Titulación

171 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
171
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Titulación

  1. 1. 3.3 D efusificación B ásica me nte , D e fuzz yficación e s u n m a pe am ie nto de u n e spacio de accio ne s de C ont rol F uz z y de finido so b re su u n ive rso, e n u n e spac io de contro l de accione s no F uz z y o nu m é rico. E n la m ayo ría de las a plicacio ne s p rácticas e s ne ce sario u n valo r n u m é rico co nc re to. L a e strate gia de D efuzz yficación e s dirigida de mo do a p ro d uc ir u na acció n de cont rol no F uz z y q ue me jor re p re se nta u na d istrib uc ió n de posib ilida de s de u na acción de C o nt rol F uz z y. E xiste n dos méto dos de D e fuzz yficación q ue son los m ás ut iliz ados: e l méto do de ce ntro de grave dad y e l méto do de las alt u ras. 1
  2. 2. 3.3.1 M áquina de inferencia L o s d o s m é to d o s d e D e fu s ific a c ió n m e n c io n a d o s a c tú a n s o b r e u n á r ea d e p er te n e n c ia p r e p ar a d a a p ar tir d e la ta b la 3 p or la a s í lla m a d a m á q u in a d e in fe r e n c ia . E x is te n va r io s m é to d o s d e in fe r e n c ia . L os m á s c o n o c id o s so n: - M éto d o d e M a n d a n i ( m in - m a x ) M éto d o d e L a rs e n (p ro d u c to m á x im o -p r o d u c to s u m a ) M éto d o d e S u g e n o (la e ta p a d e d ec is ió n e n tr eg a u n va lo r fijo d e s a lid a p o n d e r a d a d e la s e n tra d a s) - M éto d o d e T s u k a m o to (s im ila r a l d e S u g e n o var ia n d o la fó r m u la d e s a lid a ) E l u s o d e u n o u o tro m é to d o d e p e n d e d e lo s re s u lta d o s , n o s o tr os u s ar e m o s e l M é to d o d e T zu k a m o to c o n a lg u n a s m o d ific a c io n e s p a ra a d a p ta r lo a l c o n tr o l d e m o to r e s y a l m é to d o d e la s a ltu r a s . 2
  3. 3. 3.3.2 M étodo de las alturas /15/ C ada v alor de e ntr ada de e o o  e o inte r sec ta co m o m áxim o do s func io ne s per te ne nc ia ve r F ig . 5 a y 5 b; e l g r ado de per te ne nc ia de l v alor de e ntr ada co n re lac ió n a las o tr as func io nes per te ne nc ia es ce ro . M uc has o per ac io nes co m putac io nale s pue de n ser ev itadas de finié ndo se pr im ero un índic e de interv alo s de tr abajo J , do nde se loc aliza e l v alor de e ntr ada; por eje m plo J=3 par a e o = - 3 .5 (e n v alor F uzzy) v er F ig . 5 a. L a r uta e s la sig uie nte : 3
  4. 4. B2 N G B1 N M A1 N P  (e o ) B3 A2 Z E B5 B4 A3 P P A4 B6 P M P G 1 a b - P1 J 1 - P2 -3 .5 2 -P 3 3 0 P3 4 5 P2 6 P1 7 eo 8 (a ) B1 N G B2 N M A1 N P A2  ( e o ) B3 B4 Z E A3 1 P P B5 A4 B6 P M P G c d K - P1 1 -P 2 2 -3 .5 3 -P 3 0 4 P3 5 P2 6 7 P 1  eo 8 (b ) F ig . 5 F uncio n es p erten en cia tria ng ulare s m éto d o d e las altu ras (a) p ara entrad a e o (b ) en trad a  e o. 4
