Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa

Descripción del Articulo

El agua es fuente indispensable para la vida y para la industria en el planeta. Hoy en día debido a la contaminación y el calentamiento global muchos países del mundo están sufriendo estrés hídrico al no satisfacer su demanda de agua dulce. Una alternativa para obtener agua dulce es la desalinizació...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ampuero Atamari, Eder Alonso
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2019
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9326
Enlace del recurso:http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9326
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Desalinización
ósmosis inversa
modelo matemático
control difuso
algoritmo genético
sintonización
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
id UNSA_8b8f0cd8540c3ad6f1c9b7e754f0e6ce
oai_identifier_str oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9326
network_acronym_str UNSA
network_name_str UNSA-Institucional
repository_id_str 4847
dc.title.es_PE.fl_str_mv Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
title Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
spellingShingle Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
Ampuero Atamari, Eder Alonso
Desalinización
ósmosis inversa
modelo matemático
control difuso
algoritmo genético
sintonización
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
title_short Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
title_full Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
title_fullStr Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
title_full_unstemmed Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
title_sort Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversa
author Ampuero Atamari, Eder Alonso
author_facet Ampuero Atamari, Eder Alonso
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Echaiz Espinoza, German Alberto
dc.contributor.author.fl_str_mv Ampuero Atamari, Eder Alonso
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Desalinización
ósmosis inversa
modelo matemático
control difuso
algoritmo genético
sintonización
topic Desalinización
ósmosis inversa
modelo matemático
control difuso
algoritmo genético
sintonización
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
description El agua es fuente indispensable para la vida y para la industria en el planeta. Hoy en día debido a la contaminación y el calentamiento global muchos países del mundo están sufriendo estrés hídrico al no satisfacer su demanda de agua dulce. Una alternativa para obtener agua dulce es la desalinización de agua de mar, la cual se ha estado desarrollando en muchas partes del mundo. El proceso de desalinización comprende varios tipos de tecnologías, las cuales se dividen en procesos térmicos y procesos por membranas. Uno de los procesos por membranas que se ha vuelto muy atractivo en la industria estos últimos años es la desalinización por ósmosis inversa, el cual es considerado por muchos autores como el proceso de desalinización más viable en producción, energía consumida y costo. Las plantas de ósmosis inversa comúnmente comprenden 5 etapas, las cuales son la captación del agua de mar, pre-tratamiento, conjunto de membranas semipermeables, pos-tratamiento y almacenamiento, siendo la etapa de las membranas semipermeables la más crítica y en donde se realiza el proceso de ósmosis inversa. La mayoría de plantas desalinizadoras por ósmosis inversa utilizan controladores convencionales, los cuales no garantizan un desempeño eficiente en el control de la planta, originando ensuciamiento en las membranas y exceso de energía consumida, bajando la producción de agua dulce y disminuyendo su calidad. Como alternativa para mejorar el control en las plantas desalinizadoras por ósmosis inversa se plantea diseñar un controlador difuso. Este tipo de controladores es utilizado en diversos procesos como en el control de temperatura de hornos, sistemas de grúas puente, tratamiento de agua, etc, demostrando buen desempeño. El diseño del controlador se realizó en MATLAB R2017b y se simuló en SIMULINK acoplado al modelo matemático de una planta desalinizadora por ósmosis inversa. El modelo matemático corresponde a una planta piloto en los laboratorios R&D en la planta desalinizadora por ósmosis inversa de Doha, Kuwait. Este modelo matemático ha sido validado y usado en varias investigaciones. Los autores de los modelos matemáticos utilizaron como variables de salida al flujo de permeado y a la conductividad del permeado, y para las variables de entrada usó la presión del agua de entrada y su pH. La planta brinda información de la dinámica del proceso en la planta desalinizadora real. Para el diseño del controlador difuso se optó elegir un controlador PD+I, y se consideró las indicaciones tomadas de la literatura para el diseño de las etapas de fusificación, inferencia y defusificación. Este tipo de controladores tienen una estructura similar con los controladores PID convencionales, asimismo, poseen ganancias en la entrada y en la salida del controlador. Se utilizó un controlador difuso para controlar el lazo del flujo de permeado y otro controlador difuso para controlar el lazo de la conductividad, ambos controladores difusos fueron diseñados y programados de igual manera, asimismo, se sintonizaron las ganancias de cada controlador usando un algoritmo genético programado en MATLAB R2017b. Se realizaron 10 simulaciones para cada lazo de control de la planta desalinizadora, el algoritmo genético demostró ser estable y lograr alcanzar la solución óptima. Se realizaron simulaciones del controlador difuso diseñado frente a cambios de referencia y perturbaciones, asimismo, se realizaron pruebas de robustez considerando cambios en los parámetros de la planta. En el desarrollo de las pruebas se compararon los resultados obtenidos por el controlador difuso y controladores clásicos PI y PID tomados de la literatura. Los resultados obtenidos por los controladores difusos demuestran ser más eficientes que los controladores PI y PID. Para terminar la tesis se realiza una propuesta para la implementación el sistema de control diseñado en la planta desalinizadora.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-09-13T15:03:02Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-09-13T15:03:02Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9326
url http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9326
