DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA EN
AUTOMATIZACIÓN Y CONTROL
CONTROL INTELIGEN...
UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS “ESPE”
DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE
Actividad No...
2. ACTIVIDADES ESTABLECIDAD PARA EL DESARROLLO DEL PROYECTO:
 Recopilación de información.
Act1.- En esta actividad se pr...
3. OBJETIVOS:
OBJETIVO GENERAL:
 Diseñar e implementar un controlador inteligente de temperatura para la unidad AIR FLOW
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Dónde:
Procedemos a igualar la Ecuación 1 y 2 para llegar al modelo matemático que describe el sistema
de temperatura en e...
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5. RESULTADOSDEL EXPERIMENTO:
 Realizar el experimento de control con red neuronal inversa y presentar resultad...
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Comportamiento del modelo en simulación
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Gráfica Resultante del Comportamiento del Modelo de Simulación
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Comportamiento de la Planta Real con el Controlador
𝑪𝒂𝒔𝒐 𝟏: 𝒄𝒖𝒂𝒏𝒅𝒐 𝒕𝒆𝒏𝒆𝒎𝒐𝒔 𝒖𝒏 𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒐𝒊𝒏𝒕 𝒅𝒆 ==> 𝟒𝟎°
𝑪𝒂𝒔𝒐 𝟐: 𝒄𝒖𝒂𝒏𝒅𝒐 𝒕𝒆𝒏𝒆𝒎𝒐𝒔 ...
Caso 1:
𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟓. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟑. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 =
𝟏
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Caso 2:
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Caso 4:
𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟖 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟑. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 =
𝟏
𝟐𝟐
𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 =
𝟏
𝟏𝟕𝟕
Caso 5: Diagrama con mejor comportamiento en...
Como se puede observar la velocidad de respuesta es bastante rápida ya que en tiempo relativamente
corto alcanza el valor ...
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Diseño del controlador neuronal inverso

  1. 1. DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA CARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA EN AUTOMATIZACIÓN Y CONTROL CONTROL INTELIGENTE AUTORES: EVELYN LEMA DAYANA OCHOA CARLOS MENDOZA DIEGO FLORES TEMA: “DISEÑO DE CONTROLADOR NEURONAL PARA LA UNIDAD AIR FLOW TEMPERATURE CONTROL SYSTEM” ING. VÍCTOR PROAÑO SANGOLQUÍ, JULIO 2014
  2. 2. UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS “ESPE” DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE Actividad No 19 “Diseño de controlador neuronal para la unidad Air Flow Temperature Control System” 1. INTEGRANTES YDIGNIDADES Nuestro equipo de trabajo estará conformado por las siguientes personas: 1. Evelyn Gabriela Lema. 2. Dayana Carolina Ochoa. 3. Carlos Eduardo Mendoza 4. Diego Miguel Flores. Una vez establecido el equipo de trabajo se estableció las dignidades en base a la afinidad presentada en el grupo de trabajo y se definió las tareas que deberá realizar cada persona dentro de la dignidad asignada. Dignidad Responsable Tareas Líder Dayana Ochoa • Coordinar al equipo de trabajo asignando roles y responsabilidades, con base a la descripción del proyecto asignado • Supervisar el desarrollo del proyecto asignado, conforme al calendario establecido y en su caso realizar los ajustes necesarios para su cumplimiento. • Promover y conducir reuniones con el equipo de trabajo para garantizar el avance del proyecto asignado. • Coordinar y supervisar que la documentación de las actividades realizadas en las fases de requerimientos, de análisis y diseño sean realizadas con éxito. Ingeniero Electrónico Evelyn Lema • Desarrollar prototipos de la aplicación a construir. • Conocer metodologías de diseño y documentación de aplicaciones Ingeniero Control Carlos Mendoza • Realizar estudios de factibilidad, planeación, diagnóstico, análisis, diseño, implementación, pruebas y seguimiento de los sistemas de control. • Conocer metodologías para el diseño de controladores Ingeniero Software Diego Flores. • Experiencia en el uso de herramientas para el desarrollo del proyecto mediante sólidos conocimientos.
