Diseño e implementación de un estimador de estados híbrido como respaldo para un sistema Scada en una planta de tratamiento de agua residual

En el presente proyecto se utilizaron modelos en espacio de estados híbrido y autómatas finitos, para el diseño y simulación de un estimador de estados híbrido, el cual ha sido planteado como respaldo al sistema de instrumentación electrónica diseñado por la empresa Hidromecánica Ingeniería, para la...

Full description

Autores:
Ortegón Correa, Eduard Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/46475
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/46475
Palabra clave:
SCADA
WWTP
Automation
State Estimator
Finite Automaton
Ingeniería Electrónica
Automatización
Agua Residual
Scada
PTAR
Automatización
Estimador de Estado
Autómata Finito
Rights
openAccess
License
CC0 1.0 Universal
Description
Summary:En el presente proyecto se utilizaron modelos en espacio de estados híbrido y autómatas finitos, para el diseño y simulación de un estimador de estados híbrido, el cual ha sido planteado como respaldo al sistema de instrumentación electrónica diseñado por la empresa Hidromecánica Ingeniería, para la Universidad Agustiniana en su sede central. Para lo anterior, se realizó el modelo de la planta de tratamiento basado en ecuaciones diferenciales de primer orden, lo que permitió dar acercamiento dinámico de la planta y un posterior modelado de su operación general mediante autómatas finitos, que permitieron observar el comportamiento discreto de la misma. Se dividió el diseño de la solución en dos partes; en la primera se implementó un sistema en el software Lab View que permite la simulación de cada etapa con su respectivo autómata finito, con el fin de conocer el funcionamiento de la planta en algunos estados específicos, los cuales son los encargados de generar las salidas que controlaran el proceso. En la segunda parte, se realizó el diseño del modelo dinámico, para este fin se dividió la planta en siete etapas que corresponden a las fases de diseño propuestas por la empresa, en cada etapa se indagaron datos como el tiempo de llenado de cada tanque, altura y caudales, para generar a partir de estas características un modelo dinámico no lineal que describe al sistema, este modelo contempla otras características como la apertura de las válvulas, y la no linealidad presentada por la variación de la velocidad de vaciado de cada tanque. Si bien el comportamiento dinámico del sistema obedece a un modelo no lineal, en este trabajo se emplean modelos lineales alrededor de puntos de operación definidos por la presencia de sensores tipo interruptor de nivel HHL (Homogenizer High Level), HLL (Homogenizer Low Level). Esto, se propone porque se espera obtener mejores resultados en los modelos lineales sobre los puntos de operación que mediante un solo modelo que abarque un rango continuo de puntos; de esta forma se reduce el costo computacional y se simplifica el proceso de identificación de la planta. Con base en lo anterior, se implementaron el modelo no lineal y su aproximación, mediante modelos lineales en los puntos de operación para la comprobación de su operación dinámica. Con fines de validación se sometió el modelo a diferentes perturbaciones, obteniendo como resultado una relación lineal entre el error y la magnitud de la perturbación; esto es interesante y de trabajo futuro ya que permitiría predecir las posibles mediciones del modelo lineal si se conoce la salida del modelo dinámico y la magnitud de la perturbación. Tras la realización del modelo dinámico linealizado en Matlab se implementó cada etapa con sus respectivas ecuaciones en el software de LabVIEW, para observar el comportamiento conjunto del modelo de eventos discretos y el modelo dinámico; los resultados obtenidos de esta implementación concuerdan con datos reales previos medidos con el sistema de automatización basado en PLC, con el que actualmente cuenta la planta real, permitiendo dar validez al modelo, la identificación y la implementación realizadas.