Optimizacion Lazos de Control ABB guía

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VII Simposio Internacional de Automatización Lima 23-26 de Octubre 2007 Optimización de Lazos de Control Javier Román

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VII Simposio Internacional de Automatización

Lima

23-26 de Octubre 2007

Optimización de Lazos de Control

Javier Román

Page 2: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

2

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Page 3: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

3

Terminología

Lazos de Control PV: valor de proceso SP: setpoint CO: salida de control PID: controlador Proporcional-Integral-Derivativo

CLCM: Monitoreo de Condiciones de Lazos de Control KPI: Indicadores Clave de Performance APC: Control Avanzado de Procesos MPC: Control Predictivo basado en Modelo SPC: Control Estadístico de Proceso MvSPC: Control Estadístico Multivariable de Proceso RTO: Optimización en Tiempo Real

Page 4: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

4

El Escenario de Control Avanzado de Procesos

LAB

MPC

ModeloRTO

Modelado Riguroso

Optimización de Lazos Control de Proceso en DCS

Proceso

SPC MvSPC

SPC

ModelosInferenciales Operador

Page 5: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

5

Diagrama de un Lazo de Control

Medición“PV”

Medición“PV”

ControladorControlador

ActuadorActuador ProcesoProceso

Objetivo“SP”

Objetivo“SP”

Salida deControl “CO”

Salida deControl “CO”

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6

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Page 7: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

7

¿Por Qué Optimización de Lazos?

“¿Opera mi planta en forma óptima?” Si no, ¿cuánto se debe a automación de

proceso, especialmente lazos de control?

Deberíamos usar medidas disponibles en lugar de solamente almacenarlas

Operación normal no necesariamente significa operación óptima

Optimización de lazos ahorra dinero sin mayores inversiones de capital

Page 8: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

8

Performance: Variabilidad es una amenaza!

Oscilaciones ¿El lazo presenta oscilaciones? ¿Cuáles son las causas posibles? ¿Qué podemos hacer para eliminarlas?

Alta variabilidad ¿Es la variabilidad mínima? ¿Qué tan lejos se encuentra del mínimo? ¿Por qué ha aumentado? ¿Puede mejorarse?

Page 9: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

9

Performance real no es óptima!

Page 10: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

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Una inversión que debe dar repago!

Lazo de control típico es un activo de $ 25,000 La mitad se pierde

50 % bien sintonizados 25 % control no efectivo 25 % reduce performance

Mitad de tiempo de buena performance = 6 meses

2 – 4 horas para investigar y mejorar performance de un lazo de control

Proceso típico contiene 2000 – 4000 lazos de control

Pocas personas con conocimiento apropiado En promedio, un ingeniero de proceso está a

cargo de 400 lazos de control 25 % de 4000 lazos impacta severamente, lo que

significa pérdidas de $ 25,000,000 !!

Page 11: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

11

Los analistas comienzan a comprender...

Citas: “ ... mientras el equipamiento de proceso es una parte integral de programas de manejo de

activos, los lazos de control ... frecuentemente no reciben la misma atención.” “La performance de los lazos de control ... se degrada lentamente en el tiempo sin llamar la

atención ” “Sin una adecuada sintonía de lazos de control para minimizar variabilidad, ... se pierden

beneficios sustanciales” “... aún una leve degradación en el control del proceso puede resultar en millones de

dólares perdidos de ganancias” “Identificar los lazos de control con mayor repago requiere evaluar todos los lazos de

control, lo cual sería una tarea insuperable sin ayuda de software de supervisión y análisis de lazos de control”

“Cuando recién instalado, el control avanzado de proceso proporciona típicamente beneficios sustanciales. Mantener estos beneficios debido a condiciones cambiantes, sin embargo, es un problema”

“… es buen tiempo de asegurar los sistemas de control como parte sus esfuerzos de manejo de activos.”

Edición de Junio 2003:

“Se debe incluir lazos de control en manejo de activos”

Les A. Kane, Editor

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12

¿Cómo son los datos de un lazo de control?

