Modelamiento y diseño de un sistema de control de las variables críticas de un molino semiautógeno mediante un sistema experto basado en control MPC y lógica difusa

• Autor: Alfaro Rosas, Guillermo Alonso
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/182903
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/21199
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas de control--Diseño y construcción; Controladores programables; Control de procesos--Molienda; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

Un molino SAG, equipo principal en el circuito de molienda de minerales tiene como objetivo reducir el tamaño de su mineral alimentado del área de chancado y adaptarlo para etapa de flotación buscando la mayor eficiencia y optimización de cada una de sus variables de control y mejorando las habilidades de sus operadores de sala de control. Esta tesis se centrará en el desarrollo de un modelo matemático comprendiendo las principales variables del molino y ajustando su respuesta según datos tomados de distintas plantas a nivel mundial. Posteriormente se configurará y enlazará un sistema de control básico con el modelamiento previamente creado y sintonizado, dicho sistema presentará el sistema de control primario encargado de evaluar las condiciones básicas de arranque y parada del molino y sus grupos de control involucrados, así como también los lazos de control básicos para su operación. Además, se diseñará e integrará el sistema de supervisión respectivo para el control de operador y supervisor de dicho proceso modelado. El sistema de control avanzado diseñado implementa estrategias de control de optimización en tiempo real para el proceso de molienda primaria. La lógica de control considerada se basa en decisiones secuenciales que ejecutarán controladores predictivos basados en modelos o lógica difusa orientando el proceso a buscar estabilidad y luego optimización de cada variable crítica, esto se conseguirá extrayendo las variables de proceso del sistema de control primario y calculando su respectiva acción según cada objetivo; este sistema considera la evaluación de las variables críticas del molino SAG cuando el sistema experto esté encendido y haciendo el seguimiento respectivo cuando esté apagado. Finalmente se realizará la evaluación y comparación de variables críticas del molino considerando dos escenarios, cuando el sistema experto se encuentre encendido teniendo este control sobre los actuadores del molino SAG y cuando el sistema experto se encuentre apagado y se pueda operar cada actuador de forma manual.