DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICACARRERA DE INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA EN

AUTOMATIZACIÓN Y CONTROL

CONTROL INTELIGENTE

AUTORES:

EVELYN LEMA DAYANA OCHOA

CARLOS MENDOZADIEGO FLORES

TEMA: “DISEÑO DE CONTROLADOR NEURONAL

PARA LA UNIDAD AIR FLOW TEMPERATURE

CONTROL SYSTEM”

ING. VÍCTOR PROAÑO

SANGOLQUÍ, JULIO 2014

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 Y DIGNIDADES

Nuestro equipo de trabajo estará conformado por las siguientes personas:

1. Evelyn Gabriela Lema.2. Dayana Carolina Ochoa.3. Carlos Eduardo Mendoza4. 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 TareasLíder

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.

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.

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 DEL SISTEMA PRESENTADO 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 decalor por convecciónA s=área superficial a través de lacual tiene lugar la transferenciade calorT ∞=temperatura de la niquelinaT=temperatura del aire

Q=mC pdTdθ

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 )=mC pdTdθ

m CpdTdθ

−h As (T ∞−T )=0

t=T ∞−T ; dTdθ

= dtdθ

dtdθ

=−h As (T ∞−T )

m Cp

dtdθ

=−h AsmCp

t

∫ dtt

=−¿∫ h AsmCp

dθ ¿ln t=−h AsmCp

θ+ ln a 1ln (T ∞−T )=−h Asm Cp

θ+ln a 1a 1= (T ∞−T )

Condiciones Iniciales :θ=0 ;T=¿ln (T ∞−T )=−h Asm Cp

θ+ln (T ∞−¿ )

ln (T ∞−TT ∞−¿ )=−h As

mCpθ

¿¿T ∞−T

T ∞−¿=e

−( h AsmCp )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:

h AsmCp

5. RESULTADOS DEL 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

m=masadel fluido(aire)C p=calor específico del fluido (aire )T=temperatura del fluidoθ=tiempo

T=T ∞−(T ∞−¿)e−( h As

mCp )t

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 Matlaba. Programa datos train

clcclear alltimestep=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=1:5iPm(:,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-T10dtemp2=temp2-T20Tm=[Tm [dtemp1 ;dtemp2]]end

datos_train Pm

Tmdata_train

Pm1

Tm1training

Pm1

Tm1

plot(Tm);

b. Programa data train

Pm1(1,:)=Pm(1,:)/20;% temp1Pm1(2,:)=Pm(2,:)/10;% temp2Pm1(3,:)=Tm(1,:);%deltatemp1Pm1(4,:)=Tm(2,:);%deltatemp2 multiplicar por 10Tm1(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 CONTROLADORCreación del bloque controlador

Entrenamiento de la Neurona

Diagrama de simulación del control neuronal inverso

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

Comportamiento de la Planta Real con el Controlador

Caso 1: cuando tenemosun set point de=¿>40°

Caso 2 :cuando tenemosun 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.

Caso 1:

ganancia1=5.9 ganancia2=3.9 ganancia3=1

22ganancia4=

1177

Caso 2:

ganancia1=6 ganancia2=4 ganancia3=1

22ganancia4=

1177

Caso 3:

ganancia1=5.9 ganancia2=4 ganancia3=1

32ganancia4=

1177

Caso 4:

ganancia1=8 ganancia2=3.9 ganancia3=1

22ganancia4=

1177

Caso 5: Diagrama con mejor comportamiento en la experimentación real

ganancia1=8.9 ganancia2=3.9 ganancia3=1

22ganancia4=

1177

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.

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”