Diseño e implementación de sistema de control de tensado y alineamiento para una máquina procesadora de papel basado en redes neuronales artificiales y control PID

Abstract

Se propone un nuevo método de control de tensado para máquinas de procesamiento de papel. Este método se basa en un algoritmo de control PID mejorado por un controlador basado en redes neuronales artificiales feedforward el cual compensa cambios dinámicos y perturbaciones externas. Este método será denominado control PID-RNA en adelante. La unión de ambos métodos de control se realiza sumando las señales de control generadas por ambos algoritmos de control. La tensión es medida por un sensor el cual provee una señal eléctrica proporcional a la tensión mecánica a un procesador digital de señales (dsPIC30F4011), este procesador determina la señal de control, la cual es enviada a un adaptador de potencia que controlara un determinado actuador pudiendo ser este un motor de corriente alterna, un motor de corriente continua o un freno. En el caso del control de alineamiento un sensor óptico detecta si el material, en este caso papel, esta alineado correctamente, el actuador que alinea el papel puede ser un motor de corriente continua o un motor paso a paso. El actuador moverá un sistema mecánico que guía el papel. Se realiza una simulación de la aplicación industrial para obtener mayor realismo además de haberse implementado en una máquina de procesamiento de papel. La notable capacidad de rechazo a perturbaciones del controlador PID-RNA es demostrada y los resultados muestran la efectividad del controlador propuesto.

A new control method is proposed for tension control in a paper processing machine. This method is based on an algorithm of PID control improved by a feedforward neural network which compensates the dynamic changes and extern perturbations. This method will be called PID-RNA controller in advance. The union of both methods of control was realized adding the control signals generated by both algorithms of control. The tension is measured by a tension sensor which provides a electric signal proportional to the mechanical tension to a digital signal processor (dsPIC30F4011), this processor determines the control signal and send it to a power driver that control an actuator that could be a alternating current motor, a direct current motor or a brake. In the case of the alignment control an optical sensor detects if the material, in this case paper, is aligned correctly, the actuator that aligns the paper could be a direct current motor or a steeper motor. The actuator operates a mechanical system that guides the paper. A simulation is of the industrial application is realized for get a better realism, in addition it was proved in a paper processing machine. The remarkable disturbance rejection capability of a PID-RNA controller is also demonstrated and the results show the effectiveness of the controller proposed.