<p>En la presente investigación, se realiza un control de procesos para reactores biológicos continuos.Este control se modela utilizando tres tipos de modelos de crecimiento no lineales: Monod, Moser y Haldane.El control simple de procesos requiere la utilización de modelos lineales, y para ello se utilizan tres tipos de linealización conocidas como: linealización con serie de Taylor, linealización con método óptimo de linealización -OLM-, y linealización con método óptimo de linealización en componentes transientes -OLMTC-.La finalidad de este trabajo consiste en comparar los modelos de linealización estudiados y ver su efecto. En este caso, la configuración de control escogida será el Turbodistato convencional, la cual considera como variable manipulada la velocidad de dilución -D- y como variable controlada la concentración de biomasa -Xo-Con lo presentado anteriormente, se procede a calcular las funciones de transferencia asociadas a cada modelo. Con esto se desarrolla una estrategia de control realimentado y un lazo de control PID. Luego de esto, se procede a sintonizar los controladores PID, para luego generar respuestas de los lazos de control frente a cambios en la entrada o set-point.Las respuestas obtenidas se analizan mediante el error ISE e IAE.Una vez analizados ultimada esta fase, se ve su estabilidad en el dominio de frecuencias utilizando diagramas de Bode. Con ello se calcula el margen de fase y el margen de ganancia. Al considerar los lazos de control ideales, se obtienen algunos márgenes de ganancia indeterminados para los diferentes casos, esto indica que el sistema le falta excitación -perturbaciones-.Los demás valores demuestran que el control de procesos se realizó de manera exitosa.Del trabajo desarrollado, se concluye que la linealización OLMTC funciona de mejor manera frente a los modelos que presentan una mayor no linealidad -Haldane-. Sin embargo, frente a modelos más lineales -Monod-, no es relevante el cambio de linealización en el control de procesos</p>
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Licenciado en Ciencias de la Ingeniería
Ingeniero Civil Químicotítulo
INGENIERIA CIVIL QUIMICA
<p>En la presente investigación, se realiza un control de procesos para reactores biológicos continuos.Este control se modela utilizando tres tipos de modelos de crecimiento no lineales: Monod, Moser y Haldane.El control simple de procesos requiere la utilización de modelos lineales, y para ello se utilizan tres tipos de linealización conocidas como: linealización con serie de Taylor, linealización con método óptimo de linealización -OLM-, y linealización con método óptimo de linealización en componentes transientes -OLMTC-.La finalidad de este trabajo consiste en comparar los modelos de linealización estudiados y ver su efecto. En este caso, la configuración de control escogida será el Turbodistato convencional, la cual considera como variable manipulada la velocidad de dilución -D- y como variable controlada la concentración de biomasa -Xo-Con lo presentado anteriormente, se procede a calcular las funciones de transferencia asociadas a cada modelo. Con esto se desarrolla una estrategia de control realimentado y un lazo de control PID. Luego de esto, se procede a sintonizar los controladores PID, para luego generar respuestas de los lazos de control frente a cambios en la entrada o set-point.Las respuestas obtenidas se analizan mediante el error ISE e IAE.Una vez analizados ultimada esta fase, se ve su estabilidad en el dominio de frecuencias utilizando diagramas de Bode. Con ello se calcula el margen de fase y el margen de ganancia. Al considerar los lazos de control ideales, se obtienen algunos márgenes de ganancia indeterminados para los diferentes casos, esto indica que el sistema le falta excitación -perturbaciones-.Los demás valores demuestran que el control de procesos se realizó de manera exitosa.Del trabajo desarrollado, se concluye que la linealización OLMTC funciona de mejor manera frente a los modelos que presentan una mayor no linealidad -Haldane-. Sin embargo, frente a modelos más lineales -Monod-, no es relevante el cambio de linealización en el control de procesos</p>