Método on-line para sintonización óptima de controladores PID utilizando interface estándar OPC

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17981/ingecuc.18.2.2022.02

Palabras clave:

algoritmos genéticos, sintonización automática, optimización, controlador PID

Resumen

Introducción— El controlado PID es el algoritmo matemático mayormente utilizado como estrategia de control regulatorio en entornos industriales. Las aplicaciones son variadas; sin embargo, su respuesta depende del cálculo adecuado de sus tres parámetros: el proporcional, el derivativo y el integral. La sintonización analítica y algunos métodos experimentales resuelven el problema, pero ahora, dentro del contexto digital y de integración de procesos se habilitan nuevas posibilidades de sintonización.

Objetivo— Obtener de manera automática y remota los parámetros óptimos del controlador PID aprovechando una conexión online vía el protocolo de comunicación OPC para analizar la respuesta transitoria del sistema.

Metodología— El estudio se realiza en tres grandes fases, se inicia con un proceso térmico PD3 SMAR con conexión vía OPC, en esta fase se construye analíticamente el modelo matemático del proceso basado en leyes fundamentales. En la segunda fase utilizando un método analítico de sintonización se crea la arquitectura de control PID sobre la cual se realiza la experimentación online. En la tercera fase se implementan los algoritmos genéticos para sintonización automática, extrayendo medidas de rendimiento del controlador PID a través de la respuesta transitario del proceso y se determinar de manera óptima los valores para los parámetros proporcional, derivativo e integral.

Resultados— El método de sintonización automática fue probado con dos procesos industriales correctamente instrumentados y se puedo observar el potencial de aplicación por su buen resultado además de que no se requiere de conocimientos matemáticos específicos en comparación con métodos convencionales de sintonización.

Conclusiones— El método de sintonización automática consigue ser empleado de forma remota para calcular los parámetros óptimos de un controlador PID. Los parámetros son calculados a partir de la respuesta transitoria y de la definición de unos criterios de diseño adaptables a cualquier necesidad de control, de respuesta y de proceso.

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Biografía del autor/a

Cristhian Ivan Riaño Jaimes, Universidad de Pamplona

Cristhian Riaño has a degree as a Mechatronics Engineer from the University of Pamplona, ​​Specialist in Industrial Automation, Master in Industrial Controls, and Doctor in Mechatronics Systems obtained from the University of Brasilia. He was a professor at the University of Brasilia in the computer science program, teaching disciplines of data structure and programming techniques. He is currently a full-time professor at the Faculty of Engineering and Architecture, attached to the Mechatronics Engineering program at the University of Pamplona. His research and teaching experience covers the areas of Advanced Manufacturing, Robotics, Mechatronic Design, Programming, Process Automation, and Control. He participated as an evaluator in the selection process for innovation and technology projects EDITAL SENAI SESI Brazil, 2016-2019. He currently participates as a researcher in projects of the "Mechanical Engineering Group of the University of Pamplona (GIMUP)," "Automation and Control Group (A&C)" and the Industrial Automation Innovation Group (GIAI - http://www. giai.unb.br) of the University of Brasilia.

Jorge Luis Diaz Rodriguez, Universidad de Pamplona

Director de Departamento de Ingenieria Electrica, Electronica, Telecomunicaciones y Sistemas.

Citas

R. Borase, D. Maghade, S. Sondkar & S. Pawar, “A review of PID control, tuning methods and applications,” Int. J. Dyn. Control, vol. 9, no. 5, pp. 818–827, Jul. 2020. https://doi.org/10.1007/s40435-020-00665-4

V. Dubey, H. Goud & P. Sharma, “Role of PID Control Techniques in Process Control System: A Review,” in P. Nanda, V. K. Verma, S. Srivastava, R. K. Gupta & A. P. Mazumdar (eds), Data Engineering for Smart Systems. Lectures Notes in Networks and Systems, JAI, IN: Springer, 2021, pp. 659–670. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2641-8_62

S. Albatran, I. Smadi & H. Bataineh, “Generalized optimal and explicit PI/PID tuning formulas for underdamped second-order systems,” Int. J. Control Autom. Syst., vol. 18, no. 6, pp. 1023–1032, Nov. 2019. https://doi.org/10.1007/s12555-019-0178-2

A. Bagis, “Determination of the PID controller parameters by modified genetic algorithm for improved performance,” J. Inf. Sci. Eng., vol. 23, no. 5, pp. 1469–1480, Sep. 2007. https://jise.iis.sinica.edu.tw/JISESearch/pages/View/PaperView.jsf?keyId=50_864

Y. Chen, Y. Ma & W. Yun, “Application of improved genetic algorithm in PID controller parameters optimization,” TELKOMNIKA, vol. 11, no. 3, pp. 1524–1530, Jan. 2013. https://doi.org/10.11591/telkomnika.v11i3.2301