Salida de control

Set-point & valor de proceso

Tiempo

O

Page 13: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

13

Costo de un mal control

Alto

BajoTiempo

Sueño

Co

sto

Sintonía del lazo

Alto

Bajo

Realidad

Co

sto

Tiempo

Alto

Bajo

Sueño realista con Auditoria

Co

sto

Tiempo

Page 14: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

14

Beneficios de Sintonía y Auditoria

Mantener el sistema de control regulatorio en su máximo

Performance del lazo

Habilita al operario a mantener lazos en su punto de óptima performance

Mantenimiento preventivo

Alerta de problemas de equipos/proceso a su debido tiempo

Problemas de instrumentos

Problemas de actuadores

Posibilita el uso de control multivariable/avanzado

MPC limitado por la capacidad del control básico

Modelos MPC incorporan performance de lazos básicos

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15

Control Multivariable/Predictivo basado en Modelo

Planta

Control Regulatorio Básico

Cálculo de PropiedadesInferenciales

actuadores

sen

so

res

lab

Supervisión de Lazos

especif

icació

n

de producto

s

objetivos ó

ptimos

límite

s opera

tivos

Sintonía y Auditoria de Lazos

Sintonía y AuditoriaSintonía y Auditoria

de Lazosde Lazos

Sintonía Optimizada

- un requerimiento para proyectos APC

O

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16

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

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Diagrama en Bloques

Medición“PV”

Medición“PV”

ControladorControlador

ActuadorActuador ProcesoProceso

Objetivo“SP”

Objetivo“SP”

Salida deControl “CO”

Salida deControl “CO”

GPCPIDSP (r) PV (y)

CO (u)

-

Page 18: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

18

Transformada de Laplace

Transformación matemática dada por:

Herramienta para solución de ecuaciones diferenciales (se convierte en una ecuación algebraica en el dominio de la variable compleja s).

Ejemplos:

0

)()( dtetfsF st

)()(

ssFdt

tdf

s

sFtf

)()(

O

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19

Función de Transferencia

Uso de Transformada de Laplace para representación de sistemas

Función de Transferencia: forma clásica de modelar sistemas lineales

representación entrada-salida

se determina mediante ensayos (respuesta al impulso/escalón)

)()()(

tyatubdt

tdy

Pu(t) y(t)

as

bsG

sU

sY

)(

)(

)(

G(s)U(s) Y(s)

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20

Controlador PID – Breve Reseña

Propuesto en los años 40 y se mantiene hasta ahora como el controlador de lazo más utilizado

Es un controlador no-óptimo

Es fácil de sintonizar y permite alcanzar una buena performance

Es fácilmente implementable en un sistema de control digital

Se basa en una estructura de una entrada y una salida

Page 21: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

21

PID – Estructura interna

El controlador PID está basado en 3 acciones paralelas

Frecuentemente se utilizan solo los términos P e I

Existen varias formulaciones matemáticas

P: proporcional

I: integral

D: derivativo

dt

tedKdtteKteKtu dipPID

Ki e dt Procesoyr u

d

e

d edt

Kp*ePID

Kd

Page 22: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

22

PID – Estructura matemática Paralela e Ideal

La forma Paralela es apta sobretodo para tratamiento empírico “manual”

La forma Ideal tiene la ventaja que Ti y Td son expresados en segundos y solo K depende de la unidad de medida del proceso

dt

tedTdtte

TteKtu d

iPID

1

dt

tedKdtteKteKtu dipPID Forma Paralela

Forma Ideal

Page 23: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

23

PID – Función de Transferencia de un PI

Esta formulación es muy útil porque pone en evidencia las constantes de tiempo del controlador

Un controlador PI tiene una función de transferencia con un cero y una acción integral

dtte

TteKtu

iPI

1Forma PI Ideal

iPI sT

KsC1

1

i

iPI sT

sTKsC

1

O

Page 24: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

24

PID – Función de Transferencia de un PID

dt

tedTdtte

TteKtu d

iPID

1

d

iPID sT

sTKsC

11

Forma PID Ideal

Page 25: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

25

PID – Estructura matemática Serie

La forma Serie es útil cuando se analiza el controlador en el dominio de la frecuencia, dado que pone en evidencia las constantes de tiempo (polos y ceros)

Observar:

K, Ti y TD de la forma Ideal difieren de

y de la forma Serie

Forma Serie

d

iPID sT

sTKsC

11

i

diiPID sT

TTssTKsC

21

s

sTsTKsCPID

21 11

Partiendo de la forma Ideal:

d

i

PID TssT

KsC~

1~1

1~

iTK~

,~

dT~

Page 26: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

26

PID – Estructura Interactiva y No-Interactiva

Forma No-Interactiva (Paralela e Ideal):

Forma Interactiva (Serie o Clásica):

PPID

D

I

I

P

PDPID

Page 27: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

27

PID – Implementaciones Industriales

)(1

)()( yrsT

sKyr

s

KyrKsu

F

dipPID

Forma Paralela:

u: salida de control (CO) r: setpoint (SP) y: valor de proceso (PV)

