DISEO Y ELABORACIN DE GUAS DE PRCTICA PARA
“DISEÑO Y ELABORACIÓN DE GUÍAS DE PRÁCTICA PARA IMPLEMENTAR CONTROLADORES MEDIANTE LÓGICA DIFUSA EN EL PLC COMPACT LOGIX L 43” AUTOR: HENRY DAVID CHÁVEZ ZAPATA
TEMAS A TRATAR • • Justificación e importancia Alcances Objetivos Contenidos • Fundamentos teóricos de lógica difusa • Fuzzy Designer • Guías de laboratorio • Anexo: Controlador difuso tipo PI planta de temperatura PCT 2 • Conclusiones • Recomendaciones
JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA Actualidad • Control Inteligente Teoría Lógica difusa Práctica • «SERVO MECANISMOS» • Plantas de «INTECO» • MATLAB RWT • LIMITANTE • PLC Compact Logix • FUZZY DESIGNER • Guías de laboratorio Futuro
ALCANCES 1 • Se estudiará la lógica difusa para su conocimiento teórico y su futura aplicación práctica 2 • Se estudiará y se detallará las principales funciones del software Fuzzy Designer de Allen Bradley. 3 • Se elaborará 2 guías de laboratorio para su futuro uso en la asignatura Control Inteligente, en una de las prácticas se aplicará control difuso mediante el PLC COMPACT LOGIX L 43 a la planta de temperatura del laboratorio de “Control de procesos” del departamento de Eléctrica y Electrónica de la ESPE.
OBJETIVOS General Específicos 2 guías de laboratorio FUZZY DESIGNER principales funciones Esquema de las guías Control difuso de temperatura PLC
FUNDAMENTOS TEÓRICOS VELOCIDAD DISTANCIA FRENAR
APLICACIÓN DEL FRENO VELOCIDAD DISTANCIA SISTEMA DE LOGICA DIFUSA PARA EL FRENADO Des aceleración
SISTEMA DE LOGICA DIFUSA PARA EL FRENADO QUÉ ES UN SISTEMA DE LÓGICA DIFUSA? ENTRADAS SALIDA VELOCIDAD BASE DE REGLAS DES ACELERACION DISTANCIA FUSIFICACIO N INFERENCI A DEFUSIFICACIO N Conjuntos Difusos Siguiente
BASE DE REGLAS Conjunto de reglas • Regla PROPOSICIONE S Formato Regla
EJEMPLO REGLA • SI < Velocidad es Rápida Y Distancia es Muy cerca > ENTONCES < Desacelerar Todo > Distancia Velocidad Desacelerar Variable lingüística
BASE DE REGLAS FRENADO VELOCIDAD DESACELERACION LENTA MUY CERCA DISTANCIA MODERADO BASTANTE CERCA POCO LEJOS NADA RAPIDA TODO MODERADO BASTANTE POCO MODERADO
DEFINICION CONJUNTO DIFUSO Agrupación de elementos Ambiguos, Borrosos, Imprecisos. Conjuntos Difusos Extienden a los clásicos Grado de membrecía
CARACTERISTICA S Etiqueta lingüística Función de pertenencia Altura Conjunto normalizado Soporte Núcleo OPERACIONES CONJUNTOS DIFUSOS INTERSECCION (AND) UNION (OR) COMPLEMENTO (NOT)
CARACTRISTICAS CONJUNTOS DIFUSOS DE LA VARIABLE VELOCIDAD Valor o etiqueta lingüística Función de pertenencia Altura Normalizado Soporte Núcleo LENTA ½ TRAPECIO 1 SI [0, 50] [0, 20] MODERADA TRAPECIO 1 SI [20, 110] [50, 80] RAPIDA ½ TRAPECIO 1 SI [80, 150] [120, 150] Características conjuntos difusos Universo de Discurso Contexto Marco de conocimiento
CONJUNTOS DE LA VARIABLE DISTANCIA Y DESACELERACION
OPERACIONES ENTRE CONJUNTOS DIFUSOS LOGICA DIFUSA INTERSEECIO N (AND) UNION (OR) COMPLEMENTO (NOT)
FUSIFICACIÓN EJEMPLO Velocidad = 60 km/h Velocidad =95 km/h
INFERENCIA VELOCIDAD DISTANCIA Grado activación consecuencia
DEFUSIFICACION Conjunto difuso Valor real
FUNCIONAMIENTO SISTEMA DE LOGICA DE FRENADO ENTRADAS SALIDA VELOCIDAD BASE DE REGLAS 1 DISTANCIA FUSIFICACIO N 5 3 INFERENCI A DEFUSIFICACIO N 2 4 DES ACELERACION
(1) FUSIFICACION VELOCIDAD = 95 KM/H VL Velocidad VL Distancia DISTANCIA = 14 M
