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...
- 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:
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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. |
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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.In this project, hybrid state space models and finite automaton were used for the design and simulation of a hybrid state estimator, which has been proposed as support for the electronic instrumentation system designed by the company Hidromecánica Ingeniería for the Universidad Agustiniana at its headquarters. For the above, the treatment plant was modeled based on first order differential equations, which allowed a dynamic approach of the plant and a subsequent modeling of its general operation by means of finite automatons, which allowed observing the discrete behavior of the plant. The design of the solution was divided into two parts; in the first part, a system was implemented in LabVIEW software that allows the simulation of each stage with its respective finite automaton, in order to know the operation of the plant in some specific states, which are responsible for generating the outputs that control the process. In the second part, the design of the dynamic model was carried out, for this purpose the plant was divided into seven stages that correspond to the design phases proposed by the company, in each stage data such as the filling time of each tank, height and flow rates were investigated, to generate from these characteristics a nonlinear dynamic model that describes the system, this model contemplates other characteristics such as the opening of the valves, and the nonlinearity presented by the variation of the emptying speed of each tank. Although the dynamic behavior of the system obeys a nonlinear model, in this work linear models are used around operating points defined by the presence of HHL (Homogenizer High Level), HLL (Homogenizer Low Level) and HLL (Homogenizer Low Level) level switch type sensors. This is proposed because it is expected to obtain better results in the linear models around the operating points than through a single model that covers a continuous range of points; thus, the computational cost is reduced and the plant identification process is simplified. Based on the above, the nonlinear model and its approximation were implemented by means of linear models at the operating points to verify its dynamic operation. For validation purposes, the model was subjected to different perturbations, obtaining as a result a linear relationship between the error and the magnitude of the perturbation; this is interesting and of future work since it would allow predicting the possible measurements of the linear model if the output of the dynamic model and the magnitude of the perturbation are known. After the realization of the linearized dynamic model in Matlab, each stage was implemented with its respective equations in LabVIEW software, to observe the joint behavior of the discrete event model and the dynamic model; the results obtained from this implementation agree with previous real data measured with the PLC-based automation system, with which the real plant currently has, allowing to give validity to the model, the identification and implementation performed.Ingeniero ElectronicoPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería ElectrónicaFacultad de Ingeniería ElectrónicaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño e implementación de un estimador de estados híbrido como respaldo para un sistema Scada en una planta de tratamiento de agua residualSCADAWWTPAutomationState EstimatorFinite AutomatonIngeniería ElectrónicaAutomatizaciónAgua ResidualScadaPTARAutomatizaciónEstimador de EstadoAutómata FinitoTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáJ. Borrero. Hidromecánica Ingeniería. URL: http://www.hidromecanicaingenieria. com (visitado 14-09-2020).Vega. Tecnología de medición de nivel y presión para el tratamiento de aguas residuales. URL: https://www.interempresas.net/FeriaVirtual/Catalogos_y_documentos/ 99578 / 44557 - ES - Tecnolog -- a - de - medici -- n - de - nivel - y - presi -- n - para - el - tratamiento - de - aguas - residuales - ES _ ES . pdf (visitado 13-09-2020).M.D.A.D.S. RESOLUCIÓN 631 DE 2015. URL: http://www.emserchia.gov.co/ PDF/Resolucion631.pdf (visitado 13-09-2020).ONU. Objetivos de Desarrollo Sostenible. URL: https://www.un.org/sustainable% 5Cn%20development/es/objetivos- de- desarrollo- sostenible/ (visitado 13-09-2020).OMS. Enfermedades transmitidas por el agua. URL: https : / / www . who . int / water _ sanitation_health/diseases-risks/diseases/es/ (visitado 12-09-2020).Grupo Morbecik. COMPARACIÓN ENTRE LOS SISTEMAS: SEMI AUTOMÁTICO, AU- TOMÁTICO, NEUMÁTICO Y HIDRÁULICO. 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ORTEGON CORREA (1).pdfCarta Aprobación Facultadapplication/pdf331131https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/1/Carta_aprobacion_Biblioteca.%20ORTEGON%20CORREA%20%281%29.pdfae8dac5c6f70de7f121e262ecbe09d48MD51metadata only accessDISE_O_E_IMPLEMENTACI_N_DE_UN_ESTIMADOR_DE_ESTADOS_H_BRIDO_COMO_RESPALDO_PARA_UN_SISTEMA_SCADA_EN_UNA_PLANTA_DE_TRATAMIENTO_DE_AGUA_RESIDUAL (12) (2).pdfDISE_O_E_IMPLEMENTACI_N_DE_UN_ESTIMADOR_DE_ESTADOS_H_BRIDO_COMO_RESPALDO_PARA_UN_SISTEMA_SCADA_EN_UNA_PLANTA_DE_TRATAMIENTO_DE_AGUA_RESIDUAL (12) (2).pdfTrabajo de Gradoapplication/pdf1785846https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/2/DISE_O_E_IMPLEMENTACI_N_DE_UN_ESTIMADOR_DE_ESTADOS_H_BRIDO_COMO_RESPALDO_PARA_UN_SISTEMA_SCADA_EN_UNA_PLANTA_DE_TRATAMIENTO_DE_AGUA_RESIDUAL%20%2812%29%20%282%29.pdf726640cca7c74172d3b10b9c6c31b804MD52metadata only accessCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021.pdfCarta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021.pdfCarta autorización derechos de Autorapplication/pdf914846https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/3/Carta_autorizacion_autoarchivo_autor_2021.pdf3e36e7c022fd68e3f38f517a4f5821f7MD53metadata only access2022eduardortegon.pdf2022eduardortegon.pdfapplication/pdf1785846https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/6/2022eduardortegon.pdf726640cca7c74172d3b10b9c6c31b804MD56open accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/4/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/46475/5/license.txtaedeaf396fcd827b537c73d23464fc27MD55open accessTHUMBNAILCarta_aprobacion_Biblioteca. 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