Diseño y comparación de 3 sistemas de control para sistema automático de pruebas de hermeticidad de bombas sumergibles según norma ASME BPVC Sección VIII

Abstract

El presente trabajo desarrolla un sistema automatizado de control de presión para pruebas hidrostáticas aplicadas a carcasas de bombas sumergibles, con el fin de reducir la variabilidad en los tiempos de verificación de hermeticidad observados en los métodos manuales tradicionales. El sistema combina instrumentación electrónica y técnicas de control avanzadas para optimizar el proceso de presurización y registro de datos.

La plataforma experimental se basa en una Raspberry Pi 4B, que actúa como unidad central de procesamiento, y un transmisor de presión acoplado a un módulo ADC ADS1115, permitiendo la adquisición y monitoreo continuo de la presión. La señal obtenida se procesa mediante tres algoritmos de control: PID, Lógica Difusa y Control Predictivo Basado en Modelo (MPC), los cuales fueron evaluados para determinar su desempeño frente a variaciones de presión en el rango de 0 a 10 bar.

El sistema cuenta además con un motor paso a paso NEMA 34, válvulas solenoides y una interfaz gráfica desarrollada en Python (Tkinter), que facilita la supervisión del proceso y la visualización en tiempo real de los resultados.

Se prevé que la automatización propuesta permita reducir el tiempo de prueba y mejorar la precisión del ensayo, estableciendo una base experimental para el desarrollo de bancos de pruebas hidrostáticas de bajo costo y alta confiabilidad aplicables en entornos industriales y académicos.

This paper develops an automated pressure control system for hydrostatic testing of submersible pump casings, with the aim of reducing the variability in leak testing times observed in traditional manual methods. The system combines electronic instrumentation and advanced control techniques to optimize the pressurization and data logging process.

The experimental platform is based on a Raspberry Pi 4B, which acts as the central processing unit, and a pressure transmitter coupled to an ADS1115 ADC module, allowing continuous pressure acquisition and monitoring. The signal obtained is processed using three control algorithms: PID, Fuzzy Logic, and Model Predictive Control (MPC), which were evaluated to determine their performance against pressure variations in the range of 0 to 10 bar.

The system also features a NEMA 34 stepper motor, solenoid valves, and a graphical interface developed in Python (Tkinter), which facilitates process monitoring and real-time visualization of results.

The proposed automation is expected to reduce testing time and improve test accuracy, establishing an experimental basis for the development of low-cost, high-reliability hydrostatic test benches applicable in industrial and academic environments.