¿Qué es el control PID? Sus aplicaciones en la Industria 4.0

La industria está avanzando a pasos agigantados, por lo que se está expandiendo el uso de controladores para optimizar el funcionamiento en las fábricas. En el artículo de hoy vamos a explicar qué es el control PID, una pieza fundamental en este proceso revolucionario gracias a sus múltiples ventajas.

Sin embargo, para entender el funcionamiento del control PID y aplicarlo en las empresas reales necesitas una formación personalizada. En el Máster de Industria 4.0 y Automatización te preparamos para la situación actual del sector: ¡fórmate en Mint!

¿Qué es un control PID y cómo funciona?

Un control PID es un mecanismo de control que ofrece la posibilidad de dominar el tiempo de respuesta y aumentar la precisión en la respuesta. Además, es un sistema de ajuste y predicción automático. 

Con el control PID regulamos diferentes variables de un proceso general:

• El control PID regula la velocidad
• Regula la temperatura
• Ajusta la presión
• Regulariza el flujo

Esto explica la expansión de los equipos de control en los sistemas de bombeo de la industria. Además, a través de un lazo de retroalimentación, el control PID calcula el set-point, pero ¿qué significa este anglicismo? Vamos a ver la definición:

Set-Point: Punto en que una señal se establece bajo ciertos parámetros deseados. Es un punto de consigna para el valor de la señal de la variable.

¿Quizás te estás preguntando en qué consisten los sistemas de bombeo del controlador PID? En el siguiente apartado vamos a ver cómo funciona un control PID. ¡Continuamos!

¿Cómo funciona un control PID?

El sistema de control PID mide la oscilación entre la presión de la tubería y la presión que se necesita. Su actuación permite modificar la velocidad del motor. Así es cómo el control PID consigue la presión o el flujo constante. 

¿Por qué se expande frente a otros sistemas de bombeo? El funcionamiento del control PID permite un ahorro energético, pero para esto necesita tener la programación de los parámetros adecuada.

Los parámetros fundamentales del control PID son tres:

• Control Proporcional (P)
• Control Integral (I)
• Control Derivativo (D)

PID Block Diagram, Arturo Urquizo, CC BY-SA 3.0 via Wikimedia Commons

Entendiendo la ecuación matemática del controlador PID

La ecuación matemática del controlador PID tiene la siguiente estructura:

u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫0t e(τ)dτ + Kd * de(t)/dt

Aquí un desglose de cada uno de los elementos:

• u(t) es la señal de control que se aplica al sistema.
• e(t) es el error, es decir, la diferencia entre el valor deseado (setpoint) y el valor real de la variable controlada.
• Kp, Ki y Kd son las ganancias proporcional, integral y derivativa, respectivamente.

La ecuación del controlador PID representa como la acción proporcional responde a la magnitud del error actual, la acción integral corrige errores acumulados a lo largo del tiempo y la acción derivativa anticipa la evolución futura del error.

¿Cuáles son los métodos de ajuste de parámetros?

Los ajustes de parámetros deben adaptarse a cada una de las circunstancias, pudiendo ser empíricos o analíticos. Aquí te proponemos tres parámetros habituales:

• Método de Ziegler-Nichols. Si vas a trabajar con sistemas sencillos, este es un método empírico que se basa en la observación de la respuesta del sistema a un cambio escalón. Pero es limitado para sistemas complejos.
• Método de Cohen-Coon. Se basa en la identificación de los parámetros de un modelo de primer orden con retardo, es más preciso que el método de Ziegler-Nichols. Sin embargo, requiere más información sobre el sistema.
• Métodos de optimización. Trabajando con sistemas complejos, estos métodos utilizan algoritmos de optimización para encontrar los valores de los parámetros que minimizan un determinado criterio, como el error cuadrático medio. Son métodos más complejos, pero pueden ser muy eficaces para sistemas complejos.

Parámetro proporcional (P)

La ganancia proporcional realiza una medición del valor actual y del set-point en porcentaje. Este tipo de controlador permite aplicar el cambio.

Sin embargo, no siempre tiene el mismo valor:

• Aplicaciones centrífugas: se aconseja un valor del 10%
• Aplicaciones sumergibles: se recomienda un valor del 50%

Esto permite reducir el error porque disminuye la diferencia entre el estado deseado y el estado conseguido. 

Parámetro integral (I)

La acción integral es el periodo de tiempo determinado que es preciso para la acción correctiva. En función del tiempo existen diferentes valores:

• Valor pequeño: el set-point, es decir, el ajuste de valor es más rápido. Sin embargo, se deben tomar precauciones porque puede causar inestabilidad en el sistema. Entre los principales problemas están las oscilaciones, vibración de motor y vibración de la bomba.
• Valores más altos: el tiempo de respuesta es más lento, lo que origina un rebasamiento del punto de ajuste y oscilación en la frecuencia de salida.