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Repositorio Institucional - UNSA
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UNSA-Institucional
instname:Universidad Nacional de San Agustín
instacron:UNSA
instname_str Universidad Nacional de San Agustín
instacron_str UNSA
institution UNSA
reponame_str UNSA-Institucional
collection UNSA-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/470283de-5d0d-4ba4-8c8d-ea1e621a89b1/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/2209e432-55d7-4bb6-9bd0-935be5e4cbbc/download
https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/89a1a1ca-abfa-483f-ab9f-c3b331216332/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 1fa518bb12b26ec990cf49f06b6efbca
7b521723b888504565fadb0aca65980e
c52066b9c50a8f86be96c82978636682
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional UNSA
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unsa.edu.pe
_version_ 1850325265362714624
spelling Echaiz Espinoza, German AlbertoAmpuero Atamari, Eder Alonso2019-09-13T15:03:02Z2019-09-13T15:03:02Z2019El agua es fuente indispensable para la vida y para la industria en el planeta. Hoy en día debido a la contaminación y el calentamiento global muchos países del mundo están sufriendo estrés hídrico al no satisfacer su demanda de agua dulce. Una alternativa para obtener agua dulce es la desalinización de agua de mar, la cual se ha estado desarrollando en muchas partes del mundo. El proceso de desalinización comprende varios tipos de tecnologías, las cuales se dividen en procesos térmicos y procesos por membranas. Uno de los procesos por membranas que se ha vuelto muy atractivo en la industria estos últimos años es la desalinización por ósmosis inversa, el cual es considerado por muchos autores como el proceso de desalinización más viable en producción, energía consumida y costo. Las plantas de ósmosis inversa comúnmente comprenden 5 etapas, las cuales son la captación del agua de mar, pre-tratamiento, conjunto de membranas semipermeables, pos-tratamiento y almacenamiento, siendo la etapa de las membranas semipermeables la más crítica y en donde se realiza el proceso de ósmosis inversa. La mayoría de plantas desalinizadoras por ósmosis inversa utilizan controladores convencionales, los cuales no garantizan un desempeño eficiente en el control de la planta, originando ensuciamiento en las membranas y exceso de energía consumida, bajando la producción de agua dulce y disminuyendo su calidad. Como alternativa para mejorar el control en las plantas desalinizadoras por ósmosis inversa se plantea diseñar un controlador difuso. Este tipo de controladores es utilizado en diversos procesos como en el control de temperatura de hornos, sistemas de grúas puente, tratamiento de agua, etc, demostrando buen desempeño. El diseño del controlador se realizó en MATLAB R2017b y se simuló en SIMULINK acoplado al modelo matemático de una planta desalinizadora por ósmosis inversa. El modelo matemático corresponde a una planta piloto en los laboratorios R&D en la planta desalinizadora por ósmosis inversa de Doha, Kuwait. Este modelo matemático ha sido validado y usado en varias investigaciones. Los autores de los modelos matemáticos utilizaron como variables de salida al flujo de permeado y a la conductividad del permeado, y para las variables de entrada usó la presión del agua de entrada y su pH. La planta brinda información de la dinámica del proceso en la planta desalinizadora real. Para el diseño del controlador difuso se optó elegir un controlador PD+I, y se consideró las indicaciones tomadas de la literatura para el diseño de las etapas de fusificación, inferencia y defusificación. Este tipo de controladores tienen una estructura similar con los controladores PID convencionales, asimismo, poseen ganancias en la entrada y en la salida del controlador. Se utilizó un controlador difuso para controlar el lazo del flujo de permeado y otro controlador difuso para controlar el lazo de la conductividad, ambos controladores difusos fueron diseñados y programados de igual manera, asimismo, se sintonizaron las ganancias de cada controlador usando un algoritmo genético programado en MATLAB R2017b. Se realizaron 10 simulaciones para cada lazo de control de la planta desalinizadora, el algoritmo genético demostró ser estable y lograr alcanzar la solución óptima. Se realizaron simulaciones del controlador difuso diseñado frente a cambios de referencia y perturbaciones, asimismo, se realizaron pruebas de robustez considerando cambios en los parámetros de la planta. En el desarrollo de las pruebas se compararon los resultados obtenidos por el controlador difuso y controladores clásicos PI y PID tomados de la literatura. Los resultados obtenidos por los controladores difusos demuestran ser más eficientes que los controladores PI y PID. Para terminar la tesis se realiza una propuesta para la implementación el sistema de control diseñado en la planta desalinizadora.Tesisapplication/pdfhttp://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9326spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSADesalinizaciónósmosis inversamodelo matemáticocontrol difusoalgoritmo genéticosintonizaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01Diseño de un controlador difuso sintonizado con computación evolutiva para una planta de desalinización de agua de mar por ósmosis inversainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDU29556552https://orcid.org/0000-0002-2435-1353712026http://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngeniería ElectrónicaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y ServiciosTítulo ProfesionalIngeniero ElectrónicoTEXTIEamatea.pdf.txtIEamatea.pdf.txtExtracted texttext/plain384328https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/470283de-5d0d-4ba4-8c8d-ea1e621a89b1/download1fa518bb12b26ec990cf49f06b6efbcaMD53ORIGINALIEamatea.pdfIEamatea.pdfapplication/pdf6710200https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/2209e432-55d7-4bb6-9bd0-935be5e4cbbc/download7b521723b888504565fadb0aca65980eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/89a1a1ca-abfa-483f-ab9f-c3b331216332/downloadc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52UNSA/9326oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/93262022-12-13 00:37:24.363http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.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
score 13.913421
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).