Control avanzado
Control de procesos con IA y control avanzado de procesos.
Para procesos en los que un regulador PID no basta: dinámica cambiante, tiempos muertos largos, varias variables que interactúan. Diseñamos e implantamos un control basado en un modelo matemático y en métodos de inteligencia artificial que se adapta por sí mismo al proceso.
Cuando un regulador PID no basta.
El control avanzado de procesos tiene sentido allí donde el control convencional llega a sus límites. Un proceso de combustión cambia con la calidad del combustible, un horno responde con un gran retardo, la producción de la cogeneración y la temperatura de la red se influyen mutuamente. Un regulador ajustado en la puesta en marcha pasa entonces la mayor parte del año funcionando por debajo del óptimo, y los operarios pasan a manual. El resultado son fluctuaciones de calidad, un mayor consumo de combustible y un desgaste innecesario de los actuadores.
Nuestro equipo de ingeniería trabaja desde hace muchos años en el control basado en IA y colabora con instituciones académicas en su desarrollo. Utilizamos redes neuronales, lógica difusa, sistemas expertos y neurodifusos, algoritmos genéticos y control óptimo de estado LQR. Esto incluye nuestro propio regulador adaptativo, que identifica el sistema controlado durante el funcionamiento, construye su modelo matemático y recalcula continuamente los parámetros óptimos de control sin que tenga que intervenir un ingeniero de procesos.
No se trata de un experimento de laboratorio. Implantamos el control avanzado como una capa sobre los PLC y sistemas de control existentes, con restricciones claras y la posibilidad de volver al control original en cualquier momento. Las aplicaciones típicas se dan en la energía y la calefacción urbana, las incineradoras, la metalurgia, la industria química y alimentaria, y allí donde se pueda medir el ahorro de combustible, energía o materias primas. Evaluamos el beneficio con datos reales de la planta, no con promesas de una presentación.
Los métodos que utilizamos.
Reguladores adaptativos autoajustables
El regulador identifica continuamente el proceso y recalcula por sí mismo los parámetros del regulador PID o de estado cuando cambia la dinámica del proceso.
Redes neuronales
Modelos de proceso entrenados con datos de operación, predicción de variables que no pueden medirse directamente y control de sistemas no lineales.
Sistemas difusos y expertos
La experiencia de sus mejores operarios convertida en reglas que conducen el proceso igual de bien en cada turno.
Control óptimo LQR
Control de estado de sistemas multivariables, en los que las variables se influyen mutuamente y ajustar un lazo cada vez no funciona.
Modelos de proceso y simulación
Un modelo matemático del proceso con el que probamos el control antes de que toque la planta. También podemos obtener el modelo offline a partir de datos medidos.
Control avanzado directamente en el PLC
Implantamos los algoritmos como funciones de biblioteca y Add-On Instructions para el PLC, en una tarjeta industrial del sistema de control o en un regulador de montaje en panel.
Qué incluye el suministro.
Suministramos el algoritmo y todo lo que necesita para funcionar de forma fiable en producción.
- Análisis del proceso y de los datos históricos
- Identificación del sistema y modelo matemático del proceso
- Diseño y simulación del algoritmo de control
- Implementación en el PLC, en una tarjeta industrial o en un regulador de montaje en panel
- Integración con el sistema de control y la visualización existentes
- Transferencia sin saltos entre el control avanzado y el original
- Puesto de desarrollo móvil para análisis y modelado in situ
- Evaluación del beneficio y formación para ingenieros de procesos
Métodos y plataformas
Cómo implantamos el control avanzado.
Análisis de datos
A partir de datos históricos y mediciones, detectamos dónde pierde rendimiento el control y cuánto margen de mejora hay.
Identificación y modelo
A partir de datos de operación, o de breves pruebas en la planta si es necesario, construimos un modelo matemático del proceso.
Simulación y diseño
Diseñamos el algoritmo de control y lo verificamos en el modelo, incluidas las restricciones y las situaciones de emergencia.
Implantación y evaluación
Ponemos en servicio el control paso a paso, lo comparamos con el estado original y evaluamos el beneficio con datos reales.
Servicios relacionados.
Instrumentación y control
Instrumentación y control y sistemas de control de procesos llave en mano: sensores, actuadores, lazos de control, cuadros y el sistema de control.
Gestión energética
Optimización de la generación y el consumo de electricidad y calor, integración de renovables, almacenamiento en baterías y auditorías energéticas.
Recogida de datos de producción
Historización de datos de PLC y contadores, histórico de alta disponibilidad, visualización, informes y supervisión remota.
Preguntas frecuentes.
¿No ha encontrado su respuesta? Escríbanos y le responderemos en 24 horas.
¿Qué es el control avanzado de procesos (APC)?
El control avanzado de procesos es un conjunto de métodos que se sitúan por encima del control PID convencional. Utiliza un modelo matemático del proceso, predicción y optimización para mantener la planta más cerca de su óptimo. La inteligencia artificial ayuda allí donde el modelo no puede derivarse fácilmente de la física.
¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el control de procesos?
Las redes neuronales aprenden el comportamiento de un proceso a partir de datos y predicen variables, la lógica difusa y los sistemas expertos convierten la experiencia de los operarios en reglas, y los algoritmos genéticos buscan los ajustes óptimos. La aplicación más práctica es un regulador adaptativo que se ajusta solo durante el funcionamiento.
¿Qué es un regulador autoajustable?
Es un regulador que, en modo automático, identifica continuamente el sistema controlado, construye su modelo matemático y lo utiliza para calcular los parámetros óptimos de control. Cuando cambian el proceso, el combustible o la carga, no necesita la intervención de un ingeniero de procesos.
¿Se puede añadir control avanzado a un PLC existente?
Sí. Implantamos los algoritmos como funciones de biblioteca directamente en el PLC, en una tarjeta industrial del sistema de control o como un regulador independiente de montaje en panel con entradas y salidas analógicas y Ethernet. El control original se mantiene como respaldo.
¿Cuánto cuesta implantar un control avanzado?
Depende del número de lazos de control, de la calidad de los datos disponibles, de si se necesitan mediciones adicionales y de la plataforma en la que funcionará el control. El primer paso suele ser un análisis de datos que muestra si la implantación compensa y en qué medida. Damos un precio cerrado tras el concepto técnico.
¿Qué industrias se benefician más del control avanzado?
Las que controlan procesos lentos, no lineales o que interactúan entre sí y en las que el ahorro puede expresarse en combustible, energía o materias primas. Típicamente la energía y la calefacción urbana, las incineradoras, la metalurgia, la química, la alimentación y los servicios de agua.
¿Tiene un proceso difícil de controlar?
Describa el proceso y envíenos las tendencias de las variables problemáticas. Le responderemos en 24 horas con una primera evaluación y una consulta gratuita.