  3. 3. 2. ACTIVIDADES ESTABLECIDAD PARA EL DESARROLLO DEL PROYECTO:  Recopilación de información. Act1.- En esta actividad se procedió a investigar a través de las diferentes fuentes que disponemos, ya sea de internet, libros, acerca del control de temperatura con redes neuronales, para una planta física. Act1.1 Una vez recopilada la información, se realizó la clasificación de la información que verdaderamente nos iba a ayudar en el desarrollo del proyecto. Act1.2 Con la recopilación de datos necesarios se inició el proyecto primero creando el software en Matlab, tanto para el entrenamiento de la red neuronal, el controlador de la red neuronal así como el diagrama en Simulink.  Reconocimiento del área de trabajo. Actividad 2.- Se procedió a reconocer el lugar donde se a realizar el proyecto, así como la planta física de temperatura, la computadora donde se va a simular nuestro controlador y la tarjeta de adquisición. Actividad 2.1.- Se observó la conexión correcta conexión de los materiales que se van a utilizar. Asignación de dignidades y tareas. Actividad 3.- Se asignó funciones determinadas a cada uno de los integrantes del grupo, para que el objetivo del proyecto se realice correctamente  Obtención de datos de la planta Actividad 4.-Este procedimiento es uno de los más importantes ya que de esto dependerá que nuestro control esté funcionando correctamente, para lo cual se tomó varias medidas de la planta, así como de la función de transferencia. Obtención de la planta del sistema. Actividad 5.- Esta herramienta es de gran ayuda, ya que nos permitió determinar los valores correctos de la planta Actividad 5.1.-Una vez identificada y modelada la planta se y con los programas respectivos, se procederá a la última actividad.  Realización de pruebas y funcionamiento. Actividad 6.- Se utilizó primero el controlador propuesto en clases para observar correctamente el control de temperatura y ver los resultados que debemos obtener. Actividad 6.1.-Siguiente utilizamos los diferentes controladores que obtuvimos de MATLAB para comprobar resultados Actividad 6.2.-Obtuvimos resultados positivos aunque con un grado de error un poco grande. Actividad 6.3.-Finalmente el porcentaje de error del control de temperatura con redes neuronales se disminuyó notablemente, dado así por finalizado el proyecto.
  4. 4. 3. OBJETIVOS: OBJETIVO GENERAL:  Diseñar e implementar un controlador inteligente de temperatura para la unidad AIR FLOW TEMPERATURE CONTROL SYSTEM mediante la utilización de la herramienta RTW de Matlab. OBJETIVOS ESPECÍFICOS:  Identificación de la respuesta de la planta para diferentes voltajes de entrada en la niquelina en nuestro caso en un rango de 2.5 a 4.5V.  Estimar y modelar la planta AIR FLOW TEMPERATURE CONTROL SYSTEM y los diferentes controladores como bloques en SIMULINK.  Implementar una red neuronal con dos entradas, la temperatura inicial o actual del sistema y la variación de estado deseado de temperatura y la señal de control mediante bloques de Simulink.  Evaluar el sistema de control desarrollado mediante pruebas de operación y funcionalidad a fin de conseguir un funcionamiento óptimo. 4. DESCRIPCIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO DELSISTEMAPRESENTADO EN LA TESIS. Modelo Matemático del Sistema El Sistema de Temperatura consta de una niquelina que es la encargada de calentar el aire ingresa a través del conducto de flujo mediante un ventilador que remueve el aire que se encuentra en su interior. Esta transferencia de calor producida por el movimiento de aire a través de la niquelina se denomina convección interna forzada y esta descrita por la Ley de Newton del enfriamiento. Ecuación 1. Ley de Newton del Enfriamiento Dónde: Es importante recalcar que la transferencia de calor del sistema es en régimen transitorio, temperatura no cambia sólo con la posición del aire dentro del cilindro sino también cambia con el tiempo. El calor