C. Huang & Y. Bai, “PID Tuning of Networked Feedforward-Feedback Control Systems,” in Z. Hou (eds), Lecture Notes in Electrical Engineering. Measuring Technology and Mechatronics Automation in Electrical Engineering, NYC, NY, USA: Springer, 2012, pp. 369–376. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-2185-6_45

S. Saxena & Y. Hote, “Internal model control based PID tuning using first-order filter,” Int. J. Control Autom. Syst., vol. 15, no. 1, pp. 149–159, Dec. 2016. https://doi.org/10.1007/s12555-015-0115-y

Y. Mitsukura, T. Yamamoto & M. Kaneda, “A design of self-tuning PID controllers using a genetic algorithm,” presented at 1999 American Control Conference-ACC, SD, CA, USA, 2-4 Jun. 1999. https://doi.org/10.1109/ACC.1999.783590

K. Amuthambigaiyin Sundari & P. Maruthupandi, “Optimal Design of PID Controller for the analysis of Two TANK System Using Metaheuristic Optimization Algorithm,” J. Electr. Eng. Technol., vol. 17, no. 1, pp. 627–640, Sep. 2021. https://doi.org/10.1007/s42835-021-00891-6

E. Jove, H. Alaiz-Moretón, I. García-Rodríguez, C. Benavides-Cuellar, J. Casteleiro-Roca, & J. Calvo-Rolle, “PID-ITS: an intelligent tutoring system for PID tuning learning process,” presented at International Joint Conference SOCO’17-CISIS’17-ICEUTE’17, LEO, ES, 6-8 Sept. 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67180-2_71

Z. Bingul, “A new PID tuning technique using differential evolution for unstable and integrating processes with time delay,” presented at International Conference on Neural Information Processing-ICONIP, CCU, IN, 22-25 Nov. 2004. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30499-9_38

M. Gani, M. Islam & M. Ullah, “Optimal PID tuning for controlling the temperature of electric furnace by genetic algorithm,” SN Appl. Sci., vol. 1, no. 8, pp. 1–8, Jul. 2019. https://doi.org/10.1007/s42452-019-0929-y

M. Mavrinac, Z. iCar, M. Šercer & I. Lorencin, “Genetic Algorithm-Based Parametrization of a PI Controller for DC Motor Control,” Tehn. Glas., vol. 16, no. 1, pp. 16–22, Feb. 2022. https://doi.org/10.31803//tg-20201119185015

S. Kodali, R. Mandava & B. Rao, “Development of an Optimal PID Controller for the 4-DOF Manipulator Using Genetic Algorithm,” in R. Agrawal, J. K. Jain, V. S. Yadav, V. K. Manupati, L. Varela (eds), Recent Advances in Industrial Production. Lecture Notes in Mechanical Engineering, GBG, SE: Springer, 2021, pp. 23–32. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5281-3_3

D. Shan, C. Li, X. Qiu & W. Wei, “PID Parameters Tuning Based on Self-Adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm,” in Z. Zhong (eds), Proceedings of the International Conference on Information Engineering and Applications (IEA) 2012. Lecture Notes in Electrical Engineering, CQ, CN: Springer, 2013, pp. 751–757. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-4847-0_92

S. Singh & N. Katal, “Optimal tuning of PID controller for coupled tank liquid level control system using particle swarm optimization,” presented at Sixth International Conference on Soft Computing for Problem Solving-SocProS 2016, PTL, IN, 23-24 Dec. 2016. https://doi.org/10.1007/978-981-10-3325-4_8

C. Sravan Bharadwaj, T. Sudhakar Babu & N. Rajasekar, “Tuning PID controller for inverted pendulum using genetic algorithm,” in, A. Konkani, R. Bera & S. Paul (eds), Advances in Systems, Control and Automation, SG: Springer, 2018, p. 395–404. https://doi.org/10.1007/978-981-10-4762-6_38

N. Thomas & D. P. Poongodi, “Position control of DC motor using genetic algorithm based PID controller,” presented at World Congress on Engineering, WCE 2019, LDN, UK, 3-5 Jul. 2019. http://www.iaeng.org/publication/WCE2019/

J. C. Tudon-Martínez, J. d.-J. Lozoya-Santos, A. Cantu-Perez & A. Cardenas-Romero, “Advanced Temperature Control Applied on An Industrial Box Furnace,” J. Therm. Sci. Eng. Appl., vol. 14, no. 6, pp. 061001-1–061001-14, Jun. 2022. https://doi.org/10.1115/1.4052020

Publicado

2022-09-11

Cómo citar

Riaño Jaimes, C. I., Diaz Rodriguez, J. L., & Mejía Bugallo, D. A. (2022). Método on-line para sintonización óptima de controladores PID utilizando interface estándar OPC. Inge Cuc, 18(2), 13–26. https://doi.org/10.17981/ingecuc.18.2.2022.02

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