Programación de controlador predictivo en EcosimPro® e implementación en planta de distribución de oxígeno

El presente proyecto presenta la aplicación de un controlador predictivo no lineal (NMPC), programado en EcosimPro®, a la planta de distribución de oxígeno instalada en el Laboratorio del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática (EII Sede Dr. Mergelina, Universidad de Valladolid), que simula el comportamiento de una red de distribución de hidrógeno en una refinería. La planta, cuya descripción detallada se muestra en el apartado 4, consta de dos generadores de oxígeno que aportan flujos de gas con distinta pureza. Se dispone de dos colectores para la circulación de sendos flujos con tres ramas de aporte por cada colector a tres unidades consumidoras de oxígeno. Dichas unidades son depósitos de tanque agitado por los que circula un flujo continuo de agua impulsado por bombas peristálticas, de tal modo que el consumo de oxígeno está basado en el fenómeno de difusión gas‐líquido. Las variables medidas en cada unidad son la concentración de oxígeno disuelto (variable controlada) y la temperatura (perturbación medible), siendo las referencias de los controladores PID de flujo de gas en las ramas de aporte a cada unidad las variables manipuladas en el problema de control. Inicialmente, se crea una librería en EcosimPro con la simulación del modelo, previamente identificado y validado, y la programación del controlador predictivo, tomando como suposición inicial que dicho modelo es idéntico al proceso, y posteriormente introduciendo desviaciones en los parámetros para estudiar la corrección de los errores de modelado. Para ello, se plantea un problema adicional de minimización en el que la función objetivo es el sumatorio del cuadrado de las diferencias entre los valores de la variable predicha por el modelo y los valores reales medidos del proceso, a lo largo de un horizonte móvil, teniendo como variable de decisión un parámetro de perturbación no medible que modifica el modelo para ajustarlo a los valores reales (Moving Horizon Estimation, MHE). Una vez programado el control predictivo, se establece el esquema de comunicaciones necesario para su implantación a la planta en tiempo real vía OPC, gracias a la posibilidad de crear servidores OPC a partir de los códigos de EcosimPro y configurando el intercambio de variables en el SCADA EDUSCA (Educational Scada), que permite la interacción del usuario con el proceso. En resumen, este proyecto presenta una nueva funcionalidad de EcosimPro, que además de simular el comportamiento de un modelo, es capaz de llevar a cabo el control y la supervisión de un proceso real mediante la creación de servidores OPC a partir de los códigos programados.Departamento de Ingeniería de Sistemas y AutomáticaMáster en Investigación en Ingeniería de Procesos y Sistemas Industriale