KP: ganancia proporcional

KI: ganancia integral

KD: ganancia derivativa

TF: constante de tiempo de filtro

: factor de peso para setpoint en término proporcional

= 1 implica acción proporcional sobre el error = 0 implica acción proporcional sobre el PV

: factor de peso para setpoint en término derivativo

= 1 implica acción derivativa sobre el error = 0 implica acción derivativa sobre el PV

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28

Respuesta de un sistema de primer orden

sT

eGsG

sTd

00 1

Parámetros:

G0: ganancia estática

T0: constante de tiempo

Td: retardo puro o tiempo muerto

Función de transferencia:

s

esG

s

51

3

G0

Respuesta a escalón unitario

63%

T0Td

02.2 Ttr

G

0

)(

0 )1( 0 UeGty T

Tt d

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29

Respuesta de un sistema de segundo orden

1

2.1

4.07.0

22

2

02 nn

n

ssGsG

Función de transferencia:

Sub -amortiguado

Crítico

Sobre-amortiguado

Parámetros:

G0: ganancia estática

n: frecuencia natural no amortiguada

: relación de amortiguamiento

Mp

ts Go

Mp: sobretiro (“overshoot”)

21100(%)

eM p69.0,

2.3%)5(

nst

ts: tiempo de asentamiento (5%)

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1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

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Sintonía de Controladores PID

Objetivo Hallar los parámetros del controlador PID (típicamente K, Ti y

Td) para obtener una respuesta de lazo de control deseada

Especificaciones en el dominio del tiempo y/o frecuencia Cometidos principales del controlador:

Seguimiento de setpoint Rechazo de perturbaciones

Métodos de sintonía Ziegler-Nichols (Manual) Lambda IMC (Internal Model Control) Ubicación de Polos Dominantes

Page 32: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

32

Procedimiento para la Sintonía

Medición“PV”

Medición“PV”

ControladorControlador

ActuadorActuador ProcesoProceso

Objetivo“SP”

Objetivo“SP”

Salida deControl “CO”

Salida deControl “CO”

GPCPIDSP (r) PV (y)

CO (u)

-

Adquirir1

Modelar 2Sintonizar

3

Page 33: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

33

Adquisición de Respuestas

Ensayos escalón (perturbación del proceso): en lazo cerrado (modo automático): cambios en SP

en lazo abierto (modo manual): cambios en CO

capturar la dinámica del proceso entre CO y PV

evitar perturbaciones externas

magnitud de los escalones significativa respecto al ruido de medida, limitados por condiciones operativas

variedad de amplitudes y en ambos sentidos para caracterizar el o los puntos de trabajo

Page 34: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

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Identificación del Modelo Usualmente expresado como Función de Transferencia Métodos automáticos de ajuste de parámetros con selección

manual o automática del orden del modelo Evaluación del modelo mediante índices de ajuste a la respuesta

real (<error2>, R2, etc.) Simulación del modelo (respuesta escalón, diagramas de Bode) Validación del modelo con otro set de datos

K: ganancia estática Tz: constante de tiempo del cero T1, , n : constantes de polos D: retardo de transporte (“tiempo

muerto”)

22

1 21

1

nn

sDz

sssTs

esTKsG

Page 35: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

35

Sintonía: Método Ziegler-Nichols (Manual)

Método manual clásico para elección de parámetros de sintonía de PIDs

Diseñado para rechazo de perturbaciones Procedimiento:

1. Se configura el controlador en modo proporcional únicamente.

2. Se aumenta la ganancia hasta producir una oscilación.

3. Se registra la ganancia (Ku) y el período de la oscilación (Tu).

4. Se eligen los parámetros del PID de acuerdo a una tabla.

Controlador K Ti Td

P 0.5 Ku - -

PI 0.4 Ku 0.8 Tu -

PID 0.6 Ku 0.5 Tu 0.125 Tu

En la práctica requiere re-sintonía o atenuación de los parámetros para respuesta más estable

Page 36: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

36

Sintonía: Método Lambda

Requerimientos: modelo de primer orden, estable o integral, con tiempo muerto

Parámetros de diseño: constante de tiempo del lazo cerrado ()

PPIDSP CO

-

PV

P

sT

PsP

0

0

1

s

sP

1

1

0TFactor

Factor Lambda (relación con lazo abierto):

)1

1()(00

0

sTKsPIDTT

P

TK

II

Controlador PI:

Page 37: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

37

modelo del proceso

inversa aprox. del modelo

filtro, típicamente primero orden ()

