TIPOS DE CONTROL.

Veremos en este apartado un resumen de los sistemas que más se utilizan en la actualidad, relacionados con la regulación industrial y el control de procesos.

Regulador ON - OF.

Es la regulación más simple y económica, interesante en numerosas aplicaciones en las que puede admitirse una oscilación continua entre dos límites, siempre y cuando se trate de procesos de evolución lenta. Como ejemplos podemos citar la regulación de nivel, de presión o de temperatura, todos ellos problemas relativamente sencillos de lógica digital que no tratamos en este tema. Numerosos reguladores incorporan esta función básica, que además ofrece la máxima rapidez de respuesta y en ocasiones se recurre a este tipo de control cuando el error es grande, y se pasa de forma automática a otro tipo de regulación cuando el error se aproxima a cero.

En la siguiente figura se puede ver un diagrama de bloques y una representación de su funcionamiento: Gracias a la existencia de una histéresis (h), el número de conmutaciones se reduce notablemente. Sin histéresis, el accionador se activaría y desactivaría con demasiada frecuencia (gráfica con línea fina). La histéresis es como una oposición a experimentar cualquier cambio y generalmente será un efecto perjudicial, por ejemplo, al descender una temperatura después de haber alcanzado un máximo, el sensor pudiera mantener el mismo nivel de señal hasta que la temperatura real descienda más de 8 grados, por ejemplo. Sin embargo, este efecto no es perjudicial en el tipo de regulador que tratamos: Su respuesta es de tipo todo-nada, de forma que se conecta cuando la variable regulada ha descendido hasta un valor (-U) por debajo del punto de consigna "c" y solo se desconecta cuando llega a otro valor (+U) por encima del punto de consigna. Así se establece un margen de variación en el que mantiene su estado el actuador.

A continuación se muestra un ejemplo de controlador con histéresis que permite regular la temperatura de un horno entre dos valores: A la señal de consigna (5V) se le resta la tensión que existe entre los extremos de la resistencia variable con la temperatura NTC, dando una señal de error Ve. El controlador es simplemente el integrado 7414, que aplica la histéresis buscada. El 7407 es un buffer con salida en colector abierto que se encarga de controlar la corriente necesaria para alimentar el relé (puede sustituirse por un transistor como también vemos en la figura). El problema del 7414 es que la histéresis es fija, de modo que no permite ajustar el margen de temperaturas. Una solución a este problema consiste en hacer un montaje con operacional de forma que si modificamos el valor de las resistencias R1 y/o R2 se modifica el valor de la histéresis según las fórmulas indicadas.

Autómatas programables.

Empezaron a introducirse a mediados de los años 60 como aparatos de control estrictamente discreto (todo o nada). Cuando pudieron ser programados mediante el lenguaje de contactos ya existente en la lógica cableada, pronto dominaron el mercado. Sin embargo, los problemas más elaborados y los que requerían la manipulación de magnitudes analógicas, se dejaron para los tradicionales sistemas de control distribuido.

El siguiente paso fue configurar los autómatas para gestionar y tratar datos numéricos. Se añadieron entradas y salidas analógicas para poder leer información de sensores y transmitir órdenes a los actuadores. Fué relativamente sencillo incorporar como estándar el algoritmo de control PID a los autómatas mediante un módulo adicional, bien de tipo analógico, o bien digital con un procesador propio puesto que en ese momento un solo procesador no tenía suficiente velocidad de cálculo para realizar todas las funciones.

A finales de los años ochenta, algunos autómatas dejaron de utilizar un módulo adicional para funciones de regulación e incorporaron el PID como un mero algoritmo de cálculo existente únicamente en la memoria del aparato. Cuando se consiguieron tiempos de ejecución por debajo del milisegundo, los usuarios empezaron a concebir que un tiempo así de pequeño era despreciable comparado con la velocidad de la mayoría de los procesos.

Los autómatas se han implantado más en las industrias manufactureras, donde el control discreto es más abundante, pero no se excluye usar reguladores. En las industrias de procesos continuos priman los sistemas de control distribuido, con los reguladores al frente, pero tampoco se excluyen autómatas. En lo que se refiere a los algoritmos de control, los autómatas disponen de lazos PID individuales: Quizás es en los algoritmos de control avanzados tales como lógica difusa, redes neuronales, avance/retroceso, ganancia adaptativa o compensación del tiempo muerto donde los reguladores industriales tienen más margen de maniobra y pueden adaptarse a cada situación en particular.

Regulador PID.