(2) INFERENCIA ANTECEDENTE Regla aplicada VELOCIDAD DISTANCIA 1. NO 2. NO 3. NO Lenta Muy Cerca Lejos 4. SI Moderada 0. 5 Moderada Rapida 0. 5 Rápida 0. 5 Rapida Muy Cerca 0. 6 Cerca 0. 4 Lejos 5. SI 6. NO 7. SI 8. SI 9. NO CONSECUENTE LOGICA DESACELERACION µ_lenta AND µ_muy cerca 0 AND 0. 6 Moderado 0 AND 0. 4 Poco 0 AND 0 Nada µ_Moderada AND µ_muy cerca Bastante 0. 5 AND 0. 6 0. 5 µ_Moderada AND µ_Cerca Moderado 0. 5 AND 0. 4 0. 5 AND 0 Poco µ_Rapida AND µ_Muy cerca Todo 0. 5 AND 0. 6 0. 5 µ_Rapida AND µ_Cerca Bastante 0. 5 AND 0. 4 0. 5 AND 0 Moderado
(3) SALIDA DIFUSA Desaceleración u f(x) Bastante 0. 5 Moderado 0. 4 Todo 0. 5 Bastante 0. 4
(4) AGRUPACIÓN Conjunto Difuso Resultante
(5) DEFUSIFICACIÓN Centro Promedio (CA)
ESQUEMAS DIFUSOS PARA EL ÁREA DE CONTROL DE PROCESOS 1 • Sistema de control realimentado controlador difuso 2 • Supervisor difuso de controladores PID 3 • Conmutador inteligente de controladores convencionales
SISTEMA DE CONTROL REALIMENTADO CONTROLADOR DIFUSO
SUPERVISOR DIFUSO DE CONTROLADORES PID
CONMUTADOR INTELIGENTE DE CONTROLADORES CONVENCIONALES
FUZZY DESIGNER
FUZZY DESIGNER
FUNCIONALIDAD
HERRAMIENTAS
PRINCIPALES HERRAMIENTAS
METODOLOGÍA EN CONTROL INTELIGENTE Complemento MATLAB Control difuso INTECO Simulación controlador modelo matemático Teoría Después Antes Teoría Complemento MATLAB FUZZY DESIGNER Análisis controlador difuso, planta de temperatura Implementación PLC Supervisor
ESQUEMA GUÍAS DE LABORATORIO Tema Objetivos Descripción del problema Actividades Marco teórico Materiales
GUÍAS DE LABORATORIO 1 • Manipulación y comprobación de funcionalidad del software FUZZY DESIGNER. 2 • Análisis del controlador difuso utilizando la herramienta FIS EDITOR de MATLAB. 3 • Implementación del control difuso tipo PI en el PLC Compact Logix. 4 • Simulación del supervisor difuso tipo PD.
OBJETIVOS GUÍA 1 • Objetivos: • Manejar las funciones básicas del software FUZZY DESIGNER. • Crear sistemas de lógica difusa en FUZZY DESIGNER y en un programa en MATLAB para el control difuso tipo PI para el control de temperatura. • Comparar la respuesta obtenida en cada parte del sistema de lógica difusa entre MATLAB y FUZZY DESIGNER. • Simular la respuesta de la planta de temperatura controlada usando su función de trasferencia. • Generar el bloque de instrucción Add-On en el FUZZY DESIGNER.
DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA GUÍA 1 • Los sistemas de lógica difusa son ampliamente usados para crear controladores a base de colecciones de reglas que describen el mejor curso de acción a tomar dependiendo de los estados del proceso. • Es importante conocer cómo trabajan en conjunto estos sistemas de lógica difusa, para lo cual, en MATLAB se escribirá programas para las distintas etapas del sistema y su resultado será comprobado en FUZZY DESIGNER.
OBJETIVOS GUIA 2 • Diseñar el controlador difuso tipo PI. • Analizar los efectos en la respuesta de la planta de temperatura PCT 2 en relación al cambio de los parámetros del controlador difuso.
DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 2 • Se requiere diseñar un controlador difuso tipo PI en la herramienta FIS EDITOR de MATLAB para la planta de temperatura PCT-2. • En SIMULINK, simular los efectos en la respuesta de la variable controlada en relación al cambio de los parámetros del controlador difuso. • Para la simulación se utilizará el modelo matemático de la planta de temperatura.
OBJETIVOS GUIA 3 • Implementar un controlador difuso tipo PI mediante un PLC Compact Logix para el control de flujo en la estación PS-2800 del laboratorio CIM-2000. • Crear e importar la instrucción Add-On al lenguaje escalera del RS-LOGIX 5000. • Monitorear y sintonizar en línea el controlador difuso tipo PI.
DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 3 • Controlar la cantidad de flujo de agua corriente para el enjuague en la piscina B 4 de la estación PS 2800 del laboratorio CIM 2000 con un controlador difuso tipo PI, los parámetros de desempeño requeridos del proceso controlado son los siguientes: • Rango de trabajo: 600 -900 cm 3/min. • Sobre pico: 15% • Tiempo de estabilización: 20 seg • Error en estado estable: ± 50 cm 3/min.
OBJETIVOS GUIA 4 • Evaluar las ventajas de un supervisor difuso.
DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 4 • Debido a que la planta de temperatura tiene una placa metálica de obstrucción de aire, la cual varía el flujo del mismo dependiendo de su posición, ocasiona que un controlador clásico no conserve su mismo desempeño, debido a que se modifica el modelo matemático para el cual fue sintonizado. • Se requiere aplicar sistemas de lógica difusa para supervisar los estados del proceso, y dependiendo de ellos, cambiar dinámicamente las constantes proporcional y derivativa de un controlador PID clásico sintonizado por el método de Ziegler Nichols.
ANEXO: SISTEMA DIFUSO
ANEXO: BASE DE REGLAS Error Señal de control Integral error Muy negativo Negativo Zero Positivo Muy positivo Muy negativo Negativo Zero Negativo Muy negativo Negativo Zero Positivo Zero Muy negativo Negativo Zero Positivo Muy positivo Muy positivo Positivo Muy Positivo
ANEXO: PROGRAMA EN EL PLC MAIN RUTINE
ANEXO: PROGRAMA EN EL PLC SUBRUTINA ESCALAMIENTO
ANEXO: PROGRAMA EN EL PLC SUBRUTINA INTEGRAL
ANEXO: RESULTADOS Parámetro Resultados Sobre pico 6. 6% Tiempo de 75 seg establecimiento Error en estado estacionario 0. 01° C
CONCLUSIONES • Con el estudio e investigación de la teoría de lógica difusa y ocupando la funcionalidad del software FUZZY DESIGNER se logró constatar la factibilidad de implementar sistemas difusos en el área de control de procesos, mediante el PLC Compact Logix L 43. • Los sistemas de lógica difusa emulan la manera en como las personas toman decisiones en lo cotidiano de su razonamiento, el cual se basa en reglas del tipo SIENTONCES, que asocian variables en cuantificaciones subjetivas a la percepción de cada individuo “Mucho, Caliente, Rápido, Pesado…etc”.
CONCLUSIONES • El software FUZZY DESIGNER es un programa de Rock. Well Automation, el cual permite crear sistemas de lógica difusa de forma intuitiva debido a que tiene programación grafica en todos los elementos que conforman al sistema. Dentro de su principal funcionalidad está en la creación de la instrucción ADD-ON para utilizar esquemas difusos en la programación en escalera del Rs. Logix 5000, software utilizado para la programación del PLC Compact Logix L 43. • La primera guía es introductoria a la teoría difusa y al software FUZZYDESIGNER. En esta guía los estudiantes realizan un programa en MATLAB de todos los elementos del sistema difuso, y los resultados obtenidos son comparados con los obtenidos del simulador del FUZZY DESIGNER.
CONCLUSIONES • La segunda guía es analítica debido a que con ella los estudiantes pueden visualizar los cambios en la respuesta del sistema a razón del cambio en los parámetros del controlador difuso. • La tercera guía es aplicativa, en ella los estudiantes implementan un controlador difuso en el PLC para el control de flujo, constatan la utilidad de la teoría difusa para aplicaciones a nivel industrial donde por lo general se dedican PLC’s para la tarea de control. • La cuarta guía, es un extra, debido a que en ella los estudiantes aplican teoría difusa para esquemas de control distintos, donde se cambian dinámicamente las constantes KP y KD, para obtener mejor desempeño en los controladores PID sintonizados por Ziegler Nichols.
RECOMENDACIONES • Es necesario que el estudiante, conozca la programación en lenguaje escalera y bloques funcionales del RSLogix 5000. Adicionalmente se requiere que esté familiarizado con el software Intouch o afín para la realización de un HMI. • Se recomienda al Profesor que use estas prácticas, de todas las herramientas teóricas de lógica difusa en clases para que los estudiantes no tengan vacíos teóricos al momento de ocupar sistemas de lógica difusa. • Se recomienda que la Universidad implemente un laboratorio para la asignatura de Control Inteligente, con plantas de procesos, PLC con sus respectivos módulos de entradas y salidas Análogas.
GRACIAS POR SU ATENCIÓN PREGUNTAS? ?
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