Tecnologías de automatización y control

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; simulación de sistemas dinámicos y gemelos digitales; 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 utilizada contempla la exposición de conceptos teóricos, el trabajo personal revisando documentación técnica y la aplicación de simulaciones prácticas.

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

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

Título profesional universitario, licenciatura o egresado de Instituto Profesional en ingeniería.

Se recomiendan dos años de experiencia laboral en el área y manejo del idioma inglés, porque es posible encontrar lecturas complementarias en dicho idioma.

Al final del curso podrás:
– Identificar los conceptos básicos de las tecnologías de automatización y control de Procesos Industriales.
– Describir los diferentes componentes de un sistema de control en lazo cerrado y sus efectos.
– Identificar las técnicas de control avanzado basado en modelos, fenomenológicos o empíricos (data driven, machine learning).
– Distinguir productos industriales de control avanzado, destacando su aplicabilidad y limitaciones.
– Reconocer las potencialidades que ofrece la tecnología de digital twin o gemelos digitales.
– Aplicar los fundamentos del análisis y control en la automatización y control de procesos Industriales.

Contenidos:
Introducción: Visión general sobre las tecnologías de automatización, control, optimización y robótica, y sus potencialidades.

Elementos básicos: 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.

Fundamentos de control automático: 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.

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

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

Control predictivo: 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.

Control optimizante: 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.

Gemelos digitales: Conceptos básicos de simulación. Historia y desarrollo de gemelos digitales. Ámbitos de aplicación de gemelos digitales. Desarrollos y productos. Ejemplos de aplicación.

Casos de estudio: Análisis de aplicaciones de control automático, control predictivo, control optimizante y gemelos digitales en diversos procesos.