sistema de nivel de agua multitanque

7/23/2019 Sistema de Nivel de Agua Multitanque

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Daro Chicaiza

Luis Armijos


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1. INTRODUCCIN


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Sistema Multi-tanque

Es unarepresentacindidctica de losproblemas de control

de nivel que ocurrenen la industria

El objetivo principales mantener un niveldeseado de agua enlos tanques mediantelas electrovlvulas o

la bomba de agua.


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PLANTA MULTITANQUE

3 Tanques de seccin

diferente.

3 Vlvulas manuales y

elctricas(electrovlvulas)

Tanque reservorio

Bomba de agua

3 Sensores de nivel


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Una bomba de agua es

usada para transportar elagua desde el reservorio

hasta el tanque superior.

Las vlvulas de los tanques

actan como resistores de

flujo


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Cada tanque est equipado

con sensor de nivel el esta

basado en la medicin de la

presin diferencial producida

por el agua.

Cada sensor tiene una

interfaz electrnica la cual

permite traducir presin en

voltaje.


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Este problema puede ser resuelto de diversas formas:

Controladores clsicos Controladores PID

Controladores inteligentes

Control difuso

Redes neuronales

Algoritmos genticos


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2. DESCRIPCIN Y ANLISIS DE LOS

COMPONENTES DEL SISTEMAMULTI-TANQUE


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Componentes Sistema Multi-Tanque


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2.1 DESCRIPCIN DE LA INTERFAZ DE

POTENCIA DEL SISTEMA MULTI-TANQUE


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La interfaz de potencia del controlador es un

componente el cual permite manejar sensores y

actuadores desde la computadora, conectados

mediante cables y un bus de datos. Este

componente consta de dos partes


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Parte interna

Parte externa


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Etapa deacondicionamiento desensores de nivel.

Etapa de potenciapara salidas

(electrovlvulas ybomba de agua).

Etapa dealimentacin de la

planta Multi-Tanque.

Tarjeta RTDAC4


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2.2.1 Etapa deacondicionamiento para los

sensores de nivel La etapa de acondicionamiento es la

encargada de proporcionar una seal apta

en voltaje y corriente a la tarjeta PCI.

Permite corregir, filtrar, aislar y ajustar la

seal enviada por el sensor de nivel.


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Ingreso Fout de la

interfaz electrnica

Filtrar y corregir

Schmitt trigger

74HC14

Aislar y ajustar

ADuM1100

Envi seal por

conector CN1


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2.2.2 Etapa de potencia para salidas(electrovlvulas y bomba de agua)

Esta etapa permite obtener voltaje y

corriente ptimos para los actuadores. La

etapa de potencia consta de tres circuitos

integrados y cuatro MOSFETs de potencia,

considerando las tres electrovlvulas y elmotor DC de la bomba de agua.


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Seal de entrada

Conector CN1Aislar LTV847

Driver para

manejar MOSFET

MC34151D

Ajuste de voltaje y

corriente mediante

MOSFET

IRLR024N

Envi seal

actuadores


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2.2.3 Etapa de alimentacin dela planta Multi-Tanque

La etapa de alimentacin de la tarjeta RTDAC4 necesita la

alimentacin de las fuentes 12 [VDC] y 24 [VDC] de la interfaz

de potencia, para poder alimentar a todos los componentes de

la tarjeta. La etapa alimenta a :

Circuitos integrados de la tarjeta

Electrovlvulas y motor DC de la bomba de agua

Sensores de nivel


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2.3 ELEMENTOS EXTERIORES A LA

INTERFAZ DE POTENCIA DELCONTROLADOR


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Los elementos externos que interactan conla interfaz son:

Descripcin y anlisis sensores de nivel

Descripcin y anlisis electrovlvulas

Descripcin y anlisis bomba de agua

Descripcin de la tarjeta de adquisicin y

control RT-DAC4/PCI


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Descripcin y anlisis sensoresde nivel

Los sensores piezo resistivos proporcionan

una frecuencia de salida lineal y precisa, la

cual es proporcional a la presin diferencial

aplicada por el lquido en el tanque. Esta

frecuencia de salida es traducida a nivel deagua en la tarjeta PCI.


