Aplicación de identificación de sistemas en la planta de aturdido de aves marca Geave 2.0 y estimación del modelo caja negra.

System identification application in the Geave 2.0 brand stunned bird plant and black box model estimation.

Darío Javier Ordóñez Sánchez

Instituto Superior Tecnológico Tsa´chila

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Resumen

El presente trabajo investigativo describe la obtención del modelo estimado, aplicando identificación de sistemas en la planta de aturdido de aves marca Geave 2.0. Actualmente este equipo es un cuello de botella en la producción y un problema crítico de la procesadora PRONACA. La cual tiene un promedio de faenamiento de 80000 aves/diarias a velocidad de 109 aves/minuto. Los reportes de control de calidad estiman en promedio un 20% de la producción son aves rojas (presentan manchas de sangres) y afectan la calidad del producto generando costos adicionales. La data recolectada fue generada por el aturdidor en un archivo de Excel, mediante la utilización de MATLAB® y su Toolbox System Identification se analizó y se ha obtenido el modelo caja negra. El propósito es diseñar e implementar a futuro un controlador automático que garantice el equilibrio óptimo entre calidad del producto, eficacia y bienestar animal, con la capacidad de sintonizar los parámetros del aturdidor (voltaje RMS y frecuencia kHz) y eliminar la intervención del operador en el ajuste del equipo, la altura de las tinas de aturdido por el remplazo de un mecanismo electromecánico y un control del aturdido de las aves por visión artificial como retroalimentación.

Palabras Clave: Planta, Identificación, caja, negra, modelo, controlador

Abstract

The present research paper describes the obtaining of the estimated model by applying systems identification of the Geave 2.0 brand stunned bird plant. Currently this equipment is a production bottleneck and a critical problem of the PRONACA processor. Which has an average slaughter of 80,000 birds / day at a speed of 109 birds / minute. Quality control reports estimate an average of 20% of the production are red birds (have blood spots) and affect the quality of the product generating additional costs. The data collected was generated by the stunner in an Excel file, using MATLAB® and its Toolbox System Identification was analyzed and the black box model has been obtained. The purpose is to design and implement in the future an automatic controller that guarantees the optimal balance between product quality, efficiency and animal welfare, with the ability to tune the stunner parameters (RMS voltage and kHz frequency) and eliminate operator intervention in the equipment adjustment, the height of the stunned tubs by the replacement of an electromechanical mechanism and a control of the stunned birds by artificial vision as feedback.

Key Words:  Plant, identification, box, black, model, controller