Si el error es mayor que el deseado se aumenta la constante integral Ki para minimizar el error y conseguir la velocidad adecuada. Sin embargo, este debe aumentarse poco a poco para garantizar la estabilidad.

Parámetro derivativo (D)

La acción derivativa se utiliza cuando la acción proporcional se vuelve inestable antes de conseguir la respuesta deseada. Para lograrlo aumentamos, poco a poco, la constante derivativa Kd. De esta forma alcanzamos la estabilidad en la respuesta.

Es necesario ajustar el control PID hasta conseguir la respuesta deseada

El parámetro derivativo (D) es predictivo: realiza una previsión del error para tomar la acción más oportuna. De esta forma podemos tomar las medidas adecuadas antes de que sea demasiado tarde porque corrige el error al cambiar la velocidad.

Comparativa de controladores P, PI, PD y PID

Consulta esta tabla para tener una visión global de los controladores P, PI, PD, PID: fortalezas, debilidades y casos de uso.

Implementación en software (MATLAB, LabVIEW, Python)

Para trabajar con control PID puedes usar softwares y herramientas que faciliten la implementación: conoce MATLAB, LabVIEW y Python.

MATLAB

• Permite crear modelos matemáticos de sistemas dinámicos y simulación de comportamiento.
• Contiene funcionalidades para realizar el diseño de controladores y ajustar las ganancias (Kp, Ki, Kd).
• Analizar el sistema a través de la herramienta y visualizar los resultados con gráficas.
• Generar código que se puede ejecutar en un controlador real, por ejemplo con C o C++.

LabVIEW

• Su lenguaje visual basado en bloques facilita la creación de diagramas de flujo del algoritmo PID.
• Permite la conexión de sensores para la adquisición de datos y enviar comandos, permitiendo la aplicación de control en tiempo real.
• Facilita la relación entre el software y los operadores, permitiendo personalizar la interfaz y hacerla más intuitiva.

Python

• El lenguaje de Python es flexible y versátil para adaptarse a las necesidades del control PID.
• Cuenta con NumPy y SciPy, bibliotecas que agilizan el trabajo matemático y además otras específicas como control y scipy.signal
• Permite la simulación de sistemas en tiempo real.
• Se puede integrar con otras herramientas y lenguajes, como por ejemplo procesar datos de sensores, comunicar con PLCs

¿Cuáles son las ventajas del control PID? 

Frente a otros mecanismos o controladores, el control PID presenta beneficios en diferentes campos:

• Controla el tiempo necesario para la respuesta: disminuye el tiempo preciso para una respuesta, aumentando la rapidez de la fabricación.
• Optimiza la precisión de la respuesta: al obtener una respuesta más rápida y más precisa se optimiza la producción.
• Mejora los errores previos: reduce los fallos como vibraciones o faltas de equilibrio. 
• Es un sistema de predicción automático: alcanza el ajuste preciso de manera automática, sin la necesidad de emplear un/una obrero/a regulando el funcionamiento de la maquinaria industrial.

Estas ventajas explican la expansión del control PID, que está ganando espacio en las fábricas. Sus beneficios consiguen un ahorro de energía en la Industria 4.0, reduciendo así los costes de la fabricación de maquinaria o productos.

Aplicaciones en la industria automotriz y robótica

El control PID es fundamental en la automatización de la industria 4.0, especialmente en la automotriz y robótica. Conoce las principales aplicaciones para conseguir la automatización de procesos y crear cadenas de producción flexibles y más eficientes.

Industria automotriz

• Crear líneas de producción más rápidas.
• Controlar el tratamiento térmico y la temperatura de hornos.
• Nivelar la presión ejercida por los sistemas de pintura.

Robótica

• Garantizar un control preciso en los movimientos de los robots.
• Regular la fuerza de agarre que realizan las pinzas.
• Estabilizar la trayectoria de aquellos robots que son móviles.

¡Empieza un máster para entender qué es el control PID!

Ahora que ya sabes qué es el control PID necesitas una formación de calidad para aplicarlos en la Cuarta Revolución Industrial. Las empresas están buscando trabajadores que sepan utilizar los parámetros fundamentales del control PID para avanzar el proceso de automatización de la industria.

El Máster en Industria 4.0 y Automatización es la mejor opción para convertirte en un/a profesional especializado/a.  Una formación que combina teoría y práctica te facilita la adquisición de los conocimientos y el desarrollo de las habilidades que se necesitan en el sector.

Tú puedes ser una pieza fundamental en la aplicación y configuración de los parámetros del control PID en la industria, que se emplea en diferentes campos o fábricas: ¡fórmate en la escuela Mint para ser un profesional con estudios orientados al sector!