Todo proceso que debe ser monitoreado requiere de Sensores para conocer las variables de un proceso en tiempo real. Si se requiere monitorear un gran número de variables del proceso, en la misma proporción se requerirá de un gran número de sensores para dichas variables. Los sensores son costosos, requieren mantenimiento, ser calibrados y pueden llegar a ser muy delicados, además de que necesitan de un “hardware” que los conecte con la unidad de monitoreo. ¿No sería mejor si se pudiera prescindir de algunos cuantos sensores y aún así poder monitorear la totalidad del proceso?

Éste es el objetivo de los llamados “Sensores Virtuales” o “Sensores de Software”, mejor conocidos en el medio de la ingeniería control como “Observadores” o “Estimadores de Estado”. Los observadores son programas de computadora que a partir de las mediciones obtenidas por una cierta cantidad de sensores reales, realizan una estimación de las variables del proceso que no cuenta con su respectivo sensor. El programa reproduce el sistema observado dándole la información de cuáles son los estímulos (entradas) que recibe el proceso real. Una segunda fuente de información útil para el observador son los datos que recibe del monitoreo de los resultados del sistema (salidas).

En una primera etapa de este “monitoreo virtual”, las variables reales del proceso y las respectivas variables que están siendo estimadas pueden diferir bastante. Esto es muy semejante a cuando se resuelve una ecuación algebraica utilizando un método numérico como el de Newton-Raphson. Para poder resolver la ecuación se necesita de hacer una suposición de cuál sería el resultado de la ecuación. Posteriormente el algoritmo del método reporta el resultado real. Así entonces, para un observador es necesario programar cual es el que se supone el valor de la variable real del proceso. No es necesario de que esta suposición sea cierta, una cualidad del observador es que después de un tiempo esté reportando el valor real. A esta cualidad se le llama “convergencia”.

Una cualidad deseable de un observador es que tenga una rápida convergencia. Ya que será menor el tiempo en que se esté reportando un valor que no es el real. Esta velocidad de convergencia puede ser “sintonizable” o ajustable. No siempre una velocidad de convergencia demasiado alta es deseable ya que la dinámica del observador puede caer en inestabilidad. Esto es muy semejante a cuando se está buscando en la televisión un buen programa que sea de interés. Si se cambia de canal tan rápidamente que no sea tiempo suficiente para evaluar el contenido por canal, nunca se llegará a elegir un canal en específico.

¿Qué tan confiable es la estimación que realiza un observador? Esto dependerá en gran medida del conocimiento que se tenga sobre el proceso real, ya que en base a esto, se diseña el algoritmo de estimación. No obstante, en ciertos casos una gran precisión de estimación no es requerida, ya que los resultados de un sistema de monitoreo pueden ser alimentados a un sistema de control robusto que sólo necesite de una aproximación a los valores reales del proceso para mantenerlo controlado. De igual forma, los algoritmos de estimación mientras son desarrollados suelen ser evaluados en su desempeño comparando su estimación con respecto a mediciones reales. Esto para tener un grado de fiabilidad una vez que se prescinda del sensor real.

Los sensores virtuales han encontrado un ámplio campo de acción en la ingeniería química. Principalmente en la operación de reactores químicos en donde comúnmente se necesita el monitoreo de diversas especies químicas durante el sistema. En algunos otros procesos como el caso de reactores bioquímicos el uso de observadores no es sólo cuestión de economía sino también de factibilidad, ya que resulta prácticamente imposible el contar con sensores que puedan identificar en línea las diferentes especies microbiológicas involucradas en el sistema reactivo.

Los sensores virtuales u observadores han denotado una revolución en la ingeniería de control. Su estudio durante los próximos años de estos desarrollos tecnológicos en el campo de la ingeniería de procesos de igual forma revolucionará la industria de procesos químicos.

Para saber más:
en.wikipedia.org/wiki/Statistical_estimation
http://en.wikipedia.org/wiki/State_observer
en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter