En el ámbito del control automático, existe en Chile un enorme espacio para mejorar el diseño de procesos, productos y servicios, a través de la utilización de técnicas de Control Avanzado. Lamentable-mente, estas técnicas no son muy conocidas, perdiéndose así una importante oportunidad de negocios. En este artículo se presentará muy brevemente las principales de estas técnicas y se mostrará cómo es posible mejorar notablemente el desempeño de un proceso, a través de una de estas estrategias, empleada en el control de pH.

Evolución de las técnicas de control

Consideraremos aquí las técnicas de Control Avanzado en un sentido amplio, comprendiendo todas aquellas estrategias no tradicionales de control, que permiten alcanzar un mejor desempeño y adecuación a las características del proceso controlado.

En la mayoría de las aplicaciones clásicas de control, el proceso se diseñaba de forma que su análisis resultase simple, de modo que los métodos se aplicaban en sistemas lineales o linealizables. Las principales técnicas de análisis de estabilidad para este tipo de sistemas (Diagrama de Nyquist, Lugar de las Raíces, Diagrama de Bode) se desarrollaron hace más de medio siglo.

Posteriormente, en la década de los sesenta, surgió la llamada Teoría Moderna de Control, basada principalmente en el análisis de los sistemas en el dominio de las variables de estado, esto es, un conjunto mínimo de variables del proceso que permiten describir adecuadamente su dinámica. La Teoría de Control comenzó a especializarse, dando origen al Control Óptimo, Control Multivariable, Control de Sistemas Estocásticos, Control Adaptivo, Control No Lineal y Control Robusto. Estos métodos permiten abordar sistemas de mayor complejidad, que pueden tener múl-tiples entradas y salidas; variables estocásticas; estructura incierta -no completamente conocida-, no lineal o variante en el tiempo. Desde el punto de vista de las aplicaciones, se incorporan como sistemas de control los computadores y en general los sistemas digitales -esto es, discretos y cuantizados-, y con ello se da más énfasis al estudio de los métodos de análisis para sistemas discretos y distribuidos, así como al desarrollo de algoritmos de control, optimización y simulación.

La influencia del computador ha sido decisiva en la evolución de esta disciplina a partir de los años ochenta. El análisis matemático, que se torna complejo o imposible en sistemas no lineales, distribuidos, heterogéneos o de gran dimensión, es apoyado por la simulación y por la emulación de habilidades humanas tales como la percepción, el aprendizaje y otras capacidades propias de la inteligencia. Surgen los sistemas expertos, las redes neuronales, las redes de Petri, la lógica difusa. En el campo de los sistemas no lineales, se abordan los comportamientos complejos antes ignorados como subarmónicas, cuasiperiodicidad y caos.

En los años noventa se comienza el estudio sistemático de los sistemas dinámicos híbridos, que permiten modelar sistemas de alta complejidad, con trayectorias simultáneas, dis-continuidades en las trayectorias e interacciones entre subsistemas continuos y discretos. Se aplica la teoría moderna de control al control del caos, y se propone el camino inverso: la transición de la estabilidad al caos, llamada "anticontrol".

En nuestros días, es imprescindible la integración con otras disciplinas. La solución de un problema de ingeniería involucra múltiples aspectos de gestión, operación, informática, comunicaciones y de interacción con procesos de diferente índole: físicos, químicos, biológicos, electrónicos y mecánicos, entre otros. Esta inte-racción en múltiples niveles, entre sistemas cada vez más complejos, requiere tanto de productos tecno-lógicos de última generación, como de métodos de control y optimización, que permitan emplear la tecnología en todo su potencial. En particular, las tecnologías de información y comunicación (TICs) son fundamentales para lograr la integración vertical y horizontal de los diferentes sistemas y subsistemas. Así por ejemplo, es posible efectuar registros estadísticos que permiten optimizar el control de calidad y la producción; integrar productos de diferentes fabricantes o interactuar con los procesos a través de Internet.

Beneficios de las técnicas de Control Avanzado

Con la proliferación de nuevas técnicas de control surgen varias interro-gantes: ¿Son asimilables estas técnicas desde el punto de vista de los procesos productivos?, ¿Vale la pena hacer el esfuerzo de intro-ducirlas?, ¿Cuáles son los beneficios?

Algunos de los beneficios que es posible obtener a través de estas técnicas son:

• Optimizar los procesos: a través de la optimización es posible, por ejemplo, reducir costos, disminuir el consumo de energía o alcanzar tiempos mínimos para estabilizar las variables, según como se hayan prio-rizado previamente los objetivos a alcanzar.

• Considerar restricciones operacionales: al optimizar, también es posible definir rangos admisibles para las variables de interés, como por ejemplo los definidos por la potencia máxima, los niveles de saturación de actuadores, los umbrales de seguridad para las variables, etc.

• Mejorar la calidad y reducir los costo: los procesos no lineales pueden exhibir oscilaciones difíciles de explicar mediante métodos de análisis convencionales. Estas oscilaciones pueden reducirse drástica-mente, con los métodos de control apropiados. Por consiguiente, la calidad del producto se uniformiza y puede ser especificada con mayor precisión. Menores oscilaciones tam-bién pueden significar importantes ahorros de materia prima o disminución en costos de mantención.

En la Parte II se continuarán describiendo las ventajas de la aplicación de estrategias de Control Avanzado y se mostrará una aplicación en control de pH.