RESUMEN
El presente
artículo presenta la mejora del proceso de recubrimiento superficial con
pintura electrostática mediante la fabricación de un horno de curado tipo batch
a GLP con un volumen de trabajo de 20 m³. La estructura se fabricó con ángulos
estructurales de 3/16” x 2”, los paneles tipo sándwich de planchas de acero
galvanizado de 0.6 mm y 1.0 mm y con un interior de lana de 2” de espesor como
aislante. Se emplearon 6 quemadores infrarrojos catalíticos a GLP con una
potencia total de 65.4 kW/h, con lo cual se logró alcanzar la temperatura de
180 °C en 20 minutos con carga máxima. Se diseñó una interfaz gráfica con una
pantalla táctil. Se utilizó una Raspberry Pi 3B+ para ejecutar el software de control
y monitoreo desarrollado en Python. Se empleó controladores industriales de
temperatura PID y sensores PT-100 de tres hilos. Se realizó el modelamiento
matemático del horno para obtener la función de transferencia y las constantes
de sintonización del controlador PID. Se realizaron nueve pruebas para
garantizar el correcto funcionamiento del horno. Se realizó el pintado y curado
de láminas de muestra con espesores de 90 µm hasta 106 µm, lo cual garantiza la
durabilidad de esta. Finalmente, se realizó pruebas de adhesión, rayado, doblez
y lijado que arrojaron resultados óptimos.
Palabras claves: controlador PID,
automatización, pintura electrostática, horno industrial, quemador infrarrojo.
ABSTRACT
This article presents the improvement of the surface
coating process with electrostatic painting by manufacturing an LPG batch-type
curing oven with a working volume of 20 m³. The structure was manufactured with
3/16” x 2” structural angles, sandwich panels made of 0.6 mm and 1.0 mm
galvanized steel sheets and with a 2” thick wool interior as insulation. 6 LPG
catalytic infrared burners were used with a total power of 65.4 kW/h, with
which the temperature of 180 °C was reached in 20 minutes with maximum load. A
graphical interface was designed with a touch screen. A Raspberry Pi 3B+ was
used to run the control and monitoring software developed in Python. Industrial
PID temperature controllers and three-wire PT-100 sensors were used.
Mathematical modeling of the oven was carried out to obtain the transfer
function and tuning constants of the PID controller. Nine tests were carried
out to ensure proper operation of the oven. Sample sheets with thicknesses from
90 µm to 106 µm were painted and cured, which guarantees the durability of the
applied paint. Finally, adhesion, scratching, bending and sanding tests were
carried out, obtaining optimal results in each one.
Keywords: PID controller, automation, electrostatic painting,
industrial oven, infrared burner.
1.
Introducción
Muchas empresas metalmecánicas están
optando por utilizar pintura electrostática como recubrimiento superficial para
sus productos. Esto se refleja, según la Superintendencia Nacional de Aduanas y
de Administración Tributaria (SUNAT), en su reporte de consulta
importador-exportador del año 2019, en que los 2 principales importadores de
este producto en el Perú hacen una suma total de S/. 6,290,176.00 (equivalente
a unas 800 toneladas) y en el reporte del año 2020 asciende a la suma de S/.
6,701,56.00, equivalente a unas 957 toneladas (Aduanas, 2021). Este tipo de
pintura permite tener un lote completo en unas cuantas horas a comparación de
las pinturas líquidas tradicionales que requieren hasta 3 días. Muchas empresas
no cuentan con un proceso de curado para pintura electrostática y tercerizan el
proceso a empresas que presentan problemas en cuanto al
control de calidad (inadecuado proceso de curado, insuficiente recubrimiento,
pintura quemada), el incremento de los costos (servicio de pintado y
transporte) y el incremento de los tiempos de producción.
2.
Materiales y métodos
En la figura 1, se aprecia el diagrama con
los dispositivos y actuadores involucrados en el diseño del horno batch. En la
Raspberry Pi se ejecuta el software de monitoreo y muestra los parámetros en una
pantalla táctil para el ingreso de parámetros para la operación del horno.
Estos son enviadas al controlador de temperatura PID para accionar los
quemadores. La Raspberry Pi también opera un módulo de relés para energizar todos los
dispositivos.
Figura 1.
Diagrama mecatrónico del
sistema de control del horno
2.1. Diseño mecánico
En esta sección, se desarrolla
los análisis y cálculos necesarios para realizar el diseño del horno batch. Se
observa el flujograma del diseño mecánico con los pasos a desarrollar.
Flujograma
del diseño mecánico
En la figura 3, se tiene un
bosquejo del diseño del horno tipo batch utilizado para elaborar el proyecto.
Figura 3.
Vista isométrica del
horno batch
Para el cálculo de la potencia
de los quemadores se utilizó la masa total de las paredes internas del horno,
incluyendo las laterales, techo y puertas, y se tomó en cuenta el espesor de la
plancha metálica de y el se obtiene que .
Los paneles aislantes están
conformados por un núcleo y 2 placas de acero galvanizado de 0.6 mm y 1.0 mm. El
aislante seleccionado es la lana de roca con las siguientes características: densidad
de 100 kg/m3, conductividad térmica de 0.033 a 0.122 W/mK, y rango de
temperatura de trabajo de 10 °C a 400 °C.
Se utiliza el ángulo estructural
A36 de 3/16” (4.8 mm) para determinar el espesor ideal de los ángulos y se
realiza la simulación de esfuerzos con una carga de 395 kg (peso total de
paneles aislantes). En la figura 4, se aprecia la simulación de desplazamiento con
un máximo de 3.176 mm en la parte superior de la estructura.
Figura 4.
Simulación de
desplazamiento máximo para ángulos de 3/16” (4.8 mm) espesor
En la figura 5, se muestra el
ensamblaje final de las distintas piezas que conforman el horno de curado que
está compuesto por ángulos de estructura, paneles aislantes, quemadores
catalíticos infrarrojos y coche porta piezas.
Figura 5.
Ensamble digital del horno batch
2.1.1. Modelamiento matemático del horno y el
controlador PID
La función de transferencia del
horno batch es obtenida utilizando las leyes termodinámicas y la ley de
enfriamiento de Newton. Mediante las ecuaciones 1 y 2 se obtuvo una función de
transferencia de primer orden.
La función de transferencia de la válvula reguladora se expresa en la ecuación 3.
En
la figura 6, se aprecia el diagrama de bloques desarrollado en Simulink en el
que se ingresó la función de transferencia tanto del horno y como de la válvula
reguladora.
Figura 6.
Ensamble digital del horno batch
Dado que la planta en lazo
abierto no presenta un comportamiento sigmoidal y no obtiene la ganancia
crítica que haga oscilar el sistema en lazo cerrado, no es posible la
aplicación de métodos de sintonización del tipo Ziegler - Nichols o Cohen y
Coon, por lo que se optó por un proceso heurístico, con valores pequeños para las
ganancias Kp y Ki y analizar el comportamiento del sistema, cuyo resultado final
se muestra en la figura 7.
Figura 7.
Respuesta del controlador
PID con ganancia Kp=15, Ki=0.2 y Kd=0
2.2. Diseño
eléctrico
Para la elaboración del diseño eléctrico se hizo uso del software
AutoCAD para diseñar el diagrama eléctrico de conexionado de controladores de
temperatura, quemadores infrarrojos catalíticos (parte de control) y la
comunicación del controlador con la Raspberry Pi. En la figura 8, se observa el
flujograma del diseño eléctrico.
Figura 8.
Flujograma del diseño
eléctrico
En
la figura 9, se observa el diagrama de conexiones de la etapa de
control. El
módulo de entradas y salidas de la Raspberry Pi, que controla el módulo
de
relés y activa las luces LED para indicar distintos
estados de funcionamiento
del horno.
Figura 9.
Diagrama de conexiones
etapa de control
En
la figura 10, se observa el diagrama de conexiones de la etapa de fuerza, que
incluye un relé accionado por el controlador de temperatura TK4S-B4RN de la
marca Autonics. Al energizar este relé, los módulos
de control de los quemadores mandan la señal de abrir la electroválvula y
activan el chispero hasta que encienda la llama. Cuando el módulo de control
detecta la llama, este envía una señal de 220 V y enciende una luz piloto y
activa el relé que envía una señal hacia la Raspberry Pi. Cada controlador
comanda un relé, el cual energiza 3 quemadores.