IMC

Sintonía: Método IMC (Internal Model Control) Extiende el concepto del método Lambda a modelos de mayor orden Requerimientos: modelo estable Parámetros de diseño:

Máxima Sensitividad (MS), o

Constante de tiempo del lazo cerrado ()

MS permite un diseño robusto (cuanto menor sea el valor de MS, más robusta es la sintonía)

SP

PVCO

-

-mG

PGGfmG

mGmG

fG

GPGc-

)(1

DPIGGG

GGG

mmf

mfC

Page 38: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

38

Sintonía: Método de Ubicación de Polos Dominantes

Requerimientos: ninguno

Aproxima el lazo cerrado a una transferencia de segundo orden

Parámetros de diseño: : relación de amortiguamiento

: frecuencia natural

PPIDSP CO

-

PV

G 22

2

2 nn

n

sssG

Page 39: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

39

Sintonía: Método ITAE

Índice de Performance ITAE

Integral Time Absolute Error: el producto por t reduce la contribución del error inicial y prioriza

el error final

Índice modificado: p limita el gradiente de la acción de control u (CO)

Requerimientos: valores iniciales del PID para lazo estable utilizar otro método inicialmente

optimizar con ITAE

Parámetros de diseño: máx(dCO/dt) - opcionalmente

dttetITAE )(

)max()(dt

dupdttetITAE

O

Page 40: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

40

Métodos de Sintonía

Método Modelo de Proceso Tarea de Control Parámetros de Diseño

Observaciones

Manual Todos Cualquiera – el usuario debe saber como sintonizar

Parámetros del controlador

Partiendo de inicio o ajustando los resultados automáticos

Lambda Primer orden, estable

(Auto-regulados con solo una constante de tiempo o puramente integral)

Seguimiento de setpoint

Constante de tiempo en lazo cerrado deseada (Lambda o factor Lambda)

Lambda es la constante de tiempo del lazo cerrado

El factor lambda es la relación con el lazo abierto

Ubicación de Polos Dominantes

Todos Rechazo de perturbaciones (y seguimiento de setpont, ver observaciones)

Amortiguamiento ζ de transitorios y su limitante de velocidad ωmax

Sintonía universal para ambas tareas, para controladores con coef. de SP ajustable

IMC Estable

(Auto-regulados o integral)

Seguimiento de setpoint

MS (Máxima sensitividad) o Lambda

Especificando MS se garantiza robustez directamente

ITAE Todos Minimizar función de costo

Gradiente de la salida de control

Requiere parámetros iniciales de controlador estable

O

Page 41: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

41

Sintonía: Evaluación

Simulación de la respuesta del lazo cerrado ante perturbaciones externas y cambios de setpoints

Diversos parámetros de performance tanto en el dominio del tiempo como en frecuencia

Simulación de la sintonía con diversos modelos Parámetros de sintonía acorde a la implementación del

PID

Page 42: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

42

Evaluación en el Dominio del Tiempo

dtteD

IAE )(1

Error Absoluto Integrado:

1

2

3

4

5

6

Page 43: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

43

Evaluación en el Dominio de la Frecuencia

GPCr yu

-

d n

)()( sGsCG Pol

)()(1

)()(

sGsC

sGsC

r

yG

P

Pcl

)()(1

1

sGsCn

yS

P

Transferencia en lazo abierto:

Transferencia en lazo cerrado:

Función de Sensitividad:

Transferencia Señal de Error:

Transferencia Ruido-Acción de Control:

e

SsGsCr

e

P

)()(1

1

r: referencia, set-point (SP)

u: acción de control (CO)

y: salida (PV)

d: perturbación a la entrada

n: ruido de medida

)()(1

)(

sGsC

sC

n

uG

Pun

O

Page 44: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

44

Evaluación en el Dominio de la FrecuenciaParámetros de Estabilidad Relativa - Robustez

Diagrama de Bode del lazo abierto, Gol(s)

)(arg( cpjolGm

)(

1

cgj

olG

mA

cp

mdT

Margen de Retardo:

Margen de Fase:

Margen de Ganancia:

1

2

3

Delay Margin

Page 45: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

45

Lazos Feedforward y Cascada

GD

GPCFB

SP PVCO

D

-

CFF

Cascada:

Feedforward:

GINCOUT

SP PV

-

CIN

GOUT

-

COOUT = SPIN

PVINCOIN

1

)1(

sT

esTKsC

Lag

DsLead

FF

O

Page 46: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

46

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Page 47: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

47

¿Qué es ‘performance de control’?

