Controladores Fuzzy Y PID

ESCUELA POLITÉCNICA DEL EJÉRCITO

CIENCIAS DE LA ENERGÍA Y MECÁNICA

INGENIERIA MECATRÓNICA

AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL MECATRÓNICA

Jorge A. Almeida D.

Johanna P. Lozada Ch.

11/04/2013

CONTROL DE UNA PLANTA DE LUZ MEDIANTE EL USO DE 3 TIPOS DE CONTROLADORES: PID, FUZZY Y FUZZY PID

RESUMEN:

En el presente artículo se describe como realizar el control de una planta de luz mediante la utilización de controladores PID Fuzzy y Fuzzy PID con la ayuda del software MATLAB y Labview.

Se aplica cada uno de los controladores por separado para misma planta con el fin de establecer diferencias en las respuestas que tendrá la planta, ya que los controladores funcionan de formas diferentes.

El control fuzzy hace que la planta opere dentro de un rango determinado, para esto utiliza funciones de membresía y reglas correctamente establecidas.

El control PID hace que la planta se acerque lo mas posible aun valor previamente establecido “set point” para esto se deben establecer las constantes Kp, Ki, Kd adecuadas.

El control Fuzzy PID, como su nombre lo indica es la fusión de los 2 tipos de controladores antes nombrados, este es un tipo de control mas robusto, hace que la planta se acerque a un valor de “set point”, pero con una mayor exactitud que el PID, ya que a partir de las reglas del control fuzzy se procede a obtener las constantes Kp, Ki, kd para diferentes rangos.

ABSTRACT:

This article describes how to control fan speed using a PID and a fuzzy controllers with MATLAB and Labview software help.

Applies each separate controllers for the same plant with the purpose of establishing differences in the responses that have the plant, since the controllers are working in different ways.

Fuzzy control for the plant to operate within a certain range, for this uses membership functions and rules properly established.

The PID control makes the plant as close as possible even preset value "set point" for this must be set the constants Kp, Ki, Kd appropriate.

Fuzzy PID Control, as its name suggests is the fusion of the two types of designated drivers before, this is a more robust form of control, the plant makes approach a value of "set point", but with a higher accuracy than PID because from fuzzy control rules are appropriate to obtain the constants Kp, Ki, Kd for different ranges.

INTRODUCCION

En la actualidad el control automático desempeña un papel importante dentro las industrias, para la variedad de procesos de manufactura existentes.

La principal alternativa es la aplicación de un controlador PID, debido a sus características ya que se puede tener varias alternativas para las variables a ser controladas, pero debido a la complejidad en el desarrollo de este tipo de controles, ya que involucra la obtención de un modelo matemático, vamos a analizar también el controlador Fuzzy que necesita solo de funciones de membresía y las reglas correctas para su funcionamiento, y además fusionar los 2 controladores para obtener un controlador más robusto siendo este un Fuzzy PID.

El objetivo del presente trabajo es determinar las principales diferencias que existen entre cada uno de estos controladores.

DESCRIPCIÓN

PLANTA

Sensor:

LDR (Fotoresistencia)

Actuador:

Foco incandescente 100 V AC.

Elementos de control:

Computador (software MATLAB, Labview)

PIC 16F877A (Comunicación serial RS-232)

CONTROLADOR PID

Para el funcionamiento del control PID de nuestra planta primero debemos ingresar el set point desde el computador, para esto utilizamos la comunicación serial “RS-232”, de aquí se obtiene la diferencia de la intensidad de luz acuerdo a la variación actual de del cruce por cero en la planta, de aquí se obtiene el error que se va a ir modificando (reduciendo) por la acción del controlador, esta señal es enviada por un micro controlador hacia la planta, teniendo así el lazo cerrado.

Fig 1. Lazo cerrado de control

Para realizar el controlador, se debe modelar la planta, para esto se debe realizar la toma de datos para saber el comportamiento de la planta.

Para esto necesitamos la ayuda del MATLAB, con una programación sencilla, de donde obtenemos los datos para obtener la ecuación del sensor.

Fig 2. Importación de los datos

Una vez importados los datos tenemos nuestra entrada y salida listas para ser aproximadas.

Fig 3. Datos Obtenidos

Entonces procedemos a tomar los datos obtenidos en MATLAB y los pasamos a Excel.

Con el fin de obtener una aproximación real y obtener asi la ecuación del sensor que nos va a servir para realizar los controladores.

Fig 4. Aproximación de los Datos

A partir de esta aproximación obtenemos la siguiente ecuación del sensor.

y = 0,4225x6 - 4,9841x5 + 22,169x4 - 44,972x3 + 40,829x2 - 10,434x + 1,2101.

CONTROLADOR EN MATLAB

Fig 5. Toma de datos

Fig 6. Programación del controlador

Fig 7. Interfaz Gráfica (GUI)

CONTROLADOR EN LABVIEW

Fig 7. Front panel

Fig 8. Programación del controlador

CONTROLADOR FUZZY

Un controlador fuzzy contiene la selección de variables de entrada-salida el establecimiento de funciones de pertenencia y la disposición de la base de reglas.

Dado su estado, y los valores de las variables de entrada, estos sistemas evalúan la veracidad de cada regla, y así, toman decisión sobre los cambios a realizar en las variables de salida. Una vez actualizadas las mismas, estas producirán un cambio sobre la planta, luego se vuelven a obtener los valores de las variables de entrada, comenzando un nuevo ciclo.

Cabe recalcar que en este tipo de control lo que se están evaluando son las reglas tales como:

“Si el nivel de oscuridad es alta la Luz es alta”

Fig 9. Control Difuso

Para obtener el controlador Fuzzy debemos plantearnos la o las entradas y la o las salidas de nuestro sistema.

Fig 10. Controlador Lógico difuso

La fuzzificación consiste en asignar funciones

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