Biochemical EngineeringQuarte rly 17 (3), 207-212.

Vilanova, R., Alfaro, V. M., 2011. Control PID robusto: Una visión panorámica. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 8 (3), 141 - 158. https://doi.org/10.1016/j.riai.2011.06.003

Yu, W., Wilson, D., Young, B., 2010. Control performance assessment for nonlinear systems. Journal of Process Control 20 (10), 1235 - 1242. https://doi.org/10.1016/j.jprocont.2010.09.002

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