La pregunta de performance del controlador es considerada en la fase de Diseño del Controlador

constante de tiempo

IAE, ISE, …

tiempo de asentamiento

sobretiro

ancho de banda

frecuencia de corte

márgenes de ganancia/fase

margen de retardo

O

Page 48: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

48

Diferencia entre Sintonía y Evaluación

Etapa de Diseño Etapa de Evaluación

Diseño razonable

Diseño ligeramenteagresivo

?

¿es esto un buen control?

Si no: ¿por qué?

Page 49: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

49

Generar información a partir de datos!

Supervisión de Performance Rara vez se dispone de información

adicional Usar datos de operación solamente Responder preguntas más relevantes

Preguntas típicas ¿Oscilan los lazos? ¿Trabajan en modo automático? ¿Tienen un desempeño aceptable? ¿Cuáles lazos requieren nueva sintonía? ¿Hay problemas de físicos? (desgaste de

válvulas, por ej.)

O

Page 50: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

50

Supervisión de lazos de control – no-invasivo!

índices (KPI)

Monitoreo de Condicionesde Lazos de Control (CLCM)o Auditoria

Page 51: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

51

Evaluación de Performance por Pasos

1. Recolectar y analizar datos

2. Calcular Indicadores Claves de Performance (KPI)

3. Elaborar hipótesis y sugerencias basadas en los KPI

importante matemática involucrada

O

Page 52: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

52

Diagnósticos de Lazos de Control

Diagnósticos típicos: Problema de sintonía

Lazo oscilatorio

Perturbación externa

Fricción estática en válvula

Pérdida en válvula

Tamaño de válvula incorrecto

Performance global aceptable

KPIKPI

Reglas de AuditoriaReglas de Auditoria+ Diagnósticos de

Mantenimiento

Diagnósticos deMantenimiento

Ranking de Lazos

según Performance

Buena

Regular

Pobre

Page 53: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

53

Indicadores Claves de Performance Estadísticas básicas

Valor medio, desviación estándar

Validez de datos “Outliers”

Check de validez

Compresión

Modos de lazo de control Automático/Manual

Saturado

Cascada

Nivel de ruido

Índices de Performance Performance del lazo

Índice Harris

Retardo puro estimado

Índices de Oscilación Oscilando, si/no?

Frecuencia/Período

Índices de Válvulas Fricción estática

Índice de No-linealidad Índice de No-linealidad

Índice de No-Gaussiano

Page 54: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

54

Estadísticas Básicas

Valor medio

Desviación estándar

Kurtosis, Skewness

Simple pero útil

Tendencias son importantes

Valores típicos que se capturan visualmente de tendencias

Importante para documentación

Para cálculos propios

Siempre posibles

skewness

kurtosis

O

Page 55: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

55

Validez de Datos

¿Son los datos válidos para análisis?

Compresión de datos si los datos se obtienen de un

historiador

Cuantificación de datos Puede conducir a mala performance

de control

compresión cuantificación

“outliers”

Page 56: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

56

0 200 400 600 800 1000 1200280

300

320

0 200 400 600 800 1000 120025

30

35

Modos del Lazo de Control

Automático / Manual

Salida saturada

Cascada

time [s]

PV

, SP

CO

PV

, SP

time [s]

Modo cascada = 0%Modo automático = 100%

Modo cascada = 0%Modo automático = 100%

Modo cascada = 100%Modo automático = 100%

Saturación = 32.3%

Modo cascada = 100%Modo automático = 100%

Saturación = 32.3%

CO

Page 57: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

57

Detección de Oscilación – ¿una tarea simple?

Dominio de la frecuencia encontrar picos en el espectro

Dominio del tiempo señales periódicas “a la vista”

Auto-correlación considera el factor de amortiguación

buena cancelación del ruido

Auto-correlación regularidad de cruces por cero

Tiempo [s]

Aut

o-co

rre

laci

ónA

uto-

corr

ela

ción

Tiempo [s]

Señ

al

de e

rro

rE

spec

tro

Frecuencia

Tiempo [s]

Page 58: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

58

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

Índices de Oscilación

Detección de oscilación Interna - externa

Cuantificación Período – amplitud

Importante para análisis de causa raíz (“root-cause analysis”)

Diagnósticos de oscilación Fricción en válvulas

No linealidad

Espectro

O

Page 59: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

59

Índice de Oscilación (dominio del tiempo)

0.88 0.25Controlador sintonizado

0 = sin oscilación, 1 = oscilación perfecta

Cau

dal [

%]

Tiempo [s]