Figura 10.
Diagrama de conexiones etapa de control
Figura 11.
Vista exterior e interior
del tablero de control
2.3. Diseño
electrónico
En la figura 12, se muestra el flujograma con las consideraciones iniciales, diseños y cálculos realizados para la operación y control del horno tipo batch.
Figura 12.
Flujograma del diseño electrónico
Se
diseña una PCB de doble capa, con interconexión entre las vías
pasantes. En la figura
13, las líneas azules y rojas representan al ruteado en las capas
inferiores y
superiores respectivamente. Se consideró una sección hueca a la
altura del
disipador térmico del procesador para evitar recalentamientos de la
Raspberry
Pi.
Figura 13.
Diseño del PCB para el
puerto GPIO de la Raspberry Pi
2.4. Diseño de
software
En la figura 14, se
aprecia el flujograma de desarrollo del software para la Raspberry Pi que permite
operar el horno batch.
Figura 14.
Vista interior y exterior del tablero de control
Para el desarrollo del software se utilizó el lenguaje de programación Python. Este tiene la capacidad de comunicarse vía Modbus con los controladores de temperatura PID. Para ello, se hace uso de un conversor USB a RS485. En la figura 15, se aprecia el diagrama de funcionamiento del programa mientras está en el modo Básico, previo al modo de curado.
Figura 15.
Diagrama de funcionamiento
del programa en el modo Básico
En la figura 16, se aprecia el diagrama del funcionamiento del programa mientras está en el modo Curado. En este modo, se energiza el relé principal para accionar los módulos que controlan los quemadores. Al finalizar este proceso, se retoma al modo básico y se desenergiza el relé principal.
Figura 16.
Diagrama de funcionamiento del programa en el modo Curado
2.5 Diseño de la interfaz gráfica
Se
hace uso del lenguaje de programación Python para el programa y la
interfaz
gráfica. La figura 17 corresponde a la interfaz del programa siendo
ejecutada
en la Raspberry Pi. Esta interfaz fue diseñada acorde a la resolución de la
pantalla empleada (1280 x 720 píxeles). Se optimizó el espacio en
pantalla con indicadores
y botones fáciles de visualizar y operar.
Figura
17.
Ventana
principal de la interfaz gráfica
3. Resultados
3.1. Resultado de las pruebas de la
interfaz gráfica de usuario (GUI)
Se
realizó la capacitación del manejo de la interfaz gráfica a 5 trabajadores, y
se solicitó opinión respecto al manejo. Así, se concluyó que la interfaz
gráfica resulta sencilla de operar e intuitiva. Los usuarios fueron capaces de
ingresar los valores de operación, iniciar o detener el proceso y monitorear
los distintos parámetros de funcionamiento. En la figura 18, se aprecia al
operario interactuando con la interfaz gráfica.
Figura 18.
Operario probando la interfaz gráfica de usuario
para el control del horno
3.2. Resultado de temperatura de pared
exterior del horno
Se
realizaron mediciones de la temperatura en varios puntos de las paredes
exteriores del horno, y se observó que la zona de las juntas de los paneles
presentaba temperaturas superiores (43 °C) con respecto a los puntos centrales
de los paneles (35 °C), debido a que la unión entre los paneles no presentaba un
sello hermético. Por eso, se optó por rellenar estas juntas con silicona de
alta temperatura y se obtuvo una temperatura exterior media de 36 °C,
temperatura que no excede los 40 °C como protección al personal operario. En la
figura 19, se observa una medición de temperatura en la pared exterior del
horno, donde se obtuvo 35.8 °C cuando el horno está a 179.5 °C.
Figura
19.
Operario
probando la interfaz gráfica de usuario para el control del horno
Se
realizó una prueba de adhesión de la pintura en base a la norma ASTM D 3359. Se
hicieron marcas en forma de cruz o cuadrícula hasta llegar al metal de la
pieza, luego, se procede a pegar una cinta adhesiva sobre la parte marcada y se
ejerce una leve presión. Se espera aproximadamente 1 minuto y se retira la
cinta de forma súbita. En un resultado satisfactorio, no debe quedar restos de
pintura en la cinta, lo cual indica un buen curado de pintura electrostática.