  5. 5. 1 ) E n la F ig . 5 a in c lu im o s la v a r ia b le J q u e d e fin e lo s in te r v a lo s d e l u n iv e r so d e d isc u r so e n la v a r ia b le e o ; c a d a v a lo r d e e n tr a d a e o d á u n v a lo r d e p e r te n e n c ia n o n u lo e n a lg u n o d e e sto s in te r v a lo s. U sa n d o la te r m in o lo g ía d e l S o ftw a r e d e sim u la c ió n S IM N O N p a r a r e p r e se n ta r e sta v a r ia b le J , y y a q u e e l S IM N O N n o p e r m ite e sc r ib ir u n a e c u a c ió n e n u n a e x te n sió n m a y o r q u e u n a lín e a , u sa r e m o s v a r ia b le s a u x ilia r e s J 1 , J 2 .... to d a v e z q u e lle g u e m o s a l fin a l d e la lín e a . J = if e o < -P 1 then 1 else if e o < -P 2 then 2 else if e o < -P 3 then 3 else if e o < 0 then 4 else J1 J1 = if e o < P 3 then 5 else if e o < P 2 then 6 else if e o < P 1 then 7 else 8 E n la F ig. 5.b incluim os la variab le K p ara la variab le  e o ; usand o la téc nic a ante rio r tene m os: K = if  e o < -P 1 then 1 else if  e o < -P 2 then 2 else if  e o < -P 3 then 3 else K 1 K 1 = if  e o < 0 then 4 else if  e o < P 3 then 5 else if  e o < P 2 then 6 else K 2 K 2 = if  e o < P 1 then 7 else 8 L os valo res d e P 1, P 2, P 3 d e acue rd o co n la tab la d e cu antific ació n 1, son com o sigue: P 1 = 6 corresp ond e a e o ou  e o = 1 P 2 = 4 corresp ond e a e o ou  e o = 0.25 P 3 = 2 corresp ond e a e o ou  e o = 0.0625 5
  6. 6. 2 ) D e fin im o s to d a s la s fu n c io n e s d e p e r te n e n c ia co n la s q u e v a m o s h a tr a b a ja r , u sa n d o la te r m in o lo g ia d e S IM N O N . P a r a la v a r ia b le e o lo s v a lo r e s d e la s p e r te n e n c ia s e xtr e m a s so n :  N G (e o ) = if (J < 2 ) th e n 1 e lse (e + P 2 )/(-P 1 + P 2 )  P G (e o ) = if (J > 7 ) th e n 1 e lse (e - P 2 )/(P 1 - P 2 ) d o n d e “ e ” r e su lta d e p a sa r e o p o r u n filtr o , (a d a p ta d o r d e se ñ a l G e ) lo q u e se r á e xp lic a d o p o ste r io r m e n te D e fin im o s a h o ra e l la d o A d e la s p e r te n e n c ia s in te r io r e s (v e r F ig . 5 .a )  N M A (e o ) = (e + P 3 )/(-P 2 + P 3 )  N P A (e o ) = e /(-P 3 )  P P A (e o ) = e /P 3  P M A (e o ) = (e - P 3 )/(P 2 - P 3 ) P a r a la v a r ia b le  e o a c tu a m o s d e fo r m a sim ila r a lo q u e h ic im o s c o n la v a r ia b le e o p e r o a h o ra r e p r e se n ta d o e n la F ig . 5 .b L o s v a lo r e s d e la s p e r te n e n c ia s e xtr e m a s so n :  N G ( e o ) = if (K < 2 ) th e n 1 e lse (z + P 2 )/(-P 1 + P 2 )  P G (e o ) = if (J > 7 ) th e n 1 e lse (z - P 2 )/(P 1 - P 2 ) d o n d e “ z ” r e su lta d e p a sa r  e o p o r u n filtr o (a d a p ta d o r d e se ñ a l G d ), lo q u e se r á e xp lic a d o p o ste r io r m e n te . D e fin im o s a h o ra e l la d o A d e la s p e r te n e n c ia s in te r io r e s (v e r F ig . 5 .b )  N M A ( e o ) = (z + P 3 )/(-P 2 + P 3 )  N P A ( e o ) = z /(-P 3 )  P P A ( e o ) = z /P 3  P M A ( e o ) = (z - P 3 )/(P 2 - P 3 ) 6