Page 60: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

60

Severidad de la Oscilación

Cuantifica la oscilación

Período = 42.7 [s]Amplitud = 23.9 %

Severidad = 79.8 %

Período = 42.7 [s]Amplitud = 23.9 %

Severidad = 79.8 %

Período = 21.1 [s]Amplitud = 2.5 %

Severidad = 41.2 %

Período = 21.1 [s]Amplitud = 2.5 %

Severidad = 41.2 %

Tiempo [s]

Page 61: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

61

Índices de No-linealidad

Análisis de causa raíz de oscilaciones

Identificación de problemas en actuadores

Sumamente útil en conexión con detección y diagnóstico de oscilación

Fricción estáticaFricción estática

Banda muertaBanda muerta

HistéresisHistéresis

Page 62: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

62

Índices de Actuadores/Válvulas

Estadística simple y diagnósticos avanzados

No linealidad en válvulas es un problema importante

Desplazamiento/ hora = 3510 [%/h]

# Cambios de dirección/ hora = 1050 [#/h]

Tamaño de la válvula = 100 [%]

Desplazamiento/ hora = 3510 [%/h]

# Cambios de dirección/ hora = 1050 [#/h]

Tamaño de la válvula = 100 [%]

C

O

Page 63: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

63

Ejemplo de Investigación de Oscilación

F

FC

fricciónestática

carga cíclica

sintonía muy rápida

Diagnósticos

Verificar performance global

Detectar oscilación

Decidir entre estas 3 causas

Índices

Detalles de la oscilación (período, amplitud …)

Tendencias para cada índice

Page 64: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

64

Señales ‘Perfectas’ de Fricción Estática

tiempo

Setpoint SP

Variable de Proceso

PV

Salida de Control CO

Page 65: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

65

Un Problema Típico: Lazos Acoplados

F

FC

A

AC

Producto 2

Producto 1

no o.k.

o.k.

Lazo de CaudalLazo de Caudal

Lazo de ComposiciónLazo de Composición

Page 66: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

66

Ambos Lazos Oscilan

Diagnosis:Diagnosis: stictionstiction no stictionno stiction

control de composicióncontrol de composición control de caudalcontrol de caudal

cros

s-co

rr.

cros

s -co

rr.

¿Cuál lazo está causando la oscilación?

tiempo [s]tiempo [s] tiempo [s]tiempo [s]

Page 67: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

67

Solución con Correlación Cruzada

La correlación cruzada es usada cuando se tiene información de dos diferentes series temporales. El rango de valores es de -1 a 1 de tal forma que cuanto mas cercano esté el valor a 1, mas similares son las series.

Cálculo: Multiplicar ambas señales en cada muestra y sumar los productos

Page 68: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

68

Si la causa es fricción estática ...

variable de proceso

señal de controlcorrelación cruzada

CCF

corrimientos

Page 69: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

69

Si la causa no es fricción estática ...

variable de proceso

señal de control

correlación cruzada

CCF

corrimientos

Page 70: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

70

Diagnóstico usando correlación cruzadase

ñale

sse

ñale

s

control de composicióncontrol de composición control de caudalcontrol de caudal

corr

. cr

uzad

aco

rr.

cruz

ada

Diagnóstico:Diagnóstico: fricciónfricciónestáticaestática

no hay no hay fricciónfricción

Page 71: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

71

Índices de Evaluación de Sintonía

¿Que tan cerca sigue el Valor de Proceso al Setpoint?

Índice de Harris

Índ

ice de H

arris

25%

5%

3%

0.3%

5.3%

0.6%

Í nd

ic e de C

ruc e d

e Set p

oi n

t

0.02

0.96

0.92

Page 72: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

72

Índice de Harris (Mínima Variancia)

Método estocástico que permite evaluar la performance del controlador mediante una comparación con el controlador de Mínima Variancia (MVC): Aquel capaz de remover todas las perturbaciones (luego del

tiempo muerto) dejando solamente un ruido blanco

Representa el mejor resultado teórico que se puede alcanzar

Se calcula como:

con valores entre 0 y 1, cuánto más alto, mejor la performance.