En la figura 20, se observan los resultados de esta prueba en los distintos
colores de pintura sin desprendimiento de pintura para ninguno de los 4 casos.
Figura 20.
Prueba de adhesión de pintura
electrostática
4.
CONCLUSIONES
· Se diseñó e implementó el sistema mecánico para el horno tipo Bach de 20 m³ mediante el software Autodesk Inventor. En la prueba de temperatura en la pared exterior, los resultados teóricos y las simulaciones concuerdan con las mediciones realizadas.
· Se diseñó e implementó el sistema eléctrico para el horno tipo batch que garantiza la correcta operación del sistema de acuerdo con las pruebas del tablero de control y de los elementos de seguridad.
· Se diseñó e implementó el sistema electrónico del módulo de control, así como el software de monitoreo embebido para la operación y visualización de parámetros del horno batch.
· Se logró mantener la estabilidad térmica en el horno tipo batch, lo cual fue demostrado con las pruebas de funcionamiento de los quemadores catalíticos y los controladores de temperatura PID industriales.
· Se diseñó e implementó un horno batch con control de temperatura PID para el curado de pintura electrostática en la empresa Maker Asociados S.A.C. Las pruebas realizadas durante el proceso de curado de la pintura electrostática demostraron que el horno cumple con los estándares industriales y los requisitos de la empresa, por lo que se obtuvieron resultados satisfactorios.
5.
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Trayectoria académica
Ricardo John Palomares
Orihuela
Universidad Ricardo Palma, Perú.
Docente de la
Escuela Profesional de Ingeniería Mecatrónica de la Universidad Ricardo Palma.
Ingeniero Mecatrónico de la Universidad Nacional de Ingeniería, doctor en
Ciencias de la Educación, magister en Ciencias de la Educación con mención en
Docencia Universitaria y maestría en Ciencias de la Electrónica con mención en
Ingeniería Biomédica. Senior Member IEEE. Miembro Profesional RAS, EMBS, ComSoc
y EduSoc - IEEE. Investigador RENACYT – Nivel V.
Autor corresponsal: ricardo.palomares@urp.edu.pe
Orcid: https://orcid.org/0000-0001-9076-3674
Enzo Pietro Jesús Morán Ugarelli
Universidad Ricardo Palma, Perú.
Ingeniero
Mecatrónico egresado de la Universidad Ricardo Palma. Actualmente desempeñando
el rol de analista de mantenimiento preventivo para maquinaria minera.
enzo.2401@gmail.com
Orcid: https://orcid.org/0009-0007-5191-3589
Rafael Marcel
Sánchez Soto
Universidad Ricardo Palma, Perú.
Ingeniero Mecatrónico de la Universidad Ricardo Palma. Ingeniero de
proyectos con asesoría en mejora de procesos automatizados en AGP PERÚ, con
especialización avanzada en Autodesk Inventor, gestor de proyectos retail en
HMY PERÚ y Gerente General en Maker Asociados SAC.
sanchez.rafael16@gmail.com
Orcid: https://orcid.org/0009-0007-3020-1902
Contribución de autoría
Ricardo Palomares: Investigación, metodología, supervisión, escritura – revisión y edición.
Enzo Morán: Conceptualización,
análisis formal, adquisición de financiación, investigación, software,
recursos, validación, visualización, escritura – borrador original.
Rafael Sánchez: Conceptualización, análisis formal, adquisición
de financiación, investigación, software, recursos, validación, visualización,
escritura – borrador original.
Conflicto de intereses
Los autores sostienen que no existe conflictos de intereses en el
desarrollo de la presente investigación.
Responsabilidad ética y legal
La presente
investigación se llevó a cabo siguiendo los principios éticos del conocimiento,
asegurándose de que la información es original y confiable.
Declaración sobre el uso de LLM
(Large Language Model)
Este artículo no
ha utilizado para el desarrollo de la investigación textos provenientes de LLM
(ChatGPT u otros).
Financiamiento
La empresa MAKER ASOCIADOS S.A.C. y los investigadores.
Correspondencia: ricardo.palomares@urp.edu.pe
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Internacional
(CC-BY 4.0).