Diseño de un controlador difuso y un controlador predictivo generalizado para el control de velocidad en un motor de DC
En el presente trabajo de grado se realiza el diseño de un controlador difuso y un controlador predictivo generalizado GPC, de los cuales el primer controlador hace parte de técnicas de control inteligente y el segundo de técnicas de control avanzado, para llevar a cabo el desarrollo del trabajo se...
- Autores:
-
Cardona Ariza, Nestor Esteven
Soto Parra , Kevin Alonso
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Politécnico Colombiano Jaime Izasa Cadavid
- Repositorio:
- ICARUS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.elpoli.edu.co:123456789/8657
- Acceso en línea:
- https://repositorio.elpoli.edu.co/handle/123456789/8657
- Palabra clave:
- Control productivo. Controladores Difusos. Controladores predictivos. Motor D.C.
- Rights
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En el presente trabajo de grado se realiza el diseño de un controlador difuso y un controlador predictivo generalizado GPC, de los cuales el primer controlador hace parte de técnicas de control inteligente y el segundo de técnicas de control avanzado, para llevar a cabo el desarrollo del trabajo se dividió en cuatro partes fundamentales. Inicialmente se realiza la construcción de la planta Motor (DC, por sus siglas en inglés Direct Current), para el desarrollo de los controladores, la cual está compuesta por una fuente suicheada 110 V de corriente alterna y entrega una a 12 V de corriente directa, la cual brinda la alimentación del sistema, un Driver Dual, una tarjeta de Arduino UNO ®, un convertidor de frecuencia a voltaje, y finalmente un motor-reductor con en coder de 9 V de corriente directa, al cual le es retirada su caja reductora con el fin de aumentar las revoluciones del motor. Luego de tener la planta Motor DC se procedió a la obtención del modelo matemático que describe la dinámica del sistema. Para ello se realizó una adquisición de datos en lazo abierto para escalones del 20 % al 90 %, se aproximó a un modelo de primer orden con retardo (POR) y a un sistema de segundo orden con retardo (SOR) para un escalón del 60 %, se validaron tales aproximaciones y se obtuvo el error cuadrático medio para ambos casos y por medio de estos valores se escogió como modelo el sistema (SOR) ya que su error cuadrático fue menor al sistema (POR).Habiendo escogido el modelo, se realizó la identificación para cada uno de los escalones haciendo uso del método no paramétrico de la curva de reacción, para después obtener una función de transferencia promedio con la que se realizó el desarrollo de los controladores. Luego se explicó de manera detallada las bases teóricas de la lógica difusa y con la respuesta en lazo abierto del sistema se inició con el desarrollo del controlador, parametrizando las funciones de membresía, el rango del universo del discurso, la8cantidad de variables tanto en la entrada y en la salida y las reglas. Ya parametrizado el controlador, se procedió con la sintonización del controlador en tiempo real y de esta manera visualizar el comportamiento de la salida ante variaciones del set-point. Posterior a la sintonización del controlador difuso, se empezó con el desarrollo de las bases teóricas del control predictivo, sus características principales, sus ventajas, desventajas y su algoritmo para la obtención de la ley de control. Ya con esto se retomó la función de transferencia promedio, se discretizó y con ella se desarrolló el controlador predictivo. Al final se sintonizó el controlador en tiempo real y al igual que con el difuso visualizar el comportamiento de la salida ante variaciones en la referencia. Finalmente, se hicieron pruebas en ambos controladores en las cuales se realizó un análisis comparativo de ambas respuestas mediante el uso de métricas de desempeño de la integral del error, la respuesta temporal y el comportamiento de la variable manipulada ante perturbaciones en el sistema. |
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Inicialmente se realiza la construcción de la planta Motor (DC, por sus siglas en inglés Direct Current), para el desarrollo de los controladores, la cual está compuesta por una fuente suicheada 110 V de corriente alterna y entrega una a 12 V de corriente directa, la cual brinda la alimentación del sistema, un Driver Dual, una tarjeta de Arduino UNO ®, un convertidor de frecuencia a voltaje, y finalmente un motor-reductor con en coder de 9 V de corriente directa, al cual le es retirada su caja reductora con el fin de aumentar las revoluciones del motor. Luego de tener la planta Motor DC se procedió a la obtención del modelo matemático que describe la dinámica del sistema. Para ello se realizó una adquisición de datos en lazo abierto para escalones del 20 % al 90 %, se aproximó a un modelo de primer orden con retardo (POR) y a un sistema de segundo orden con retardo (SOR) para un escalón del 60 %, se validaron tales aproximaciones y se obtuvo el error cuadrático medio para ambos casos y por medio de estos valores se escogió como modelo el sistema (SOR) ya que su error cuadrático fue menor al sistema (POR).Habiendo escogido el modelo, se realizó la identificación para cada uno de los escalones haciendo uso del método no paramétrico de la curva de reacción, para después obtener una función de transferencia promedio con la que se realizó el desarrollo de los controladores. Luego se explicó de manera detallada las bases teóricas de la lógica difusa y con la respuesta en lazo abierto del sistema se inició con el desarrollo del controlador, parametrizando las funciones de membresía, el rango del universo del discurso, la8cantidad de variables tanto en la entrada y en la salida y las reglas. Ya parametrizado el controlador, se procedió con la sintonización del controlador en tiempo real y de esta manera visualizar el comportamiento de la salida ante variaciones del set-point. Posterior a la sintonización del controlador difuso, se empezó con el desarrollo de las bases teóricas del control predictivo, sus características principales, sus ventajas, desventajas y su algoritmo para la obtención de la ley de control. Ya con esto se retomó la función de transferencia promedio, se discretizó y con ella se desarrolló el controlador predictivo. 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