IMPLEMENTACIÓN DE UN MÓDULO DIDÁCTICO PARA CONTROL DIFUSO DE TEMPERATURA Y CAUDAL

1. IMPLEMENTACIÓN DE UN MÓDULO DIDÁCTICO PARA CONTROL DIFUSO DE TEMPERATURA Y CAUDAL Autor: WILMER TIPANLUISA

2. Temas a tratar • Introducción • Materiales y Métodos • Control de temperatura • Control de caudal • Resultados de funcionamiento • Conclusiones y Recomendaciones

3. Introducción Industria Matemáticas Emula Compatible

4. Materiales y Metodos • Medidor de Flujo Sensor Siemens Sitrans F M Mag 5100 W Transmisor Siemens Sitrans F M Mag 6000i Se basa en la ley de Faraday de la inducción electromagnética U= Dx B x v

5. Medidor de flujo

6. Sensor de temperatura Sensor de temperatura Allen Bradley 873E Basa su funcionamiento en la variación de resistencia a cambios de temperatura del medio. Rt=Ro(1 + αt) 0.003850 Ωx(1/ Ω)x(1/ºC)

7. Sensor de temperatura

8. Electroválvulas Electroválvula de 1/4 de pulgada

9. Bomba de agua POMPETRAVAINI MCM20161 Se basa en la transformación de la energía mecánica de un impulsor rotatorio en energía cinética .

10. Variador de frecuencia Variador de frecuencia Starvert iG5

11. Variador de frecuencia Conexión del variador de frecuencia

12. Niquelina Resistencia eléctrica o niquelina

13. Tarjeta de adquisición de datos Conector SCB-68. Cable NI SHC68-68-EPM.

14. Fundamentos de Lógica Difusa Conjunto difuso Conjunto difuso Días de fin de semana Conjunto Clásico Conjunto Clásico

15. Conjuntos difusos

16. Operaciones entre conjuntos difusos UNION (OR) INTERSEECION (AND) COMPLEMENTO (NOT) ¬μA(x)= 1 –μA(x). μA(x) ∩μB(x)=Min(μA(x) ,μB(x)) μA(x) UμB(x)=Max(μA(x) ,μB(x))

17. Sistemas De Lógica Difusa

18. Modelos difusos • Modelo Mamdani Si x1 es A1 and x2 es A2 and....andxn es AnEntonces y es Bn

19. Modelo difuso de ‘Takagi-Sugeno’ , Six es A and y es B EntoncesZ = f(x,y) Una vez que las reglas han sido establecidas, un FLS puede ser expresado cuantitativamente como Z= f(x). wi= Min (μA(x),μB(x)) • Zi = contrante que resulta de wi

20. Modelo difuso de ‘Takagi-Sugeno’ • Función de pertenencia • Base de conocimiento

21. Modelo difuso de ‘Takagi-Sugeno’

22. Control de temperatura Diagrama de instrumentación

23. Control de temperatura • Potencia requerida m: masa(kg) Cp: Calor especifico del agua ( ) Variación de temperatura ( )

24. Modelo matemático

25. Diseño del control de Temperatura Parámetros de controladores PID según el método de oscilación de Ziegler-Nichols Esquema de Control.

26. Diseño del control de Temperatura kc=2,5 se tiene un período de oscilación Pc=16 seg

27. Diseño del control de Temperatura Las ganancias GE, GCE y GU para la sintonía de un controlador PD difuso a partir de los parámetros del PI convencional, propuesto por JanJantzen[5] son: Lazo de control para la planta de temperatura.

