Implementation of a Fuzzy Logic Based System for the Generation of a Risk Indicator in a DC Electric Arc Furnace

Este trabajo de investigación se centra en la implementación de un sistema basado en lógica difusa para generar un indicador de riesgo en un horno de arco eléctrico de corriente continua (EAF). El objetivo principal es desarrollar una herramienta matemática que pueda emular la experiencia de los mejores operadores del horno y proporcionar una guía para la toma de decisiones en tiempo real. La investigación se basa en la idea de que la automatización dinámica de parámetros importantes del proceso, como la longitud del arco, se ve obstaculizada por la falta de información sobre las condiciones del proceso dentro del EAF. El documento aborda las limitaciones de los sensores tradicionales dentro del horno debido a las altas temperaturas y explora el uso de variables medidas fuera del EAF, como las vibraciones de la carcasa del horno, para obtener información sobre el estado del arco eléctrico.

El EAF es una carga no lineal que consume mucha energía para convertir materiales sólidos, como chatarra metálica o hierro reducido directamente (DRI), en estado líquido. El documento proporciona una descripción detallada del funcionamiento del EAF de corriente continua, incluyendo su historia, ventajas y desventajas en comparación con los EAF de corriente alterna (AC). Se destaca la importancia de la cobertura del arco eléctrico por la escoria para evitar daños en las paredes y el techo del horno. La escoria, que se forma durante el proceso de fusión, actúa como un escudo protector contra la radiación intensa emitida por el arco. Una buena cobertura del arco permite trabajar con arcos largos a altas potencias, lo que optimiza la transferencia de energía y reduce el desgaste refractario. Sin embargo, se menciona que el monitoreo de las temperaturas de los paneles no es adecuado para ser utilizado como entrada para un control de cobertura de arco o nivel de escoria debido a los tiempos de retardo en la transmisión del calor.

Se introduce la lógica difusa como una herramienta para modelar y analizar procesos complejos donde la incertidumbre lingüística juega un papel importante. La lógica difusa permite el uso de conjuntos difusos, que son conjuntos de datos con límites no bien definidos, lo que se asemeja más a la forma en que los humanos perciben y razonan. El documento destaca la importancia de las funciones de pertenencia (MF) en la lógica difusa, ya que permiten mapear un conjunto difuso con un valor de pertenencia entre 0 y 1. Las MF se utilizan para definir los conjuntos difusos que representan las variables de entrada y salida del sistema. Se menciona que las reglas difusas, en particular las reglas de mapeo difuso, son útiles para aproximar funciones matemáticas desconocidas que expresan relaciones no lineales entre las variables de entrada y salida. Se explica el modelo de Takagi-Sugeno-Kang (TSK) como un modelo popular de lógica difusa que utiliza reglas con consecuentes funcionales, lo que reduce el número de reglas necesarias para capturar el comportamiento del proceso.

El documento describe la implementación del sistema de lógica difusa para generar el indicador de riesgo de cobertura del arco. Se detalla el proceso de adquisición de datos, incluyendo la medición de las vibraciones de la carcasa del horno con un vibrómetro láser, la temperatura de los paneles refrigerados por agua y la potencia eléctrica. Se presenta un análisis de los datos obtenidos, incluyendo el tratamiento de las señales de vibración y temperatura para obtener información útil para el sistema de lógica difusa. Se validan los resultados del sistema de lógica difusa mediante la comparación con datos reales del horno y se discuten las ventajas del modelo TSK sobre el modelo Mamdani. Se describen las limitaciones y desafíos de la medición de las vibraciones en el entorno del horno, incluyendo la necesidad de utilizar materiales reflectantes y la influencia de las operaciones del horno en la señal. Se exploran alternativas como el uso de un vibrómetro láser más sofisticado que puede medir a distancias mayores sin necesidad de materiales reflectantes. Se enfatiza la importancia de tener en cuenta las perturbaciones externas en el diseño del sistema de lógica difusa.