Reseña

Desde mucho antes de que el ingeniero escocés James Watt inventara, en 1.769, su primer regulador realimentado, conocido como regulador centrífugo de velocidad, destinado al control de la velocidad de una máquina de vapor, lo que dio origen al actual Control Automático Industrial, ha existido la necesidad de controlar sistemas físicos para optimizar sus procesos y reforzar la seguridad de los mismos. No es de extrañar, entonces, que esa necesidad haya impulsado el desarrollo de la amplia variedad de métodos de control existentes en la actualidad.
El desarrollo de equipos de medición, actuadores y, especialmente, el desarrollo de poderosos y económicos equipos de cómputo, ha apalancado la implementación de las diferentes técnicas de control en las más diversas aplicaciones tecnológicas, hasta el punto de que una búsqueda no tan exhaustiva podrá dar fe del uso de técnicas tan simples como el control proporcional, hasta metodologías más refinadas como el control neuronal, predictivo, control difuso, adaptativo, entre otras. En esa diversidad de métodos de control desarrollados e implementados, el uso del controlador PID (Proportional Integral Derivative), en la gran mayoría de las aplicaciones en procesos industriales, permite satisfacer las especificaciones de funcionamiento impuestas a un proceso. Ello, aunado a la vasta experiencia que se ha adquirido sobre su comportamiento, explica por qué, los controladores tipo PID, cuyo primer análisis teórico fue realizado por el ingeniero ruso Nicolas Minorsky a principio de la década de 1.920, son, de lejos, los controladores más utilizados en la industria mundial, hasta el punto que se estima que aproximadamente el 95% de los lazos de control de procesos activos alrededor del mundo y que son parte fundamental del funcionamiento de esta sociedad, se configuran estableciendo los tres parámetros que definen las acciones, Proporcional, Integral y Derivativa, que caracterizan al popular, y casi centenario, controlador PID.
En la actualidad, en las operaciones industriales, tales como control de presión, flujo, temperatura, humedad, viscosidad, entre otras variables controlables de procesos, el módulo de control PID es un componente básico que proporciona la regulación y el rechazo de perturbaciones para esquemas de control de lazo único, en cascada, lazos múltiples y de múltiples entradas y múltiples salidas. No obstante, para mantener los valores de las variables medidas dentro de un intervalo operacional aceptable, se requiere determinar los valores de los parámetros del controlador que mantendrán el proceso operando dentro de las especificaciones requeridas. Una vez en operación, dada la naturaleza cambiante de la dinámica de muchos procesos, dichos parámetros deben reajustarse.
A pesar de su aparente simplicidad, la determinación de los parámetros de los controladores PID puede traer algunas complicaciones, que hacen de la sintonización de esos controladores todo un arte más que una ciencia. Muchas veces se usan métodos de ensayo y error, apoyados en la experiencia práctica que se tenga con el sistema controlado en cuestión; sin embargo, ha sido suficientemente documentado en la literatura de control de procesos de la industria que los métodos científicos, de base teórica, son superiores en relación a los métodos de ensayo y error para ajuste de estos controladores.
Basado en lo anterior, resulta necesario resaltar que la metodología que conlleva a la obtención de los parámetros de un controlador, PID en el caso que nos atañe, implica tres pasos fundamentales. En primer lugar, se requiere la obtención de un modelo matemático aproximado del proceso a controlar y conocer sus detalles y particularidades; luego, se aplica una o varias técnicas de sintonización de los parámetros del controlador; finalmente, se incluye los modelos del controlador y del proceso a controlar en ambientes de simulación, a los fines de analizar las respuestas y el comportamiento del sistema. Se pretende, partiendo de herramientas teóricas disponibles, analizar las diferentes situaciones prácticas que se pueden presentar, y en base a ello, seleccionar el mejor conjunto de parámetros del controlador.
El modelado matemático y la simulación son fundamentales en el diseño analítico de los sistemas de control de lazo cerrado. Representan el primer paso que debe dar el ingeniero de control cuando pretende diseñar un sistema de control para una determinada planta o proceso. El modelo analítico además de ser parte del método de diseño, funge como herramienta para el análisis del esquema de control resultante.
Siguiendo esta idea, este libro fue concebido como un conjunto de capítulos donde se muestran estudios teóricos de diseño de controladores PID, aplicados a diferentes procesos industriales. El libro está organizado en ocho (8) capítulos. Básicamente, cada capítulo creará un enlace entre aplicaciones específicas, por un lado, y métodos de diseño y análisis de controladores PID, por el otro. Se trata, en lo posible, de seguir un procedimiento simplificado donde se describe, analiza y modela la dinámica de un proceso, y en base a esto, se determinan los parámetros de ajuste del controlador PID, cuya eficiencia se mide mediante simulación. El énfasis sobre alguno de los aspectos resaltados anteriormente, dentro de cada capítulo, varía según lo que se considera más importante para el método que se describe.
En el primer capítulo, se evalúa el sistema de agua caliente de una empresa cervecera, con el fin de proponer mejoras en los esquemas de control de nivel y temperatura existentes. Se utilizan datos de campos, en períodos de baja y de alta producción de cerveza, para obtener y validar los modelos matemáticos del sistema. Se ajusta el controlador on-off para mantener el nivel de agua del tanque de reposición en un valor que garantice operación continua, mientras que los parámetros de un controlador PID, para la temperatura del agua en el tanque de suministro, son determinados usando el método de colocación de polos. Las simulaciones en la herramienta computacional Matlab muestran un funcionamiento adecuado del sistema.