El algoritmo de control más ampliamente extendido es el PID, pero existen muchos otros métodos que pueden dar un control de mayor calidad en ciertas situaciones donde el PID no responde a la perfección. El PID da buenos resultados en la inmensa mayoría de casos y tal vez es por esta razón que goza de tanta popularidad frente a otros reguladores teóricamente mejores. Los diseñadores de software de regulación pretenden que programar los nuevos sistemas de control sea tan fácil y familiar como el PID, lo que posibilitaría una transición sin dificultades.

Sea cual sea la tecnología de control, el error de regulación es la base a partir de la cual actúa el PID y se intuye que cuanto más precisa sea la medida, mejor se podrá controlar la variable en cuestión. Esta es la razón por la que el sensor es el elemento crítico del sistema. También se debe pensar en la instalación, especialmente en la forma en que se transmiten los datos del sensor hacia el regulador y posibles fuentes de interferencias.

Un regulador proporcional-integral-derivativo o PID tiene en cuenta el error, la integral del error y la derivada del error. La ación de control se calcula multiplicando los tres valores por una constante y sumando los resultados. Los valores de las constantes, que reciben el nombre de constante proporcional, integral y derivativa, definen el comportamiento del regulador.

La acción proporcional hace que el PID responda enérgicamente cuando el error es grande, condición que aparentemente es necesaria y suficiente, pero no es así en la mayoría de los casos por dos razones fundamentales:

1.- Muchas veces la variable regulada aumenta o disminuye si no existe una acción que la mantenga invariable, por ejemplo un cuerpo desciende por gravedad, un fluido disminuye su nivel o presión si existe una vía de salida, un resorte tiende a adoptar la posición de mínima energía, etc. Cuando la variable se acerca al punto de consigna la acción proporcional se debilita y no vence la tendencia de la variable, alcanzando un reposo antes de lo previsto y por lo tanto manteniendo un error permanente.

2.- Aunque el error disminuye al aumentar la constante proporcional, no es correcto aumentar dicha acción todo lo necesario para conseguir un error muy pequeño, porque toda magnitud tiene cierta inercia a permanecer en su estado de reposo o de variación constante, responde desde el primer momento a la acción de control pero con cierto retraso o pereza, por ejemplo no podemos detener un móvil de forma instantánea, un motor no alcanza inmediatamente su velocidad nominal, etc. Si la acción proporcional es grande, la variable regulada se acercará al punto de consigna demasiado deprisa y será inevitable un sobrepasamiento.

Por la primera razón expuesta se deduce la conveniencia de añadir otra acción que responda si el error se mantiene a lo largo del tiempo, algo parecido a una memoria histórica que tenga en cuenta la evolución del error. Así actúa la acción integral, que se encarga de mantener una respuesta cuando el error se anula, gracias al error que existió en el tiempo ya pasado. Esta respuesta mantenida contrarresta la tendencia natural de la variable.

Por la segunda razón expuesta, se comprende la necesidad de añadir otra acción que contrarreste la inercia del proceso, frenándolo cuando evoluciona demasiado rápido y acelerándolo en caso contrario, algo parecido a una visión de futuro que se anticipa a lo que previsiblemente ocurrirá. Así actúa la acción derivativa, conocida también como anticipativa por ese motivo.

La parte problemática es la sintonización, es decir, dar valores a las constantes que representan las intensidades con las que actúan las tres acciones. La solución a este problema no es trivial puesto que depende de cómo responde el proceso a los esfuerzos que realiza el regulador para corregir el error.

Si se considera un proceso con un retraso considerable y el error varía rápidamente por un cambio en consigna o en carga (perturbaciones), el regulador reaccionará de inmediato, pero como el sistema responde lentamente, la acción integral empezará a tomar mucha importancia y cuando llegue al punto de consigna mantendrá una acción muy intensa basada en el error existente durante el tiempo de retraso y produciendo un rebasamiento. En los procesos con mucho retraso, la acción integral debe ser pequeña según esta consideración.

Si el proceso presenta poco retraso, el término integral tendrá poco peso respecto a las otras dos acciones porque los errores existen poco tiempo. En cambio, el término derivativo será de importancia porque el error varía con rapidez, debiendo utilizar una constante derivativa pequeña para evitar reacciones exageradas.

Control multivariable.

Se aplica cuando existen dos o más variables que están acopladas, o lo que es lo mismo, cuando la variación de una ejerce una variación en otra. Como ejemplo se puede citar la climatización de una sala en la cual es preciso controlar la temperatura y la humedad relativa del aire. Si la temperatura de la sala desciende, la humedad relativa sube, puesto que el aire está más frío. Por otra parte, si se introdujera vapor a la sala, no solo aumentaría la humedad, sino que también lo haría la temperatura.

El regulador que controla la inyección de vapor y el que controla la temperatura (por enfriamiento) deberían integrarse para conseguir un objetivo común más que intentar controlar sus respectivas variables por separado. Con el algoritmo adecuado puede lograrse no solo que los dos reguladores operen sin contradicciones, sino también minimizar el consumo energético o en general optimizar cualquier otra variable de que se disponga. Los controladores multivariable son más comunes en las industrias aeronáutica, energética y petroquímica.