28. Control de caudal Diagrama de instrumentación

29. Modelo matemático • Tipo de flujo Si el número de Reynolds es mayor 3000, el flujo es turbulento. El flujo es laminar si el número de Reynolds es menor que 2000. Re = Numero de Reynolds d = Diámetro del ducto v = Velocidad promedio del liquido = Densidad del líquido u = Viscosidad del liquido

30. Modelo matemático Modelo no lineal.

31. Diseño del control difuso Respuesta en lazo cerrado para una ganancia k=3. Para un Kp=3= Kc tenemos un período de oscilación Pc=16 seg

32. Diseño del control difuso Las ganancias GE, GCE y GU para la sintonía de un controlador PI difuso a partir de los parámetros del PI convencional propuestas por JanJantzenson: GE=0.5 Lazo de control para la planta de Caudal

33. Conexiones del sistema

34. Conexiones del sistema D1: Salida PWM para el control de temperatura (P0.0) D2: Salida de activación de la bomba1 (P0.1) D3: Salida de activación de la bomba2 (P0.2) D4: Entrada del nivel bajo del tanque de temperatura (P0.3) D5: Entrada del nivel alto del tanque de temperatura (P0.4) D6: Entrada del nivel bajo del tanque de reserva (P0.5) D7: Entrada del botón de emergencia (P0.6) A1: Salida para el control del motor trifásico (AO 0) A2: Entrada del valor actual del sensor de temperatura (AI 0) A3: Entrada del valor actual del sensor de Caudal (AI 1)

35. Descripción del Software “Temperatura” Salida PWM a partir del control difuso Lazo de control de la planta de temperatura Obtención de la temperatura real

36. Descripción del Software “Temperatura” Salida de control del motor Bloque de control del nivel bajo

37. Descripción del Software “Temperatura” Bloque de control del nivel alto

38. Descripción del Software “Caudal” Salida de control aplicada al variador de frecuencia. Lazo de control de caudal Dato de entrada del sensor

39. Resultados de funcionamiento Prueba de funcionamiento del control de temperatura para un SetPointvariable

40. Resultados de funcionamiento Prueba de funcionamiento del control de caudal para un SetPointvariable

41. Conclusiones • El modelo Mamdani difuso para sistemas complejos no lineales usualmente requiere muchas reglas difusas Si-Entonces, lo que aumenta su complejidad. • Para el control difuso se utilizó el modelo Takagi-Sugeno ya que este puede representar relaciones complejas y no lineales en un conjunto con un pequeño número de reglas difusas en comparación con el modelo Mamdani. • El modelo matemático ayuda a realizar la simulación del sistema de una manera rápida y segura si se desea probar un controlador antes de ejecutar físicamente y no causar algún daño en caso de no estar bien realizado el control. • Debido a que Simulink no es un programa dedicado al desarrollo de interfaces de usuario, se dificultó en muchas ocasiones la asociación de variables o valores de interés para el monitoreo del control. • Se comprobó que el control difuso se puede aplicar de manera rápida sin realizar el modelamiento matemático del sistema solo en base a la experiencia del operario. • El control de temperatura se complico debido a su inercia térmica, ya que si se lo calienta demasiado la única manera de enfriarlo es ingresando agua fría esto provoca un cambio brusco en la temperatura. • La aplicación de un PWM es una solución al control de temperatura ya que este ayuda a mantener más estable la temperatura y evita variaciones bruscas. • Una manera de sintonizar el control PID difuso es mediante el criterio integral de error cuadrático para de esta manera saber cuáles son las ganancias más apropiadas para el controlador. • Las ganancias para un PID difuso se las pueden hallar mediante una relación con las ganancias del PID clásico propuestas por JanJantzen.

42. Recomendaciones • Revisar el manual de usuario antes de realizar algún trabajo sobre el módulo didáctico utilizando la tarjeta de adquisición de datos de National Instruments. • Conectar y encender todas las fuentes de alimentación necesarias para el funcionamiento del módulo didáctico. • Tener cuidado al manipular el módulo didáctico ya que se maneja corrientes elevadas en especial para el control de temperatura. • Estudiar y conocer en su totalidad lo que se está realizando antes de ejecutar cualquier actividad, para evitar algún daño a los instrumentos. • Usar programas de software libre para evitar problemas de licencias.