Diseño de un sistema de control multivariable mediante algoritmos genéticos

OTEIZA P.P.; RODRIGUEZ D.A.; GIGOLA C.E.; BRIGNOLE N. B.

III Reunión Interdisciplinaria de Tecnología y Procesos Químicos RITeQ 2014

Universidad Nacional de Córdoba

Año: 2014; p. 132 - 133

En Rodríguez et al. (2013) se desarrolló un paquete general con el fin de encontrar una óptima red de cañerías para el transporte de gasolina natural proveniente de yacimientos gasíferos que se encuentran en la provincia de Santa Cruz. Se logró minimizar el costo total de la red de cañerías e identificar la localización estratégica de los nodos concentradores, en los cuales se acumula la producción de gasolina natural para ser luego enviada a la planta de procesamiento. Para completar este estudio, aún restaba analizar la respuesta dinámica del problema. Entonces, en primer lugar, en Oteiza et al. (2013) se optimizó mediante Algoritmos Genéticos (AG) los parámetros de controladores PI y PID adecuados a los datos disponibles para el control óptimo del volumen de gasolina natural en el nodo concentrador, con el objetivo de garantizar el suministro a la planta de procesamiento. El tanque de almacenamiento es un sistema MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output) ya que consta de tres variables de entrada: caudales provenientes de los yacimientos Pico Truncado, Cañadón León y Cañadón Seco y dos variables de control: nivel del líquido en el tanque y caudal de salida. Nuestro diseño del sistema de control consta de dos etapas. En la primera etapa (Oteiza et al. 2013) consideramos dos sistema SISO (Simple-Input-Simple-Output), sin considerar las interacciones entre los dos sistemas. Las simulaciones realizadas para analizar el comportamiento del sistema demuestran que los resultados obtenidos con AG son de buena calidad ya que las respuestas del sistema mejoran con respecto a las obtenidas con la técnica clásica de Ziegler-Nichols. En base a los resultados obtenidos y al análisis del caso de estudio, en este trabajo se completó la segunda fase del diseño de controladores MIMO, donde se consideraron las interacciones que se producen entre los sistemas. A partir del cálculo de la ganancia relativa (RGA), evaluamos las interacciones del sistema para obtener el mejor apareamiento entre las entradas y salidas. Luego, mediante AG nuevamente optimizamos los parámetros de los controladores. Para las variables de entrada consideramos los caudales de los yacimientos con mayor producción (Cañadón Seco y Cañadón León). El yacimiento Pico Truncado lo contemplamos como un caudal complementario ante la eventual declinación de los otros yacimientos. Para esto, diseñamos un lazo anticipativo para controlar los caudales de entrada al sistema de almacenamiento y así evitar la falta de suministro al tanque de almacenamiento.