Gestión de un Sistema de Control Distribuido utilizando Multi-Network TCP / IP para Procesos Industriales Virtuales, basado en IoT.

El presente proyecto de investigación plantea una metodología dividida en dos partes para implementar y gestionar un sistema de control distribuido basado en el estándar TCP/IP utilizando procesos industriales virtuales, los ejes principales que conforman esta metodología son, estructurar una red de...

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Autore principale: Cóndor Sinchiguano, Henry Wladimir (author)
Natura: bachelorThesis
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Pubblicazione: 2022
Soggetti:
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description El presente proyecto de investigación plantea una metodología dividida en dos partes para implementar y gestionar un sistema de control distribuido basado en el estándar TCP/IP utilizando procesos industriales virtuales, los ejes principales que conforman esta metodología son, estructurar una red de comunicación para el SCD, comunicar al SCD con la Web, gestionar una base de datos no SQL en la nube, para finalmente culminar con la ejecución y seguimiento que permita validar los resultados. El SCD está conformado por un PLC servidor y tres PLCs cliente de la marca SIEMENS modelo S7-1500, cada uno controla un proceso virtual a través de TIA Portal configurados con los protocolos de bus de campo Profibus, Modbus TCP y la comunicación S7. El control y monitoreo de los procesos se lo hace de manera remota utilizando el servidor compartido en la nube Fred, para enlazar al SCD con la Web se utiliza node-red. Una vez que el control y monitoreo así ejecutado de manera correcta, se plantea dos modelos de optimización, el primer modelo se encarga de optimizar la producción descentralizando la demanda total requerida entre el proceso uno realizado en Factory IO y el proceso dos realizado en FluidSIM, para resolver el problema matemático se utiliza el software CPLEX Optimization Studio. El segundo modelo consiste en un problema de optimización basado en el Unit Commitment por día, el problema se resuelve utilizando FICO Xpress, se simula las consignas de entrada ideales que deberían ajustarse a los generadores para producir la energía solicitada. Para finalizar se almacenan los datos más relevantes en Mongodb Atlas.
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