Lazos de control de velocidad y temperatura del túnel de congelación de una planta de productos congelados, son estudiados en el segundo capítulo. Específicamente, se proponen controladores PID para regular, independientemente, la velocidad de la banda transportadora y la temperatura del túnel de congelación. Recurriendo a mediciones de campo se identifican los modelos matemáticos de ambos sistemas y, mediante el método de la ganancia última, se obtienen los parámetros de los controladores. Resultados de simulaciones en la herramienta computacional LabView se usan para evaluar el funcionamiento del sistema bajo ambos esquemas de control.
Por su parte, el tercer capítulo versa sobre el modelado analítico de un proceso para su posterior control mediante un PID. El proceso en cuestión es el bombeo electrosumergible (BES) de un pozo petrolero. Una vez desarrollado el modelo matemático no lineal completo del sistema real del BES, se procede a obtener un modelo lineal para dicho sistema, utilizando el método de series de Taylor sobre el modelo no lineal. Ambos sistemas, lineal y no lineal, son simulados en el Simulink del Matlab, observándose que el modelo linealizado tiene un desempeño similar al modelo real cuando el sistema opera cerca de su punto de equilibrio.
El cuarto capítulo presenta la propuesta de una nueva estrategia de control para el sistema de generación de vapor de una refinería, el cual presenta fallas por variaciones de carga. Aquí, se describe el proceso y el sistema de control actual. Después, se muestra el proceso de obtención del modelo matemático mediante identificación usando medidas reales de campo. Finalmente, se propone y evalúa una estrategia de control de acción pre-calculada, que usa el flujo de vapor como variable anticipada y su acción de control se suma a la señal de demanda de velocidad de combustión generada por un controlador PID.
Tomando en cuenta que con el uso de controlador PID para el control de temperatura interna de un equipo de cocción al vacío de atún no se obtiene el rendimiento deseado, en el quinto capítulo se propone un controlador de naturaleza adaptativa, aplicando el control adaptativo por modelo de referencia (MRAC, Model Reference Adaptive Control) y usando la regla MIT para el ajuste de los parámetros de un controlador PID. El objetivo es minimizar el error existente entre la salida del modelo MRAC y la salida resultante del proceso real. Los resultados de la simulación muestran la efectividad del controlador propuesto ante cambios de consigna del proceso.
La evaluación de varias estrategias de control para un proceso de separación bifásica, puede encontrarse en el sexto capítulo, en el cual, primero se documenta el proceso de identificación y validación del modelo matemático con el uso de un software de simulación de procesos. Seguidamente, se proponen las estrategias de control a aplicar, basadas en el comportamiento presentado por las variables de salida, y se procede al diseño de los controladores tipo PID. Finalmente, se realiza una simulación no lineal del proceso con la incorporación de los controladores diseñados, a fin de determinar su desempeño en lazo cerrado.
En el séptimo capítulo se muestra la aplicación de los métodos de optimización, Poliedros Flexibles y Algoritmos Genéticos, así como del método clásico de respuesta en frecuencia, orientados al diseño de controladores tipo PID. Primeramente, se describen los tres métodos, para luego aplicarlos al diseño de controladores utilizando tanto un modelo no lineal como su aproximación lineal. Al final, se comparan los desempeños en cada situación, basándose en los resultados obtenidos mediante simulación.
El octavo capítulo es el resultado de una sucinta revisión en la literatura acerca de la variedad de la aplicación de controladores PID, que va más allá de los procesos industriales. Específicamente, en primer lugar, se revisa el diseño de un sistema de lazo cerrado basado en un controlador PID, con el fin de obtener un modelo que permita describir los efectos que tiene un determinado fármaco anestésico en la inducción y mantenimiento de anestesia general durante un procedimiento quirúrgico. Seguidamente, se analiza un ejemplo de uso de un controlador PID basado en el modelo SIR (Susceptible-Infectious-Removed), para la contención del brote de la pandemia COVID-19, teniendo en cuenta el umbral de contención deseado, definido éste en términos del número máximo de hospitalizaciones aceptable por un determinado sistema sanitario determinado, con el fin de al menos minimizar la pérdida de vidas humanas y crisis económica. Posteriormente, se exponen los resultados obtenidos en un esquema Gestión de Cola Activa (AQM, Active Queue Management) aplicado a una red TCP (Transmission Control Protocol), una vez realizado un ajuste de las ganancias de un controlador PID usando la técnica bio-inspirada de optimización conocida como Optimizador de Lobo Gris (Grey Wolf Optimizer); las métricas evaluadas acerca del desempeño de la red son la tasa de pérdida de paquetes, estabilidad de la longitud de cola y congestión de los enrutadores de la red. A continuación, se analiza la aplicación de un controlador PID ajustado mediante la técnica de Algoritmo Genético (AG), en la minimización de las variaciones transitorias del voltaje que tienen lugar en un sistema de energía eléctrica cuando cambia la carga del sistema, asegurando que los errores del sistema en estado estacionario sean iguales a cero; el desempeño del controlador AG-PID diseñado es evaluado mediante la simulación de un regulador automático de voltaje (AVR, Automatic Voltage Regulator). Por último, se muestra el impacto de dos estrategias clásicas de control, específicamente, dos controladores proporcionales (P) con dos lazos de realimentación y un controlador PID con un lazo de retroalimentación, en la tasa de pedidos y el nivel de inventario dentro de un sistema de control de producción-inventario, tomando en cuenta las compensaciones entre el costo de producción-inventario y la satisfacción del cliente