MODELOS Y SIMULACIÓN DE LOS SISTEMAS DE CONTROL DE PROCESOS.pptx

Material para Simulacion

1. SIMULACION II Sábado, 09 de Agosto de 2025 MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS

2. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS ¿Qué es la Simulación de procesos? Es el arte y ciencia de crear una representación o sistema para los propósitos de experimentación y evaluación.

3. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Concepto de Modelado Representación matemática o lógica de un sistema real. Tipos de modelos: Físicos. Matemáticos (ecuaciones diferenciales, funciones de transferencia). Simulación por computadora. Objetivo: Entender, predecir y optimizar el sistema.

4. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Aspectos relacionados con el desarrollo de modelos y su utilización en la Simulación.

5. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Desarrollo de  modelos dinámicos de procesos industriales . Normalmente se plasman en  librerías  que facilitan su reutilización automática dentro de un entorno de simulación . Simuladores  de procesos orientados al  entrenamiento  de personal, que emulan salas de control conectadas a instalaciones industriales desde las cuales puede operarse el proceso en tiempo real de forma similar a la realidad.

6. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Gemelos digitales  de procesos para  soporte a la decisión desde una visión de Simulación Predictiva en tiempo real, donde proporcione al operario una herramienta de análisis tipo «qué pasa si» donde, partiendo de la situación real de la planta en cualquier instante, se simula la evolución futura debida a las acciones que se desean aplicar.

7. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS ¿Qué es un gemelo digital? Un gemelo digital es una representación virtual de un objeto o sistema diseñado para reflejar un objeto físico con precisión. Abarca el ciclo de vida del objeto, se actualiza a partir de datos en tiempo real y utiliza la simulación, el machine learning y el razonamiento para ayudar a tomar decisiones.

8. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Modelado híbrido  de procesos. Creación, ajuste y validación de modelos híbridos o de «caja gris» (leyes físicas + relaciones experimentales) a datos de planta mediante herramientas de reconciliación de datos y aprendizaje máquina.

9. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Entornos software para Simulación de Procesos: EcosimPro Matlab/Simulink Simio Lenguajes de simulación.

10. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS ¿Qué es un Sistema de Control de Procesos? Un sistema de control de procesos es un conjunto de herramientas y técnicas que se utilizan para supervisar, regular y optimizar procesos industriales o de negocio. Su objetivo : Mantener las variables del proceso dentro de rangos deseados, mejorando la eficiencia, la seguridad y la calidad de las operaciones.

11. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Ejemplo de Aplicación Control de temperatura en un horno industrial. Variables: temperatura de salida, flujo de gas, temperatura ambiente. Acción de control: válvula de gas. Simulación: predecir la respuesta ante cambios en la carga.

12. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Simulador de entrenamiento de una factoría azucarera

13. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Concepto de Simulación en este contexto: Ejecución del modelo para analizar su comportamiento bajo diferentes condiciones. Ventajas: Menor costo que pruebas reales Seguridad al evitar riesgos Análisis rápido de múltiples escenarios Herramientas comunes: MATLAB/Simulink, LabVIEW, Simio, Aspen HYSYS.

14. SIMULACION II MODELADO Y SIMULACION DE SISTEMA DE CONTROL DE PROCESOS Proceso de Simulación Creación del modelo Introducción de datos y parámetros Ejecución en el simulador Análisis de resultados Ajuste del modelo si es necesario