Control de caudal con un sensor virtual basado en técnicas de deep learning

Abstract

[Resumen] En el ámbito del control industrial, resulta sumamente interesante el empleo de sensores virtuales en los casos en los que no se puede tener acceso a la variable física a controlar, bien sea porque el sensor real es costoso, no puede ser instalado o se encuentra averiado. En este artículo se propone la implementación de un lazo de control del caudal de una planta piloto industrial, comparando el desempeño de este lazo cuando se emplea el caudalímetro real y cuando se emplea un sensor virtual de caudal. El sensor virtual utilizado se ha desarrollado empleando una red neuronal recurrente.

[Abstract] In the field of industrial control, the use of virtual sensors has great interest in cases where it is not possible to have access to the physical variable to be controlled, either because the real sensor is expensive, cannot be installed or is broken-down. This paper proposes the implementation of a flow control loop in an industrial pilot plant, comparing the performance of this loop when the real flow meter is used with the performance when a virtual flow sensor is used. The virtual sensor used has been developed using a recurrent neural network.