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Conversin de

presin

hidrosttica a

voltaje DC

Etapa de

amplificacin

Conversin de

voltaje a

frecuencia Fout

Regulacin voltaje

de referencia

Etapa 1 Etapa 2

Etapa 3

Etapa 4

Nivel de agua

Seal adecuada

,enviada a la etapa

de potencia


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Descripcin y anlisiselectrovlvulas

Datos tcnicos

Marca: Burkert

Modelo : DS6024

Voltaje de

operacin: 24 [VDC]

Temperatura

regular: -10 a +90 C

Temperatura

ambiente: Max. +55 C

Ciclo de trabajo:

100%

continuamente

Tipo de fluido o gas:

gases neutros y

lquidos

Consumo: Max 18W

Orificio: 8 a 12 mm

Acoples: 1/2" a 3/4"

Presin: 0-0.7 bar


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Descripcin y anlisis bomba deagua

Datos tcnicos

Marca: PITTMAN

Modelo : 14204

Voltaje de

operacin: 24 [VDC]

Temperatura

mxima: 155[C]

Velocidad: 3200 [RPM]

Corriente: 3.67 [A]


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Descripcin de la tarjeta de

adquisicin y control RT-DAC4/PCI


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3. MODELO MATEMTICO

SISTEMA MULTI-TANQUE


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MODELO MATEMTICOSISTEMA MULTITANQUE El procedimiento clsico para desarrollar un modelo matemtico consta de los siguientes

pasos:

Descripcin del sistema.

Desarrollo del modelo matemtico basado en la fsica del proceso.

Anlisis del modelo matemtico y desarrollo de un modelo de simulacin.

Ajuste de los parmetros del modelo (identificacin).

Identificacin Bomba DC.

Identificacin electrovlvulas mediante algoritmos genticos.

Verificacin practica del modelo.


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3.1 Descripcin del sistema

Altura delquido

Posicin deapertura de laselectrovlvulas

Flujo deentrada

Variable de proceso Variables manipuladas


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3.2 Desarrollo del modelomatemtico

La salida de un flujo laminar esta

gobernada por la ley de Bernoulli, que

es un calculo de energa potencial y

cintica del fluido


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El modelo del sistema est determinado para relacionar el flujode entrada qo con el flujo de salida q.

Usando una ecuacin de equilibrio de flujo dentro del tanque, es

posible escribir:


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Pero para una configuracinreal de tanques, tubos y

vlvulas la turbulencia y la

aceleracin del lquido en el

tubo no puede ser descuidada

entonces ms de un coeficiente

puede ser utilizado.


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3.3 Modelos de controlsistema multitanque


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3.3.1 Modelo de controlsistema multitanque


37/101

3.3.2 Modelo de controlsistema multitanque

De acuerdo al modelo de control seleccionado las

variables manipuladas (VM) son:

Para controlar el caudal se acta sobre la apertura ycierre del los actuadores elctricos proporcionales para

lo cual se varia el voltaje mediante PWM.

Nombre VM VM Actuador Unidades VM

Configuracinde vlvulas C1,C2,C3 Electrovlvulas

Flujo de

entrada

q Bomba

sm /3

sm /3


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3.4 Identificacin de lasvariables manipuladas

Curva caracterstica de la bomba DC

Curva de los parmetros de las

electrovlvulas proporcionales


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3.4.1 Curva caractersticabomba DC En el toolbox del sistema multitanque se encuentra un

bloque en el cual esta la identificacin de la bomba realizado

por el fabricante.


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3.5 Identificacin de losparmetros de las electrovlvulas

Los coeficientes Ci y i varan con el porcentaje de

apertura de las electrovlvulas que depende del valor de

PWM


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Principio de identificacin

Funcin de adaptacin


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Algoritmo gentico

Adaptacin media para la identificacin del parmetro C2


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Resultados de la identificacinelectrovlvula 1


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45/101


f


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C1 1 fit PWM

2,25E-05 0,41640625 97,731 0,81

2,29E-05 0,39382813 98,308 0,83

2,46E-05 0,34398438 98,461 0,85

2,64E-05 0,30109375 98,392 0,87

2,89E-05 0,24049219 98,830 0,89

3,17E-05 0,20429688 98,995 0,91

3,29E-05 0,18339844 98,681 0,93

3,38E-05 0,16609375 98,115 0,95

3,58E-05 0,15433594 97,598 0,97

3,76E-05 0,1500625 97,260 1

R l d d l id ifi i


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Curva Caracterstica C1 Vs. PWMR-square=0.983

Curva Caracterstica 1 Vs. PWM

R-square=0.9851

3 6 V ifi i d l d l


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3.6 Verificacin del modelomatemtico

La representacin en simulink del sistema multi-tanque Tank3 tiene la

misma forma que su modelo matemtico es decir en cascada, en la cual

se encuentran los tres tanques del sistema

3 6 V ifi i d l d l


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3.6 Verificacin del modelomatemtico

Representacin del modelo

matemtico del Tanque 1


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Planta Real Vs. Planta Simulada


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4. DISEO DEL CONTROLADORDIFUSO

E l d l t l d


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Esquema general del controladordifuso


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Tipos de variables Variables del sistema

Variable controlada Nivel de agua (H10, H20, H30)

Variable manipulada Ciclo de trabajo del PWM (Control)

Perturbaciones Flujo laminar de salida ()


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Inicialmente se puede realizar el control de nivel,

diseando un controlador para cada

electrovlvula y mantener el caudal de la bomba

de agua constante (caudal de entrada).

