The present work deals with control by fuzzy logic applied to chemical engineering operations as a useful tool that allows establishing control loops that depend on the knowledge that one has about the response of the process, focusing on the need to obtain the responses of the systems to through specialized chemical engineering software, thus saving the study of unconventional control systems. This is done by solving mathematical models using Simulink from Matlab and dynamic cosimulation from the software Aspen Dynamcs and Simulink from Matlab. Seven case studies are presented with different characteristics such as coupled equation systems, inverse response, delayed response and with multiple process equipment, in which the systems were compared under different control techniques such as Proportional-Integral-Derivative (PID). , fuzzy logic control, fuzzy control based on Lyapunov fuzzy synthesis, pole cancellation control, among others, It was observed that Lyapunov fuzzy synthesis is a useful tool to write the rules in fuzzy systems, since it decreases the quantity of these and guarantees the stability of the controller's response. Finally, it was possible to use the dynamic cosimulation of Aspen Dynamcs and Simulink of Matlab to study different control cases.
El presente trabajo aborda al control por lógica difusa aplicado a operaciones de ingeniería química como una herramienta útil que permite establecer lazos de control que dependen del conocimiento que se tiene sobre la respuesta del proceso, enfocándose en la necesidad de obtener las respuestas de los sistemas a través de software especializado de ingeniería química, economizando así el estudio de sistemas de control no convencionales. Esto se lleva a cabo mediante resolución de modelos matemáticos usando Simulink de Matlab y la cosimulación dinámica de los softwares Aspen Dynamcs y Simulink de Matlab. Se presentan 7 casos de estudio con diferentes características como sistemas de ecuaciones acoplados, respuesta inversa, respuesta con retardo y con múltiples equipos de proceso, en los cuales se compararon los sistemas bajo diferentes técnicas de control como son Proporcional-Integral-Derivativo (PID), control por lógica difusa, control difuso basado en la síntesis difusa de Lyapunov, control por cancelación de polos, entre otros, Se observó que la síntesis difusa de Lyapunov es una herramienta útil para escribir las reglas en los sistemas difusos, ya que disminuye la cantidad de estas y garantiza la estabilidad de la respuesta del controlador. Finalmente, fue posible emplear la cosimulación dinámica de Aspen Dynamcs y Simulink de Matlab para estudiar diferentes casos de control.