2

2

PVSP

MVCI

O

Page 73: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

73

Índice de Harris (Mínima Variancia)

Principio: comparación con control de mínima variancia

=

+

Predecible, puede ser removidopor el control

No predecible, no puedeser removido por el control

La parte predecible depende del tiempo muerto del procesoLa parte predecible depende del tiempo muerto del proceso

El índice de Harris calcula la parte predecible mínima dada la restricción del tiempo muerto

O

Page 74: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

74

Índice de Harris (Mínima Variancia)

I =

+

Calcular índice de performance (I):

[0 1]

Impulso Respuesta a impulsoestimada de datos de

operación normal

PERO ... necesita saber el tiempo muerto de cada lazo!PERO ... necesita saber el tiempo muerto de cada lazo!

controlMV

controlactual

controlPI óptimo

time [s] re

spu

est

a a

i mp

ul s

o e

n la

zo c

err

ad

o

2

2

PVSP

MVCI

O

Page 75: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

75

Antes:

Después:

Índice de Harris – Ejemplo

0.47

0.96

O

Page 76: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

76

64%

good

24%

medium

12%

bad

# lazos de buena performance: 32 # lazos intermedios: 12 # lazos de mala performance: 6

Ejemplo de una Herramienta de Performance

Unidad de Proceso: Unit-xyzLazos investigados: 50Fecha: 2002-08-15Performance global: buena

Lazos de mala performance * oscilando: 3 * gran desviación estándar: 2 * comportamiento sospechoso: 1

Indicar malos lazos en pantallay reportes

Page 77: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

77

Loop FC-xyzProblema: oscilaciónCausa probable: problema

en válvulaSolución: mantenimientoHasta tanto, sintonizar con Ti=10.8, Kp=0.74

Loop TC-xyzProblema: oscilaciónCausa probable: externaSolución: revisar FC-xyzSintonía actual OK

Loop Lc-xyzProblema: alta varianciaCausa Probable: sintonía/estructura del controladorinsuficiente Solución: resintonizar controladorPI (Ti=10.8, Kp=0.74) y usar señales abc para feed-forward (Kf=0.92)

Ejemplo de una Herramienta de Performance

Page 78: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

78

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Page 79: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

79

Análisis de Perturbaciones de Planta

Perturbaciones a nivel de toda la planta causan problemas significativos

El reciclaje de energía y material contribuye a su propagación

La identificación de la causa raíz no es una tarea simple

Tradicionalmente requiere conocimiento experto del proceso y/o ecuaciones de primeros principios

Alternativa: software avanzado de tratamiento de señales procesando información típica de históricos de planta

Page 80: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

80

Ejemplo de Perturbaciones a Nivel de Planta

Columna de destilación parte de un proceso mayor

Reacción con dependencia crítica de la temperatura

Estructura de control: Control cascada para el

flujo calefactor de entrada

Control de flujo de salida mediante medida de nivel

7 temperaturas adicionales a lo largo de flujo para supervisión

TC2

TC1

TI1

TI2

TI3

TI7TI6

TI4

TI5

LC1

Salida deFluido

Calefactor

EntradaFluido

Calefactor

Alimentación

Salida deProducto

Salida de Producto

Intermedio

Page 81: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

81

Perturbación Afectando el Proceso

Hipótesis de causa raíz:

1. Controlador de nivel LC1 mal sintonizado

2. Perturbación externa en alimentación TI1

TC2

TC1

TI1

TI2

TI3

TI7TI6

TI4

TI5

LC1

Salida deFluido

Calefactor

AlimentaciónTI1

TI2

TI3

TI4

TI5

TC1

TC2

TI6

LC1

TI7

0 50 100 150 200 250 300 350 400

15% osc.

Salida de Producto

Intermedio

EntradaFluido

Calefactor

Salida deProducto

Page 82: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

82

Metodología de Análisis de Perturbaciones

Recolección de tendencias de variables involucradas Procesamiento:

selección de tramos útiles (valor medio constante durante las oscilaciones)

aplicación de filtros pasa-banda para enfocarse en la oscilación bajo estudio

2 técnicas de “Clustering”: Detección de oscilación Análisis de Componentes Principales

Indicador de Causa Raíz #1: No-linealidad Indicador de Causa Raíz #2: Causalidad Indicador de Causa Raíz #3: Retardos temporales

Page 83: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

83

TI1

TI2

TI3

TI4

TI5

LC1

Indicador 1: Resultados de No-Linealidad

TC2

TC1

TI7TI6

TI1

TI2

TI3

TI4

TI5

LC1

SalidaFlujo

Calefactor

EntradaFlujo

Calefactor

Alimentación

Salida deProducto

ProductoIntermedio

Page 84: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

84

Indicador 2: Matriz de Causalidad

TC2

TC1

TI1

TI2

TI3

TI7TI6

TI4

TI5

LC1

TI1 causa TI2

TI3 causa TI4

TI4 causa TI5

Efecto

Cau

sa

Page 85: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

85

Indicador 3: Retardos Temporales

TC2

TC1

TI1

TI2

TI3

TI7TI6

TI4

TI5

LC1

10 seg20 seg20 seg40 seg

140 seg

30 seg

290 seg

Page 86: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

86

Hipótesis de causa raíz:

1. Controlador LC1 mal sintonizado

2. Perturbación externa por alimentación, TI1

Hipótesis de causa raíz:

1. Controlador LC1 mal sintonizado

2. Perturbación externa por alimentación, TI1

La perturbación es causada por la alimentación

TC2

TC1

TI1

TI2

TI3

TI7TI6

TI4

TI5

LC1

TI1

TI2

TI3

TI4

TI5

TC1

TC2

TI6

LC1

TI7

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Page 87: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

87

1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Page 88: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

88

El Escenario de Control Avanzado de Procesos

LAB

MPC

ModeloRTO

Modelado Riguroso

Optimización de Lazos Control de Proceso en DCS

Proceso

SPC MvSPC

SPC

ModelosInferenciales Operador

Page 89: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

89

Amplia disponibilidad de históricos de datos y sistemas de información de laboratorio han de hecho de los datos un “commodity”

Las plantas son “productoras de datos” con cientos de miles de puntos almacenados cada día

Los datos históricos son un activo valioso para un mejor control, soporte de decisiones gerenciales y optimización de procesos, pero extraer información útil requiere herramientas

Auge de Modelos derivados de Datos

Page 90: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

90

Aplicación Típica: Sensores Inferenciales

Sensor Inferencial / Modelo

variable de proceso estimada

variables de proceso medidas

Estimar una variable de proceso cuya medida directa no es posible o no se encuentra disponible

Se basa en redundancia de información mediante relaciones con otras variables de procesos que se miden directamente

Tecnología usada: redes neuronales, regresiones, algoritmos genéticos, SPC, MvSPC, etc.

Page 91: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

91

143.0 ppm

Sensores Inferenciales: ¿Por Qué?

LIMS

PIMS

DCS

(Sistemas de Información)

ANALISIS DE LABORATORIOMuestras

Resultados

• de 1 a 12 horas de retraso en la medida

• efectuado cada X horas

Page 92: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

92

143.0 ppm

Información continua, en tiempo real

LIMS

PIMS

DCS

(Sistemas de Información)

ANALISIS DE LABORATORIOMuestras

Resultados

• de 1 a 12 horas de retraso en la medida

• efectuado cada X horas

SensoresInferenciales

• sin demoras• medidas continuas• análisis de laboratorio usados

para validación periódica de los sensores inferenciales

Page 93: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

93

Aplicaciones Típicas de Modelos Inferenciales

Medidas Inferenciales Validación de Sensores PEMS – Monitoreo Predictivo de Emisiones Monitoreo de Calidad Monitoreo de Performance de Proceso Aviso de Mantenimiento

Page 94: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

94

Introducción a MPC

MVs

CVs & PVs

MVs = Variables de Proceso Manipuladas, independientes, SPs control básicoFFs = Variables Feedforward, perturbaciones medidas del procesoCVs = Variables Controladas, dependientes, salidas de procesoPVs = Variables de Proceso, realimentación al estimador, mejor predicción

FFs

MPC

Objetivos CV

Objetivos MV

Límites CV

Límites MV

Modelo

Optimiz. PROCESO

PVs

COsPID

PIDPID

Automación

Básica

SPs

Page 95: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

95

Cómo MPC mejora la Performance

Vista Estadística

Reduce la variancia y mueve hacia los Límites

5

4

3

2

1

0330° 350° 370° 390° 410° 430°

6

% M

ues

tra

s/ G

rad

o F

Grados F

Page 96: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

96

Cómo MPC mejora la Performance

Región de OperaciónPreferida por el Operador

ÓptimoEconómico

RestricciónDesbordeRestricción

Condensador

Restricción deTemperatura enReboiler

Vapor

Reflujo

Manejo simultáneo de restricciones y variables

MPCInicial

MPC

Page 97: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

97

Aplicaciones Típicas de MPC

Importante número de aplicaciones probadas de MPC en industrias de proceso Destilación & Fraccionamiento

Reactores Químicos

Operación de Unidades en Refinería

Plantas de Etileno

Digestor de Pulpa

Page 98: Optimizacion Lazos de Control ABB guía

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1. Introducción

2. ¿Por Qué Optimización de Lazos?

3. Conceptos de Teoría de Control

4. Sintonía de Lazos

5. Auditoria de Lazos

6. Análisis de Perturbaciones de Planta

7. Herramientas de Control Avanzado

Agenda

Muchas Gracias por su Atención