Control difuso.

Otro tipo de control que está ganando adeptos es el control por lógica difusa (fuzzy control). Se trata de un control que se basa en la experiencia adquirida y actuar como lo haría una persona, es decir, con reglas empíricas. Este tipo de control no lineal está dando muy buenos resultados en procesos no lineales y de difícil modelización.

Si el problema de control es la falta de experiencia debido a que el proceso no se conoce a la perfección o la evolución de la variable a regular es complicada, se puede programar un control con lógica difusa con la ayuda de una red neuronal, que es el nombre que recibe un sistema un tanto complejo de aprendizaje, es decir, la red neuronal aprendería del sistema lo suficiente para informar al control con lógica difusa de cuáles son las reglas a usar en cada momento para obtener un buen control.

Sistemas SCADA.

Los paquetes SCADA son la solución más extendida para resolver el problema de la supervisión de una planta, incluyendo las intervenciones necesarias en caso de incidencias, por lo tanto, no se trata de un sistema de regulación propiamente dicho.

Supervisar lo que ocurre en una planta es una necesidad que ha venido resolviéndose mediante paneles estáticos con dibujos que representaban los objetos de la planta, añadiendo lámparas e indicadores que daban la sensación de dinamismo. Construir este tipo de paneles es muy costoso y los cambios en la planta suponen la mayoría de las veces tener que realizar otro panel nuevo y tirar el anterior.

Los programas de Supervisión, Control y Adquisición de DAtos (SCADA) han venido a sustituir estos paneles por imágenes en la pantalla de un ordenador que puede diseñar el propio usuario para el proceso concreto y relacionar los objetos de las pantallas con los que realmente existen en la planta. Además de la supervisión de la planta, estos programas suelen tener otras muchas funciones:

- Gestión de señales de alarma y ejecución de acciones consecuentes, que pueden ir desde un simple aviso hasta la modificación del proceso o su parada automática.

- Control de la planta por la manipulación de los parámetros que utilizan los controladores digitales subordinados y que normalmente son autómatas programables conectados en red con el ordenador en el que corre el paquete SCADA. El éxito del control requiere un mapeo de señales adecuado, que consiste en vincular las variables de los controladores con las del programa SCADA.

- Recopilar información histórica del proceso, que resulta de gran utilidad para optimizarlo, predecir la aparición de alarmas, etc. Se utilizan para ello técnicas estadísticas.

- Presentar ayuda en pantalla sobre el proceso para los usuarios.

- Funciones de seguridad, como limitar el acceso a determinadas funciones para los usuarios no autorizados.

Sistemas Distribuidos de Control (SDC).

Bajo esta denominación englobamos aquellos sistemas destinados al control de grandes o pequeñas plantas de procesos, fundamentalmente de tipo continuo (papeleras, cementeras, petroquímicas, energía, siderurgia...), con capacidad de llevar a cabo el control integral de la planta. Se caracterizan por un fuerte componente informático y una estructura jerarquizada.

A grandes rasgos, se constituyen por un conjunto de controladores y un computador central enlazados por un canal de comunicación muy rápido. Con esta descentralización del mando se repite lo que ocurrió hace muchos años en los talleres con la fuerza, cuando un motor muy grande transmitía el movimiento a todas las máquinas, consumiendo gran parte de potencia en las transmisiones y parando toda la producción cuando el motor tenía un fallo. La solución consistió en emplear un motor para cada máquina y aún para cada eje de la máquina. Igualmente los sistemas distribuidos de control han pasado a utilizar un controlador para uno o unos pocos lazos de regulación y han sustituido un basto sistema de comunicaciones por un único canal muy rápido.

Las ventajas que caracterizan a un SDC respecto a los sistemas anteriores son:

- Desarrollo de sistemas a base de módulos (en hardware y en software) que facilitan los cambios, el aislamiento y localización de averías, etc.

- Amplio abanico de algoritmos de regulación, seleccionables por menús.

- Redundancia en los equipos y en las comunicaciones. En las grandes instalaciones el coste del sistema de control no llega al 5% del de la instalación. Para evitar paradas que pueden suponer cuantiosas pérdidas se recurre a la duplicación de los sistemas de control y sistemas antifallo para que sea detectada rápidamente la procedencia de los fallos e informados los usuarios de las correcciones que deberán realizarse.

- Gran capacidad en comunicaciones, gracias a la constante superación en la velocidad de transmisión de datos.

- Fácil mantenimiento sustituyendo tarjetas y compatibilidad de nuevos equipos con los anteriores.