Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Temasearch.filters.applied.operator.equals: search.filters.subject.Plantas para tratamiento de agua--Control automático.

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    Desarrollo de un sistema de supervisión y monitoreo con implementación de módulos de detección de fallas para una planta piloto desalinizadora de agua de mar
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-04-20) Romero Morante, Julio Martín; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo
    El objetivo principal de esta tesis fue utilizar una arquitectura de control distribuido para desarrollar la programación de módulos de detección y diagnóstico de fallas para una planta piloto desalinizadora de agua de mar. Se estudió la dinámica de la planta tomando como base un modelo (en función de transferencia) desarrollado en otro trabajo de investigación. Este modelo sirvió para analizar el comportamiento de la planta al generarse variaciones en las variables de entrada (presión y PH). Para asegurar que alguna falla se debe al proceso y no a un dispositivo de campo, se desarrollaron módulos de detección y diagnóstico de fallas para cada dispositivo. Cada módulo toma como base la dinámica del dispositivo asociado y los valores de los parámetros obtenidos mediante comunicación por protocolo HART. Los módulos de detección y diagnóstico de fallas se implementan en la arquitectura de control distribuido DeltaV, el cual también permite desarrollar el sistema de supervisión de la planta, desde donde se supervisa el proceso y se accede a los módulos de detección y diagnóstico de fallas, en forma gráfica. Para justificar el uso de una arquitectura de control distribuido, se integró el sistema de detección y diagnóstico de fallas de la planta piloto desalinizadora de agua de mar y el de la planta piloto de temperatura. También se desarrolló un sistema de supervisión para un panel de operador, el cual se comunica con un PLC CompactLogix, de Allen Bradley. Ambos equipos instalados en el tablero de control de la planta piloto desalinizadora de agua de mar. Para validar el desarrollo de la tesis se realizaron pruebas de campo con una planta piloto de temperatura, la cual posee dispositivos con comunicación por protocolo HART. En dicha planta se forzaron fallas en los instrumentos de campo, las cuales fueron detectadas de manera inmediata por el sistema de control distribuido empleado, y mostradas en forma detalla en la pantalla de supervisión.
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    Modelado y control basado en redes neuronales artificiales de una planta piloto de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-04-20) Carrasco Banda, Neil Neizer; Rivas Pérez, Raúl
    En este trabajo de tesis se parte de la hipótesis de que: es posible aumentar la eficiencia de las plantas desalinizadoras de agua de mar utilizando sistemas de control inteligente, conformados por controladores multivariables fundamentados en redes neuronales artificiales y modelos matemáticos multivariables basados en las leyes de conservación de la materia y energía. Se empieza describiendo las tecnologías empleadas a nivel industrial para la desalinización de agua, y se continúa con una revisión del estado del arte del modelado y control de las plantas desalinizadoras que se basan en ósmosis inversa. Luego, teniendo en cuenta la polarización de la concentración y utilizando el modelo de solución-difusión para cuantificar el transporte de las sales y del solvente a través de la membrana, se plantean las ecuaciones de balance de materia y energía en la unidad de ósmosis inversa de una planta desalinizadora de agua de mar, obteniéndose un modelo matemático no lineal multivariable. Al validar el modelo con datos experimentales se verifica un buen grado de ajuste. Más adelante, se linealiza el modelo obtenido (alrededor de sus condiciones normales de operación) para conseguir una representación en el espacio de estados, que es utilizada en el diseño de un neurocontrolador dinámico. Se valida el desempeño del controlador diseñado frente a cambios en la referencia, presencia de ruido y rechazo a perturbaciones, encontrándose en todos los casos un desempeño satisfactorio. Posteriormente se realiza un estudio comparativo del desempeño del controlador neuronal diseñado frente a controladores PID, verificándose con bastante claridad la superioridad del controlador neuronal, especialmente en las situaciones en las que cambian significativamente las dos variables controladas a la vez. Se concluye la memoria de tesis haciendo una propuesta de implementación práctica del sistema de control diseñado, que sugiere el uso de una aplicación cliente/servidor OPC con el controlador neuronal implementado en Simulink (en una PC) y la comunicación con la planta a través de un PLC.