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Tecnologías de Automatización y Control

Aprende herramientas metodológicas para el análisis y la aplicación de las tecnologías de automatización, control y optimización de procesos industriales, en tiempo real.

Versión disponible a todo Chile y la región.

Antecedentes Generales

Próximamente
Por definir

Modalidad:

Streaming
24 horas cronológicas
-
programas@ing.puc.cl

El curso Tecnologías de Automatización y Control se orienta a capacitar a ingenieros de diversas áreas en el análisis y la aplicación de tecnologías de automatización, control y optimización en tiempo real de procesos industriales. Los componentes centrales del curso son: la nivelación y el alineamiento en conceptos fundamentales de automatización y control; la presentación de metodologías para el análisis, control y optimización en tiempo real de procesos industriales, basadas en sistemas modelos dinámicos; la descripción de productos comerciales; y la aplicación de herramientas prácticas, de manera que los profesionales capacitados puedan lograr un mejor desempeño en su función. Al terminar el curso, los alumnos serán capaces de aplicar las técnicas de realimentación, análisis dinámico y modelación predictiva al control de procesos industriales.

La metodología a aplicar contempla la exposición de conceptos teóricos, el trabajo personal revisando documentación técnica y la aplicación de simulaciones prácticas. El curso se puede dictar en forma presencial o streaming, en el segundo caso se trabajará de forma sincrónica con los alumnos en la plataforma Zoom.

Dirigido a:
Ingenieros (eléctricos, mecánicos, metalurgistas, químicos y otros afines).

Objetivo de:
Aplicar metodologías de análisis y control empleando diferentes tecnologías en procesos industriales.

Contenidos del Programa

• Visión general sobre las tecnologías de automatización, control, optimización y robótica, y sus potencialidades.

• Proceso o sistema.
• Variables de proceso, variables manipuladas, variables controladas, perturbaciones.
• Sensores: función y sensores para diferentes procesos.
• Actuadores: función y actuadores para diferentes procesos.
• Controladores: función y controladores para diferentes procesos.
• Manipuladores y sistemas robóticos: función y robots para diferentes procesos.
• Ejemplos en diversos procesos.

• Realimentación.
• Estabilidad.
• Control discreto y control continuo.
• Control manual.
• Acciones proporcional, integral, derivativa, controladores PI, PID, sintonía de controladores.
• Control de razón, control en cascada, control prealimentado, control por override, control inferencial.
• Lazos de control automático en diversos procesos.

• Característica estática.
• Respuesta dinámica.
• Tipos de procesos.
• Modelos de proceso: modelos fenomenológicos, modelos empíricos.
• Identificación de modelos.
• Simuladores estáticos y dinámicos.

• Sistemas para tiempo real: PLC, SCADA, DCS, PI.
• Sensores basados en visión.
• Sistemas robóticos.
• Funcionalidades y arquitecturas de sistemas de automatización y robótica.
• Ejemplos de aplicación.

• Conceptos básicos de Model Predictive Control (MPC).
• Modelos para MPC: lineales, no lineales, híbridos, fenomenológicos y empíricos (data driven),
• Función objetivo, restricciones.
• Obtención de la ley de control.
• Productos comerciales para MPC.
• Ejemplos de aplicación en diversos procesos.

• Fundamentos de optimización.
• Optimización en tiempo real (RTO).
• Arquitecturas para RTO.
• Control optimizante distribuido.
• Control optimizante y machine learning.
• Productos comerciales para RTO.
• Ejemplos de aplicación.

• Análisis de aplicaciones de control automático, control predictivo, control optimizante y robótica en diversos procesos.

Cuerpo Académico

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