Desarrollo de Sensores Basados en Entropía y la Entropía Aproximada para la Implementación de Control Supervisor en Cierta Clase de Sistema Dinámico Híbrido

(Resumen)

 

Los sistemas dinámicos complejos considerados en la teoría de control moderna, en particular, los sistemas de procesos continuos tales como: procesos químicos, procesos de refinación, etc., tienen que manejar una gran cantidad de variables, divididas en muchos subsistemas. Estos subsistemas, generalmente, pueden representar procesos de transformación (nivel de ejecución o nivel bajo), controles supervisores que deben organizar y regular todos los procesos (nivel supervisor o nivel medio) y gerencia de producción (nivel gerencial o nivel alto); por supuesto, cada nivel tiene su dinámica particular, por ejemplo, en el nivel de ejecución predominan las dinámicas de variables de tiempo continuo y/o tiempo discreto y en los niveles superiores predominan las dinámicas de eventos discretos. Sin embargo, manejar de una manera integrada las dinámicas existentes entre el nivel de ejecución y los niveles superiores no es una tarea trivial, ya que las dinámicas de cada nivel son de distinta naturaleza; todo esto ha conllevado a investigadores e ingenieros a la necesidad de desarrollar herramientas que les permitan involucrar las diferentes dinámicas coexistentes en el sistema estudiado. Por lo tanto, una de las premisas utilizadas para la automatización integrada es la de modelar conjuntamente todas las din´amicas involucradas en el sistema completo, este tipo de modelado es comúnmente conocido como sistemas dinámicos híbridos (SDH). Además, con estos SDH se pueden desarrollar nuevos sistemas supervisores que permiten regular ciertas plantas híbridas, donde estas plantas híbridas pueden ser procesos complejos continuos o discontinuos y controlados en formas discretas; se puede resaltar, que este tipo de planta no puede ser f´acilmente abordado por la teor´ıa de control continuo o por la teoría de control discreto en forma separada.

En general, los supervisores son sistemas de eventos discretos (SED) que permiten controlar los múltiples subsistemas que pueden coexisten en los procesos complejos; sin embargo, para desarrollar buenas síntesis de tales supervisores es necesario sensar o detectar todos los eventos generados en tales subsistemas. No obstante, detectar estos eventos no es una tarea fácil; dado que las ocurrencias de tales eventos pueden ser instantáneas, asíncronas y generadas por muchas causas (internas o externas); también, estos eventos pueden ser controlables o no controlables (deseados o no deseados), y estos ´ultimos podr´ıan causar desequilibrios y/o desorden en el sistema, conllevándolo a fallas catastróficas. En concreto, la tarea fundamental de cualquier supervisor es tratar de controlar el sistema en forma global, y una forma de realizar esta tarea es sensar todos los eventos generados en los subsistemas que lo compone para poder regular los eventos controlables, y así, poder mantener el sistema en los estados de valores deseados; pero, como se dijo anteriormente la tarea de detectar estos los eventos no es sencilla, entonces, se puede inferir el porqué, en la literatura, no existe un método infalible para detectar tales eventos.

Por todo lo expuesto, esta tesis tuvo como objetivo principal estudiar y desarrollar dos nuevas metodologías para detectar ciertos eventos (como fallas, arranques y/o paradas de planta, cambios de consignas, etc.) en una planta de control complejo dentro de un SDH. El primer método se basó en el Balance de Entropía, éste permitió detectar cualquier evento generado en el sistema estudiado, por ejemplo, el arranque de planta y ciertas perturbaciones inducidas en el sistema. En este caso, se usó como ejemplo de aplicación una caldera de vapor tratada como un sistema continuo, controlada en forma discreta a través de dos bombas que debían mantener el nivel de agua en un valor adecuado, tanto la caldera como las bombas fueron modeladas como un SDH a través de tres autómatas híbridos. Como resultado se encontró que dentro de la caldera, el balance de entropía fue muy sensible a cualquier evento que gener´o cambio o no de estado. También se demostró que el balance de entropía puede utilizarse como detector de eventos en las distintas regiones de operación
del sistema. El segundo método tiene como nombre la Entropía Aproximada (ApEn); que permitió identificar y cuantificar cualquier evento generado en un sistema de estructura variable, que es un sistema discontinuo controlado en forma discreta por un conmutador, este sistema se pudo representar como un SDH; específicamente, el ejemplo de aplicación es un circuito convertidor elevador de potencia CD-CD (comúnmente conocido como convertidor Boost “elevador”).

Los resultados en forma general de este estudio, establecen que estos dos nuevos métodos de detección de eventos permitieron detectar cualquier evento generado dentro de una plantahíbrida, donde ésta planta híbrida fue un proceso continuo o discontinuo con un control discreto, este tipo de configuración es una clase de SDH. Los detectores desarrollados fueron muy sensibles a cualquier evento que generó cambios o no en el sistema, lo que permitió tener información real del comportamiento del sistema completo. En particular, estos eventos fueron pequeñas perturbaciones que cambiaron los valores de las variables de estado del sistema de tal forma que lo apartó de los estados estacionarios. Por lo tanto, basados en estos detectores se proporcionó una síntesis para un control supervisor que pudo regular cada planta híbrida, y se pudo satisfacer todas las metas del sistema, por supuesto, bajo ciertas especificaciones. Tales especificaciones introdujeron muchas restricciones en la dinámica de cada planta híbrida. Por lo tanto, el supervisor pudo manejar la planta y cumplir con todos los objetivos dados, y esto permitió obtener un sistema híbrido robusto.

 

Autor: MSc. José Alberto Mendoza Salazar.