Strategy of Collaborative Control Including the Effects of Controllable Parameters

Abstract

A chemical process plant is composed of several process units that work together in order to transform raw material into the desired final product. Additionally, the objective is to increase efficiency and decrease the effects that disturbances cause on the product quality. Disturbances motivate the implementation of control systems on chemical processes [1], which should be multivariable because processes have multiple input variables and multiple output variables (MIMO). In addition, control systems should consider the interactions of process dynamics. There exist many multivariable control strategies. Each strategy has applicability in accordance to a particular process, because it can consider their relevant aspects. In this sense, the multivariable control strategies can consider: strong nonlinearities, the necessity of a short settling time, low overshoot, the importance of the error between the controlled variable and the set point. Despite of the large amount of control strategies, the effect of controllable parameters is not considered by any of them, except for direct manipulation of these parameters proposed by some authors. This is particularly important when additional degrees of freedom are required in the control system. In this thesis an approach to collaborative and cooperative control definitions, highlighting their differences, are proposed. Usually in the literature, collaborative control and cooperative control are studied like the same techniquey, but there exist differences between them. Here, a collaborative control strategy including the effects of controllable parameters is proposed and applied. That strategy includes into the optimization procedure a term for considering the influence of one or more parameters that can be controlled using available control actions. To do this a mass transfer model for the aerated section in Benchmark Simulation Model No.1 (BSM1) is developed separating the effects of parameters kL y a. The behavior of collaborative control using such a separation is compared with traditional control structures using the integrated kLa parameter, all implemented over this benchmark.

Resumen: Una planta de procesos químicos está compuesta por varias unidades de proceso, que juntas operan con el objetivo de transformar la materia prima en el producto deseado. Adicionalmente, el objetivo es incrementar la eficiencia del proceso y disminuir los efectos que causan las perturbaciones en la calidad del producto. Dichas perturbaciones, son las que motivan la implementación de sistemas de control en procesos químicos. Estos sistemas de control deben ser multivariables, ya que los procesos tienen múltiples variables de entrada y múltiples variables de salida (MIMO). Además, los sistemas de control deben considerar las interacciones dinámicas del proceso. Existen muchas estrategias de control multivariable. Cada estrategia tiene importancia de acuerdo al proceso en particular, puesto que cada una puede considerar diferentes aspectos relevantes en el proceso. En este sentido, algunas estrategias de control multivariable pueden considerar: linealidades muy fuertes, la necesidad de un tiempo de respuesta corto, un bajo sobreimpulso, la importancia del error entre el valor de la variable de control y el punto de referencia o considerar el punto de referencia de otra dinámica. Pero ninguna estrategia de control incluye los efectos de los parámetros controlables. Este último aspecto es importante cuando es necesario adicionar grados de libertad al sistema de control. Algunos autores remplazan dicha necesidad con manipular directamente el parámetro de interés. En esta tesis se presentan una aproximación a la definición de control colaborativo y control cooperativo, resaltando sus diferencias. Normalmente, en la literatura estas técnicas son estudiadas como si fueran lo mismo, pero existen diferencias entre ellas. Aquí se propone y aplica una estrategia de control colaborativo incluyendo los efectos de los parámetros controlables. Esta estrategia incluye dentro del procedimiento de optimización un término que considera la influencia de uno o más parámetros que pueden ser controlados usando acciones de control disponibles. Para hacer esto, se desarrolla un modelo de la transferencia de masa para la sección aireada del BSM1, separando los efectos de los parámetros kL y a. El comportamiento del control colaborativo usando esta separación se compara con estructuras de control tradicionales que usan el parámetro kLa integrado, todas implementadas sobre el mencionado problema de referencia.