| No hace mucho, Don Morrison, gerente ede Honeywell Process Solutions, comentaba que tal vez había llegado de pensar en alternativas viables al control PID.
Específicamente, sostuvo que los avances del control predictivo basado en modelos (MPC) habían aportado importantes beneficios que lo convierten en una buena respuesta a los puntos débiles inherentes del control PID.
Estos conceptos aprentemente afectaron a algunos defensores del control PID, quienes sentían que lo que proponía Morrison era la eliminación completa del PID. Pero nada más lejos de la verdad... El control PID siempre tendrá un rol importante en las industrias de procesos, y pensar que se lo podrá descartar completamente es incencible.
Es importante señalar, sin embargo, que el control MPC sigue teniendo progresos tecnológicos que lo convierten en una alternativa válida del control PID y que puede producir un mejor retorno en algunos casos.
La industria ha tomado debida nota del asunto y hoy son muchas las plantas que están implementando MPC con buenos resultados e interesantes beneficios.
¿Podrá el control MPC desplazar por completo al control PID de entre las herramientas de que dispone un ingeniero en control de procesos? Por supuesto que no.
Hay muchos casos en los cuales una tecnología supera a la otra. En consecuencia, dadas las mayores capacidades de los sistemas de control básicos y la relativa facilidad con que puede ser implementado hoy en día el control predictivo basado en modelos, es más importante que nunca comprender las diferencias entre los dos métodos y cuándo puede ser aplicado MPC con sus correspondientes beneficios.
Primero, un breve repaso... Aun cuando el control PID mantuvo su posición de liderazgo por mas de 70 años, también tiene sus puntos débiles: control subóptico, sintonía difícil, alta variabilidad de proceso, mayor uso de energía e incluso desgaste mecánico prematuro (vale aclarar que algunos controladores PID son mejores que otros). Estas condiciones plantearon la necesidad de una mejor performance de control regulatorio que pudiera aumentar la eficiencia de una planta.
Allí donde los algoritmos MPC eran demasiado lentos para reemplazar al venerable PID, el advenimiento de los Sistemas de Conocimiento de Proceso ha creado un ambiente propicio para este tipo de control de alta fidelidad. En particular, un control basado en un modelo SISO (single-input/single-output) de una sola entrada y una sola salida que ofrece una configuración sencilla de la frecuencia de control regulatorio basado en PID.
Los conceptos básicos del control basado en modelos son conceptualmente simples: en base al comportamiento pasado y actual, el algoritmo predice dónde se asentará el sistema si no se hacen ajustes. Se calcula un "corrimiento" entre lo que se predijo que iba a ocurrir en el último ciclo de ejecución y lo que ocurrió realmente. Por último el algoritmo MPC calcula los movimientos necesarios del elemento de control para llevar la variable controlada a su objetivo en el horizonte de control.
Si bien la implementación de MPC a nivel de Sistema de Conocimiento de Proceso es posible, los conceptos erróneos que todavía permanecen tienen que ver con los inconvenientes comuines del control predictivo tradicional basado en modelos: complejidad de configuración, velocidad de ejecución, interpretación del ruido en el sistema y movimiento de sobreactuación del elemento de control final. Y es importante señalar que algunos de estos inconvenientes también han llevado a conceptos erróneos o mitos acerca de la funcionalidad del MPC.
Mito N° 1: MPC = IMC
Si bien el control MPC emplea una inversión de modelo similar al control basado en modelo interno (IMC), MPC está implementado más elegantemente y maneja lo que pueden considerarse problemas comunes de una manera muy diferente. La configuración del MPC es sencilla y puede realizarse en un solo bloque con un asistente. MPC también tiene en cuenta las limitaciones y los límites del proceso más elegantamente que un controlador de tipo IMC y maneja el desajuste del modelo de planta en forma explícita (en algunos casos, mucho más elegantamente que otros).
Un ejemplo muy común de esto es el problema de control del rango verdadero (por ejemplo, control del nivel de un depósito de desborde). El control MPC maneja est eproblema de manera de mucho más eficaz que IMC o PID.
Mito N° 2: MPC no es bueno para cambios de carga
Los críticos del método MPC han señalado en el pasado que el control PID superaba el control basado en modelos a lahora de responder a cambios de carga en procesos con retardo dominante. En realidad, la decisión de sintonizar cualquier controlador para las preturbaciones de carga se toma en el momento de "diseñar" el controlador. Para lazos PID, esto sería la mezcla de las constantes de sintonía P, I, D; para un controlador MPC, las características de estructura y/o respuesta del controlador. Ambas tecnologías pueden manejar una carga o respuesta tipo servo.
Para superar la performance del PID en este caso, los controladores MPC deben incluir técnicas de estimación de estados para identificar la dinámica de las perturbaciones externas. Esto les permite rechazar eficazmente la perturbación sin sintonía adicional del controlador, independientemente de la ubicación de la perturbación.
Mito N° 3: Minimizar la carrera de la válvula limita el controlador
Una de las principales características de MPC es su capacidad para minimizar la carrera de la válvula. Los críticos argumentan que un controlador PID con compensación de tiempo muerto ofrece la performance más alta con su capacidad de sintonía, y que la idea de minimizar la carrera de la válvula se vuelva un tanto ineficaz.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que un buen controlador (MPC o el que sea) siempre debe utilizar la menor cantidad de energía posible para cumplir con su cometido de control. Como tal, el controlador no debe estar limitado cuando rechaza una perturbación de proceso por una innecesaria supresión de movimiento. El mismo controlador tampoco debe sobreactuar en la presencia de ruido de medición. Además, está demostrado que, si se usa el MPC en toda su extensión incorporando control de rango y optimización para conducirlo al límite apropiado, mantener el proceso dentro de un rango reduce significativamente la probabilidad de movimiento del controlador (siempre que la banda de ruido esté dentro del rango de operación).
Mito N° 4: La sintonía resuelve todo
Algunos sostienen que ciertos inconvenientes del PID pueden ser anulados sintonizando el controlador para una respuesta de carga óptima y filtrando el setpoint para los resultados de ajuste deseados. Por cierto que agregar los bloques necesarios para la compensación del tiempo muerto y filtrar el setpoint mejoran la performance del control PID, especialmente en la presencia de retardos de tiempo. Sin embargo, esto requiere conocimientos y tiempo para configurar, implementar y mantener los múltiples bloques involucrados (y posiblemente capacitar a los operadores en su utilización). Pero ¿es realmente una ventaja proceder así en lugar de utilizar un controlador MPC, que alcanza resultados comparables con un solo bloque?
¿Es hora de sacar el control PID entre las herramientas de que dispone un ingeniero en control de proceso? Como se dijo anteriormente, por supuesto que no. La tecnología, como lo señalan correctamente los partidarios del control PID, se ha desempeñado bien durante más de siete décadas.
Pero nadie duda de los logros obtenidos con un control MPC. Y nadie pone en tela de juicio que una estrategia MPC inteligentemente implementada puede llevar a mayores eficiencias de planta respecto del control PID.
Preparado en base a una presentación de Don Morrison, gerente de Marketing de Honeywell Process Solutions |
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