Si se mantiene el caudal de entrada constante el

tiempo que se demora en llegar al nivel deseado

depende del caudal de entrada.


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Para disminuir al mximo el tiempo en llegar

al nivel deseado, se aadi el control del

motor DC de la bomba agua, esto hizo que

el caudal de entrada cambie dependiendo

del nivel de agua en el tanque 1.


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4.2 Procedimiento

Para disear e implementar los controladores

difusos, el sistema Multi-tanque tiene una

herramienta llamada MultiTank en Matlab, la

cual permite obtener una herramienta de

simulacin e implementacin del sistema


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Pasos

Seleccin de variables de entrada y salida

Rango de operacin de las variables de

entrada

Definicin de las funciones de pertenencia

Fuzzificacin

Desarrollo de la base de reglas

Rango de operacin de las variables de salida

4


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4.2.1 Seleccin de variables de entrada ysalida.

Entradas del

controlador difuso

Salidas del

controlador difuso

Controlador tanque 1 Error_t1, intde Velectro



Controlador bomba Error_t1, intde Velectro

4 2 2 Rango de operacin de las


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4.2.2 Rango de operacin de lasvariables de entrada.

El rango de operacin de las variables se refiere a

los lmites del error y del error acumulado.

El rango de operacin de estas variables se define

mediante una saturacin en cada variable.

Variables Mnimo Mximo

Error -0,15 0.15

Error acumulado -0.25 0.25

4 2 3 Definicin de las funciones


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4.2.3 Definicin de las funcionesde pertenencia Fuzzificacin

ERROR

Positivo (1)

Cero (0)

Negativo (-1)

ERROR ACUMULADO

Positivo (1)

Cero (0)

Negativo (-1)

Variable de salida (Velectro)


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( )

Abrir (2)

Abrir suavemente (1)

Mantener(0)

Cerrar suavemente(-1)

Cerrar(-2)

4 2 4 Desarrollo de la base de


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4.2.4 Desarrollo de la base dereglas.

N Reglas

1. If(error es -1 ) and (intde es -1 ) entonces (Velectro es 2 )

2. If (error es -1 ) and (intde es 0 ) entonces (Velectro es 1)

3. If (error es -1 ) and (intde es 1 ) entonces (Velectro es 0 )

4. If (error es 0 ) and (intde es -1 ) entonces (Velectro es 1)

5. If (error es 0 ) and (intde es 0 ) entonces (Velectro es 0)

6. If (error es 0 ) and (intde es 1 ) entonces (Velectro es 2 )

7. If (error es 1 ) and (intde es -1 ) entonces (Velectro es 0 )

8. If (error es 1 ) and (intde es 0 ) entonces (Velectro es -1)

9. If (error es 1 ) and (intde es 1 ) entonces (Velectro es -2)

4 2 5 Rango de operacin de las


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4.2.5 Rango de operacin de lasvariables de salida

PWM Ciclo de trabajo mnimo Ciclo de trabajo mximo

Electrovlvula tanque 1 0,65 1



PWM Ciclo de trabajo mnimo Ciclo de trabajo mximo

Motor DC de bomba de

agua

0,28 0,5

4 4 Simulacin del controlador


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4.4 Simulacin del controladorDifuso


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Subsistema Controlador_tanque1, Controlador_tanque2,Controlador_tanque3.


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Subsistema _Controlador_bomba


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Pruebas del controlador simulado


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Tanque 1 =0.07 [m]

Tanque 2 =0.07 [m]

Tanque 3 =0.07 [m]


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Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en estado

estacionario

[m]

Tiempo de

establecimiento

ts [s] al 5 %

Sobre impulso

mximo Mp[%]

Parmetros

Tanque 1

0.07 0.0723 -0.0023 114 11.7

Parmetros

Tanque 2

0.07 0.0734 -0.0034 140 12.1

Parmetros

Tanque 3

0.07 0.0749 -0.0049 201 10,7


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4.5 IMPLEMENTACIN DEL CONTROLADOR


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La nica diferencia con el controlador simulado

aparte del modulo real de la planta, son las

ganancias C1, C2, C3. Estas ganancias es una

pequea compensacin en el nivel de agua,esta permiten corregir el error que existe en la

medicin y permite que el nivel de agua en el

tanque de agua sea el nivel de agua.