acumulado en el conducto de flujo viene dado por: Ecuación 2. Calor acumulado en el Conducto del Flujo 𝑸 = 𝒉 𝑨 𝒔( 𝑻∞− 𝑻) 𝒉 = 𝒄𝒐𝒆𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒅𝒆 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒇𝒆𝒓𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝒄𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒑𝒐𝒓 𝒄𝒐𝒏𝒗𝒆𝒄𝒄𝒊ó𝒏 𝑨 𝒔 = á𝒓𝒆𝒂 𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒇𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍 𝒂 𝒕𝒓𝒂𝒗é𝒔 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒄𝒖𝒂𝒍 𝒕𝒊𝒆𝒏𝒆 𝒍𝒖𝒈𝒂𝒓 𝒍𝒂 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒇𝒆𝒓𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 𝒅𝒆 𝒄𝒂𝒍𝒐𝒓 𝐓∞ = 𝒕𝒆𝒎𝒑𝒆𝒓𝒂𝒕𝒖𝒓𝒂 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒏𝒊𝒒𝒖𝒆𝒍𝒊𝒏𝒂 𝐓 = 𝒕𝒆𝒎𝒑𝒆𝒓𝒂𝒕𝒖𝒓𝒂 𝒅𝒆𝒍 𝒂𝒊𝒓𝒆 𝑸 = 𝒎 𝑪 𝒑 𝒅𝑻 𝒅𝜽
  5. 5. Dónde: Procedemos a igualar la Ecuación 1 y 2 para llegar al modelo matemático que describe el sistema de temperatura en estudio. 𝒉 𝑨 𝒔( 𝑻∞ − 𝑻) = 𝒎 𝑪 𝒑 𝒅𝑻 𝒅𝜽 𝒎 𝑪 𝒑 𝒅𝑻 𝒅𝜽 − 𝒉 𝑨𝒔 ( 𝑻∞ − 𝑻) = 𝟎 𝒕 = 𝑻∞ − 𝑻 ; 𝒅𝑻 𝒅𝜽 = 𝒅𝒕 𝒅𝜽 𝒅𝒕 𝒅𝜽 = − 𝒉 𝑨𝒔 ( 𝑻∞ − 𝑻) 𝒎 𝑪 𝒑 𝒅𝒕 𝒅𝜽 = − 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝒕 ∫ 𝒅𝒕 𝒕 = − ∫ 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝒅𝜽 𝒍𝒏 𝒕 = − 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝜽 + 𝒍𝒏𝒂𝟏 𝒍𝒏( 𝑻∞ − 𝑻) = − 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝜽 + 𝒍𝒏 𝒂𝟏 𝒂𝟏 = ( 𝑻∞ − 𝑻) 𝑪𝒐𝒏𝒅𝒊𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔 𝑰𝒏𝒊𝒄𝒊𝒂𝒍𝒆𝒔: 𝜽 = 𝟎 ; 𝑻 = 𝑻𝒐 𝒍𝒏( 𝑻∞ − 𝑻) = − 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝜽 + 𝒍𝒏( 𝑻∞ − 𝑻𝒐) 𝒍𝒏 ( 𝑻∞ − 𝑻 𝑻∞ − 𝑻𝒐 ) = − 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 𝜽 𝑻∞ − 𝑻 𝑻∞ − 𝑻𝒐 = 𝒆 −( 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 ) 𝒕 Ecuación 3. Comportamiento de la temperatura en función del tiempo En la Figura 1 se describe el comportamiento de la temperatura en función del tiempo del sistema: Figura 1. Comportamiento de la Temperatura en Función del Tiempo La constante que determina el retardo de la función de temperatura se calcula de: 𝒎 = 𝒎𝒂𝒔𝒂 𝒅𝒆𝒍 𝒇𝒍𝒖𝒊𝒅𝒐 (𝒂𝒊𝒓𝒆) 𝑪 𝒑 = 𝒄𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒆𝒔𝒑𝒆𝒄í𝒇𝒊𝒄𝒐 𝒅𝒆𝒍 𝒇𝒍𝒖𝒊𝒅𝒐 (𝒂𝒊𝒓𝒆) 𝐓 = 𝒕𝒆𝒎𝒑𝒆𝒓𝒂𝒕𝒖𝒓𝒂 𝒅𝒆𝒍 𝒇𝒍𝒖𝒊𝒅𝒐 𝛉 = 𝒕𝒊𝒆𝒎𝒑𝒐 𝑻 = 𝑻∞ − (𝑻∞ − 𝑻𝒐)𝒆 −( 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 ) 𝒕
  6. 6. 𝒉 𝑨𝒔 𝒎 𝑪𝒑 5. RESULTADOSDEL EXPERIMENTO:  Realizar el experimento de control con red neuronal inversa y presentar resultados (gráficas de variación de la temperatura durante 1 minuto) para tres distintos valores de referencia en el rango de 30 a 50°C, analice las respuestas obtenidas en términos de error de estado estable y velocidad de respuesta. Para realizar el experimento de control con red neuronal inversa fue necesario primeramente obtener los datos correspondientes a la planta en distintos voltajes de entrada para poder sacar el modelo matemático de segundo orden. Luego se desarrolló el diagrama se Simulink (modelo_aft_bloque) el mismo que representa a la planta. Diagrama del Sistema dinámico Una vez creado el modelo se desarrolló los siguientes programas en matlab y en simulink. Diagrama de bloques de los programas en Matlab Código del programa en Matlab a. Programa datos train clc clear all timestep=2; temp1v=[0:5:30]; temp2v=[0:2:14]; u0v=[0:.5:4.5]; Pm = combvec(temp1v,temp2v,u0v) Tm=[] for i=1:length(Pm) %for i=1:5 i datos_train Pm Tm data_train Pm1 Tm1 training Pm1 Tm1
  7. 7. Pm(:,i) length(Pm) % pause(1) u0=Pm(3,i) T10=Pm(1,i) T20=Pm(2,i) [t,x]=sim('modelo_aft_bloque',[0 timestep]) dtemp1=temp1-T10 dtemp2=temp2-T20 Tm=[Tm [dtemp1 ;dtemp2]] end plot(Tm); b. Programa data train Pm1(1,:)=Pm(1,:)/20;% temp1 Pm1(2,:)=Pm(2,:)/10;% temp2 Pm1(3,:)=Tm(1,:);%deltatemp1 Pm1(4,:)=Tm(2,:);%deltatemp2 multiplicar por 10 Tm1(1,:)=Pm(3,:);%u0 c. Programa training cnet = newff(minmax(Pm1),[16 1],{'tansig' 'purelin'},'trainrp') cnet.trainParam.show = 10; % Frequency of progress displays (in epochs). cnet.trainParam.epochs = 500; % Maximum number of epochs to train. cnet.trainParam.goal = (1e-7); % Mean-squared error goal. cnet=train(cnet,Pm1,Tm1) gensim(cnet,2) DISEÑO DEL CONTROLADOR Creación del bloque controlador Entrenamiento de la Neurona Diagrama de simulación del control neuronal inverso
