Resumen

Este trabajo trata del diseño de un control PID (Proporcional-Integral-Derivativo) difuso multirregional supervisado para reactores de pH. El trabajo propuesto se centra, principalmente, en dos temas. El primero consiste en proponer una estructura de control en cascada multiregional basada en la supervisión difusa. Esto permitiría modificar la dinámica y mejorar la estabilidad del sistema. El sistema difuso (lazo maestro) se ha elegido como sintonizador del controlador PID (lazo esclavo). Tiene en cuenta las incertidumbres de los parámetros y el seguimiento de la referencia. El segundo tema se refiere al diseño de un estimador de pH basado en una red neuronal híbrida. El estimador propuesto superaría los inconvenientes industriales, es decir, el coste y el tamaño, que presentan los métodos convencionales de medición del pH. Se han presentado el panel frontal de la interfaz de usuario final (EUI) y los resultados que evalúan el rendimiento del sistema de control difuso supervisor basado en PID y el estimador híbrido basado en NN, utilizando la compatibilidad encontrada entre LabView y MatLab. Los resultados permiten concluir que los algoritmos propuestos son adecuados para los sistemas no lineales de los reactores de pH.

• Materias:Control del proceso Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática Optimización de procesos
• Subjects: Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation Process optimization
• Palabras claves:reactores ph, pid difuso supervisor multirregional, estructura de control en cascada, consideración parámetros incertidumbres, red neuronal híbrida, difuso supervisor multirregional, segundo tema preocupaciones, pid difuso supervisor, estimador, trabajo
• Keywords:ph reactors, multiregional supervisory fuzzy pid, cascade control structure, consideration parameters uncertainties, hybrid neural network, multiregional supervisory fuzzy, second theme concerns, supervisory fuzzy pid, estimator, work