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Pruebas del controlador

implementado


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Tanque 1 =0.07 [m]

Tanque 2 =0.07 [m]

Tanque 3 =0.07 [m]


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Nivel de agua

deseado Sp [m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en estado

estacionario

[m]

Tiempo de

establecimiento

ts al 5% [s]

Sobre impulso

mximo Mp[%]

Parmetros

Tanque 1

0.07 0.0723 -0.0023 23.5 1.08

Parmetros

Tanque 2

0.07 0.0691 0 57.3 1.73

Parmetros

Tanque 3

0.07 0.0681 0.0019 96.7 1.79


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5. CONTROLADOR REDES

NEURONALES


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Controlador neuronalHay varios mtodos de entrenamiento para la obtencin de una red neuronal

de control y por esta razn hay varios tipos de controladores neuronales,entre ellos tenemos :

Controladores neuronales con modelo de referencia lineal

Controladores directos con red neuronal inversa.

El objetivo de este captulo esencontrar una red neuronal capaz

de controlar el nivel H1 del fluido

del tanque superior

5 1 Controlador Neuronal con


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5.1 Controlador Neuronal conModelo de Referencia (CN MR)

Identificacin Red de identificacin queemule el comportamiento de

la planta

Modelo de

Referencia

lineal

Obtencin de los patrones

de entrenamiento para la red

de control

Red Total Red control + Red

identificacin

Red de control Extraccin de la red de

control de la red total

Modelo de referencia lineal es un modelo matemtico

que tiene el comportamiento ideal de la seal controlada

Controlador Neuronal con


78/101

Controlador Neuronal conModelo de Referencia (CN MR)

u= Seales de control

Bomba DC y electrovlvula

H1(n)= Variable de estado,

nivel del lquido

Sp= Nivel de lquido

deseado


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Identificacin (CN MR)El comportamiento de la altura en el tiempo es el mismo que tiene in sistema

de primer orden. El modelo de referencia lineal esta dado la siguiente ecuacindiferencial

f


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Definicin del problemaLas entradas de la red neuronal de control son:

La variable de estado (H0) [m]

El valor de altura deseado (sp) [m].

H0=0.01:0.01:0.25;

sp=0.01:0.01:0.25;Pc=combvec(H0,sp);

timestep=10;

Pc=Datos Patrones para el entrenamiento de la red total

Timestep= Tiempo de muestreo

D fi i i d l bl


81/101

Definicin del problema

Obtencin de los datos objetivos Tc para el entrenamiento de la red total.

for i=1:length(Pc)

H0=Pc(1,i);

r=Pc(2,i);sim('modelo_Ref_lineal');

Tc(i)=lv1(length(lv1),2)-H0;

end

Entrenamiento de la red


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Entrenamiento de la redneuronalLas cuatro capas por las que est conformada la red total se disponen de la

siguiente forma:

2 capas para la identificacin (Red del Modelo)

2 para el control (Red de Control).

Entradas de la red total

x{1} Variable de estado H1

x{2} Set point sp

Salida de red total

y{1} Variable de estado H1

Di d d


83/101

Diseo de redneuronal

Simulacin Redneuronal

Implementacinde Red

neuronal

Pruebas CN MR


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Pruebas CN MR

Prueba 1 (Modelo de simulacin)

Tiempo de muestreo constante

3 niveles de altura deseado

Prueba 2 (Modelo de Real)




Altura del fluido constante

3 tiempos de muestreo

Prueba 1


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Prueba 1

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=5 [s]

0.07 0.0744 -0.0044 80 0

0.15 0.1485 -0.0785 80 0

0.23 0.2226 0.0074 80 0

Prueba 2


86/101

Prueba 2

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=5 [s]

0.07 0.0724 -0.0024 85 0

0.15 0.1485 0.0015 85 0

0.23 0.2220 0.0080 85 0

Prueba 3


87/101

Prueba 3

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=0.5 [s] 0.07 0.0505 0.0195 390.5 0

Tm=5 [s] 0.07 0.0724 -0.0024 85 0

Tm=10 0.07 0.0730 -0.0030 170 0

5.2 Controlador Directo con red


88/101

neuronal inversa (CN RI) Los patrones de entrenamiento se obtienen del proceso de

identificacin de la planta siguiendo las siguientes estructuras.