  8. 8. Comportamiento del modelo en simulación 1. 𝒔𝒑 = 𝟒𝟎 Gráfica Resultante del Comportamiento del Modelo de Simulación Diagrama en Simulink de la planta con el Controlador Neuronal
  9. 9. Comportamiento de la Planta Real con el Controlador 𝑪𝒂𝒔𝒐 𝟏: 𝒄𝒖𝒂𝒏𝒅𝒐 𝒕𝒆𝒏𝒆𝒎𝒐𝒔 𝒖𝒏 𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒐𝒊𝒏𝒕 𝒅𝒆 ==> 𝟒𝟎° 𝑪𝒂𝒔𝒐 𝟐: 𝒄𝒖𝒂𝒏𝒅𝒐 𝒕𝒆𝒏𝒆𝒎𝒐𝒔 𝒖𝒏 𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒐𝒊𝒏𝒕 𝒅𝒆 ==> 𝟓𝟎° 𝑪𝒂𝒔𝒐 𝟑: 𝒄𝒖𝒂𝒏𝒅𝒐 𝒕𝒆𝒏𝒆𝒎𝒐𝒔 𝒖𝒏 𝒔𝒆𝒕 𝒑𝒐𝒊𝒏𝒕 𝒅𝒆 ==> 𝟑𝟎° Análisis Hay que recordar que se requiere que el modelo inverso se desea que sea ideal, o al menos muy cercano a esta condición, para garantizar que el error en estado estable fuera cercano a cero. Para lograr un mejor desempeño el control neuronal inverso se hizo pruebas con la planta real con diferentes parámetros. Como se muestra en las siguientes gráficas.
  10. 10. Caso 1: 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟓. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟑. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 = 𝟏 𝟐𝟐 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 = 𝟏 𝟏𝟕𝟕 Caso 2: 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟔 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟒 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 = 𝟏 𝟐𝟐 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 = 𝟏 𝟏𝟕𝟕 Caso 3: 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟓. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟒 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 = 𝟏 𝟑𝟐 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 = 𝟏 𝟏𝟕𝟕
  11. 11. Caso 4: 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟖 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟑. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 = 𝟏 𝟐𝟐 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 = 𝟏 𝟏𝟕𝟕 Caso 5: Diagrama con mejor comportamiento en la experimentación real 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟏 = 𝟖. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟐 = 𝟑. 𝟗 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟑 = 𝟏 𝟐𝟐 𝒈𝒂𝒏𝒂𝒏𝒄𝒊𝒂 𝟒 = 𝟏 𝟏𝟕𝟕 Para analizar los resultados obtenidos con respecto a la velocidad de respuesta es importante observar la siguiente gráfica del comportamiento de la planta con el controlador en una temperatura de 30º grados.
  12. 12. Como se puede observar la velocidad de respuesta es bastante rápida ya que en tiempo relativamente corto alcanza el valor deseado de set point al tener una respuesta a una perturbación. Con respecto al error de estado estable se puede observar en la siguiente gráfica que la planta se logra estabilizar de una manera rápida pero tiene oscilaciones de dos grados con el setpoint requerido sin mantener un valor estable en general. Es así que se puede concluir que el controlador neuronal inverso experimentado funciona pero tiene oscilaciones de dos grados para alcanzar el set point requerido, esto se debe a que la temperatura ambiente varía en relación a los días donde fueron obtenidos los datos del comportamiento de la planta haciendo que la construcción de la función de transferencia varié de igual manera y que el comportamiento de la planta cambie. Nosotros Dayana Ochoa, Evelyn Lema, Carlos Mendoza y Diego Flores afirmamos que esta actividad es de nuestra autoría y establecemos que para la elaboración de la misma hemos seguido los lineamientos del Código de Ética de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE 6. ANEXOS Se adjunta el cronograma correspondiente a las actividades detalladas anteriormente. Nombre del archivo: “Cronograma Control Temperatura”

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