Controlador Auto Electrico

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CONTROLADOR DE UN VEHICULO ELECTRICO UTILIZANDO LOS SISTEMAS DE INFERENCIA MAMDANI Y SUGENO Marcelo Francisco Sandoval Z., Jaime Germán Bonilla A., Eduardo Alejandro Tusa J., Lucía Quintero M. Departamento de Ingeniería Electrónica en Control Colegio Politécnico de la Universidad San Francisco de Quito Cumbayá, Quito-Ecuador

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CONTROLADOR DE UN VEHICULO ELECTRICO UTILIZANDO LOS SISTEMAS DE INFERENCIA

MAMDANI Y SUGENO

Marcelo Francisco Sandoval Z., Jaime Germán Bonilla A., Eduardo Alejandro Tusa J., Lucía

Quintero M.

Departamento de Ingeniería Electrónica en ControlColegio Politécnico de la Universidad San Francisco de Quito

Cumbayá, Quito-Ecuador

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ORGANIZACIÓN DE LA EXPOSICIÓN

•Introducción. Motivación

•Modelo del auto

•Sistemas Fuzzy Mamdani y Sugeno

•Resultados

•Conclusiones

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MOTIVACIÓN

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Seguramente han sentido algunos de los efectos de la contaminación en el aire que respiramos en cada día que pasa.

– Atención, hoy el nivel de polución es alto,

• En algunas ciudades tales como México DF, Santiago, Moscú, etc., las emisoras de radio alertan:

– Ancianos y niños no deben salir de casa,

– Los que practican deportes no deben hacerlo hoy,

– Los asmáticos deben utilizar cilindros portátiles de oxígeno,

– Las demás personas deben utilizar mascarillas,

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Existe una alternativa!

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En 1996, los primeros autos eléctricos de producción en serie, los EV1 (Electric Vehicle 1), fueron fabricados en los EUA por la General Motors, y circularon por las calles de California.

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Eran autos rápidos: pasaban de 0 a 100 km/h,

¡en menos de 9 segundos !

• ¡Y silenciosos !

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No producían ningún tipo de polución (ni siquiera tenían tubo de escape).

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Eran fácilmente recargables con energía eléctrica en el garage de la casa.

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¿Cómo es esto posible?

• Diez años más tarde estos autos del futuro desaparecieron...

• En primer lugar, estos autos no podían ser comprados, sólo alquilados.

• Los contratos de alquiler no fueron, pura y simplemente, renovados.

• General Motors recuperó todos los EV1, a pesar de la oposición de sus usuarios.

(en la camiseta puede leer: Salven el EV1),

y después…

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…DESTRUIDOS…

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…TODOS ESTOS AUTOS!!!

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DescripciónMODELO DEL AUTO

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El HEV Dynamic Simulator de la Universidad de Illinois simulaHEVs, PHEVs, and Evs

El modelo simula las ecuaciones dinámicas del vehículo.

MODELO DEL AUTODescripción

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Los modelos previos de lead- acid battery simulaban solamente una fuente de voltaje en serie con una resistencia ( ambas funciones del SOC).

Se necesitaba un modelo capaz de predecir Li-ion, NiMH, and Lead-acid SOC, caracteristicas I-V, y comportamiento dinamico.

R. Kroeze propuso un nuevo modelo y lo verifico:

Tres constantes de tiempo

Identificacion de parametros a travez de pruebas

Matlab/Simulink

MODELO DEL AUTODescripción

Electrical Battery Model for Use in Dynamic Electric Vehicle Simulations

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MODELO DEL AUTODescripción

Simulacion de manejo dentro de la ciudad, y carretera

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Se muestran componentes adicionales del sistema de tracción, incluyendo el controlador eléctrico y el motor de inducción.

Las ecuaciones dinámicas para el motor de inducción permiten alterar todos los parámetros internos: el número de polos, la resistencia de la armadura y el rotor; así también como la velocidad promedio, carga, fase, frecuencia, manejo de corriente, y torque.

El controlador eléctrico para el motor de inducción es un inversor trifásico , donde el voltaje de la batería se invierte a un voltaje AC trifásico que permite el control del motor de inducción. Las corrientes trifásicas del motor de inducción son substraídas de las corrientes referenciales del controlador de campo, y los voltajes trifásicos que alimentan el motor de inducción producen las Corrientes deseadas, de esta forma controlan que el motor de inducción produzca el torque deseado

Las ecuaciones dinámicas del controlador usan la velocidad angular del eje y el torque de referencia (provisto por el controlador de velocidad) para proveer las corrientes trifásicas de referencia para el inversor.

MODELO DEL AUTODescripción

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SISTEMAS FUZZY MAMDANI Y SUGENO

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• Los sistemas difusos se han venido consolidando como una herramienta útil para tratar y modelar sistemas complejos y no lineales.

• A diferencia de la Lógica Convencional, en donde solo son posibles valores de falso o verdadero, la Lógica Difusa permite definir valores intermedios en un intento por aplicar un modo de pensamiento similar al del ser humano.

INTRODUCCIÓN

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SISTEMAS FUZZY MAMDANI Y SUGENO

Sistema de lógica difusa tipo Mamdani

Expresiones linguísticas

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Sistema de lógica difusa tipo Sugeno

Las salidas son funciones de la entrada

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Sistema de lógica difusa tipo Mandani.

La salida: Corriente

Entradas: Velocidad y el torque del motor de inducción.

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Descripción de las variables.

Velocidad

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Descripción de las variables.

Torque

La curva torque-velocidad a estudiarse es el resultadode la evaluación de un motor de inducción modeloE15D6 1½ HP de la compañía General Electric

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Descripción de las variables.

Corriente

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Descripción de las variables. Sistema Sugeno

Corriente

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SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Descripción de las reglas

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RESULTADOS

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RESULTADOS: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Con el controlador Mandani, se puede ver que a una velocidad cercana a los rangos de operatividad de 3450 RPM y un torque de 2 Nm resulta una bajacorriente de 0.294A, lo cual es lo esperado porque las baterías se encuentranen el voltaje adecuado y no necesitan ser cargadas.

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RESULTADOS: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Con el controlador Sugeno, se puede ver que a una velocidad cercana a los rangos de operatividad de 3450 RPM y un torque de 2 Nm resulta una bajacorriente de 0.294A, lo cual es lo esperado porque las baterías se encuentranen el voltaje adecuado y no necesitan ser cargadas.

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RESULTADOS: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Distintos tipos de defuzzyficación

Mamdani. Método Centroide Mamdani. Método Bisector

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RESULTADOS: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Distintos tipos de defuzzyficación

Sugeno. Método Wtaver Sugeno. MétodoWtsum

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CONCLUSIONES

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CONCLUSIONES: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Las características observadas entre ambos sistemas son:

Controlador SugenoEs computacionalmente eficiente.Se puede observar que el sistema funciona bien con las técnicas linealesPermite un buen análisis matemático. Salida función de las entradas

Controlador MandaniEs muy intuitivoTiene gran aceptaciónSe adapta bien con la interfaz humana

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Gracias por su atención…

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