Identificacin Modelo dereferencia

Identificacin Red Inversa

D fi i i d l bl


89/101

Definicin del problema

El controlador debe tener como informacin la seal de referencia.El controlador debe ajustar sus entradas para que coincidan con el

valor de referencia H1ref o set point. Lo que se har es entrenar la

red neuronal de tal manera que la entrada sea:

D fi i i d l bl


90/101

Definicin del problemaLas entradas de la red neuronal de control son:

u=0.65:0.01:1; %seal de control vlvula 1

ub=0.28:0.01:0.5; %seal de control bomba

X1=0.01:0.01:0.25; %variable de estado H1

Pm=combvec(X1,u,ub) ;timestep=5;

Pm=Datos Patrones para el entrenamiento de la red total

Timestep= Tiempo de muestreo

D fi i i d l bl


91/101

Definicin del problemaObtencin de los datos objetivos Tc para el entrenamiento de la red

total.

for i=1:length(Pm)

H20=Pm(2,i); %seal de control electrovlvula

CB=Pm(3,i); %seal de control bomba

H0(1)=Pm(1,i); %variable de estadosim('Tank2_Model_LazoAbierto');

Tm(i)=y1(length(y1),2)-Pm(1,i);

end

Entrenamiento de la Red de


92/101

control Los patrones de entrenamiento surgen de la consideracin de que

el controlador debe funcionar en forma inversa a la planta. En laplanta se conoce el estado inicial y la seal de control y medianteestos datos se obtiene la variacin en el estado del sistema.

En el controlador se tiene el estado inicial, los valores de referenciay se desea calcular las sealas de control.

Targ=Pm(2:3,:);Pm=Pm(1,:);

Pm=[Pm;Tm];

Tm=Targ;

cnet_inv=train(cnet_inv,Pm,Tm);

Diseo de red


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Diseo de redneuronal

Simulacin Redneuronal

Implementacinde Red

neuronal

Pruebas CN RI


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uebas C

Prueba 1 (Modelo de simulacin)







Altura del fluido constante

3 tiempos de muestreo

Prueba 4


95/101

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=5 [s]

0.07 0.0694 0 15.1 0.36

0.15 0.1493 0 24.6 0.12

0.23 0.229 0 33.2 0.09

Prueba 5


96/101

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=5 [s]

0.07 0.0655 0.0045 15 0

0.15 0.1450 0.0050 54.1 2.43

0.23 0.2256 0.0044 62 0.45

Prueba 6


97/101

Prueba 6

Parmetros de

control

Tanque 1

Nivel de agua

deseado Sp

[m]

Nivel de agua

medido [m]

Error en

estado

estacionario

e[m]

Tiempo de

establecimient

o ts al 5% [s]

Sobre

impulso

mximo

Mp[%]

Tm=0.5 [s] 0.07 0.0691 0 16 0.83

Tm=5 [s] 0.07 0.0655 0.0045 15 0

Tm= 10 [s] 0.07 0.0609 0.0091 20 0

6 Conclusiones


98/101

6. Conclusiones

La planta Multi-tanque fue satisfactoriamente

habilitada para ello se tuvo que analizar y verificar

el funcionamiento de cada uno de los

componentes del sistema Multi-tanque. Se

encontr circuitos integrados daados tanto en la

interfaz de potencia como en el circuito de

acondicionamiento de los sensores, al cambiar

estos componentes se logro cumplir uno de los

objetivos propuestos en esta tesis.

Uno de los objetivos de este estudio fue la


99/101

Uno de los objetivos de este estudio fue la

implementacin de un controlador con algoritmos

genticos pero su uso no era adecuado para este

tipo sistema ya que es una planta de lenta repuesta

y los actuadores no soportan un funcionamiento

continuo y por un tiempo prolongado, entonces se

uso los AGs para la identificacin de los

parmetros de cada electrovlvula como parte del

desarrollo del modelo matemtico, llegando a una

aproximacin aceptable al modelo real.

El controlador Fuzzy cumpli con el objetivo de


100/101

El controlador Fuzzy cumpli con el objetivo de

mantener los niveles de agua en los tres

tanques a las alturas propuestas, pero se debe

tomar en cuenta que la sintonizacin de las

ganancias del controlador tienen su efectosobre los parmetros de control y la seal de

control de la electrovlvula, un valor elevado de

la ganancia proporcional provoca una seal de

control ms susceptible a las perturbaciones,

que a su vez produce un calentamiento de la

Para el control del sistema Multi-tanque


101/101

Para el control del sistema Multi tanque

mediante redes neuronales se utiliz dos

mtodos de entrenamientos diferentes:

modelo de referencia y red neuronal inversa,

cumpliendo con las dos redes de control el

objetivo propuesto, la diferencia de estos

radica en el desempeo del controlador, losmejores parmetros de control tiene el

sistema de nivel de agua multitanque

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