  7. 7. 3) P ara to rn ar el p roceso m ás sim p le u nim os en la p e rte ne nc ia  J1 , las p erte nen c ias ext re m as y el lad o A d e las p e rte ne ncias inte rn as en la variab le e o (F ig. 5.a)  J1 = if J < 3 then  N G (e o ) else if J < 4 then  N M A (e o ) else if J < 5 then  N P A (e o ) else  J1 a  J1 a = if J < 6 then  P P A (e o ) else if J < 7 then  P M A (e o ) else  P G (e o ) E l lad o B d e las p ert en en cias inte rn as p ara la variab le e o fue u nid o e n  com p le m e nto d e  J1- ver F ig. 5.a  J2 = 1 -  J1 J2 , p ero es P o r la situ a ció n ilu stra d a en la F ig . 5 .a (e o = -3 .5 ) ten em o s,  J1 =  N M A (e o ) q u e es el p u n to a en el la d o A 1 y  J2 = 1 -  N M A (e o ) q u e es el p u n to b en el la d o B 2 . E n la va ria b le d e en tra d a  e o y co n el a u xilio d e la va ria b le K d e in terva lo s d e p erten en cia , ten d rem o s el m ism o p ro ced im ien to q u e el h ech o co n J en e o .  K 1 = if K < 3 then  N G ( e o ) else if K < 4 then  N M A ( e o ) else  K1 a  K 1 a = if K < 5 then  N P A ( e o ) else if K < 6 then  PPA ( e o ) else  K 1 b  K 1 b = if K < 7 then  P M A ( e o ) else  P G ( e o ) E l lado B de las pertenencias internas para la variable  e o es unido en  el com ple m e nto de  k 1 ver F ig. 5.b  k2 = 1 -  k1 k2 pero es 7
  8. 8. 4) Se valoriz an los antecedentes (satisfacción de antecedentes) usan do el opera dor M ínim o, lo que dará cuatro reglas que definen las pertenencias usa da s en la deter m inación de la m e dia de las alturas para ca da par de valores de entrada ( e o ,  e o ). R egla R egla R egla R egla 1 2 3 4 : : : :     RA RB RC RD = = = = m in( m in( m in( m in( J1 J1 J2 J2 , , , , K 1) K 2) K 1) K 2) 8
  9. 9. 5 ) U sa n d o lo s in terva lo s d e p erten en cia a u xilia res, J y K , reco rrem o s to d a a ta b la d e reg la s lin g ü ística s 3 , p a ra d eterm in a r el va lo r d e la s corrien tes d e sa lid a co n co rda n tes co n ca d a u n a d e la s cu a tro reg la s en u n cia d a s en 4 ); y q u e, p a ra sim p lifica ció n , d en o m in a rem o s co m o Ia , Ib , Ic, Id . P o r ejem p lo , la co rrien te Ia co n co rda nte co n la reg la 1 se o btien e a p a rtir d e la s p erten en cia s a u xilia res  J 1 ,  K 1 d e la seg u iente m a n era : Ia = if(J < 3 a n d K < 3 ) th en I1 else if(J < 4 a n d K <3 ) th en I2 else if (J <5 a n d K < 3) th en I3 else.... C o n K < 3 se recorren to do s lo s in terva lo s d e J ; lu ego co n K <4 to d o s lo s in terva lo s d e J y a sí su cesiva m en te h a sta co n clu ir co n to d o s lo s in terva lo s d e K . C o n este p ro ced im ien to se reco rren tod o s lo s va lo res d e la ta b la d e reg la s lin g ü ística s, (ta b la 3 ) y Ia vien e a ser la su m a d e to d o s lo s p o sib les va lo res, n o es p ro p ia m en te u n a su m a , y a q u e so lo u n o , d e to do s lo s p o sib les va lo res, se va h a efectiviza r. Si los valores de entrada son: e o = - 3.5 ,  e o = -3.5, el intervalo de pertenencia de J es 3, el valor de  J1 que le corresponde es: a = 0.75 lo que ocurre dentro de la pertenencia  N M A (e o ) -ver F ig. 5.a; el intervalo de pertenencias de K es 3, el valor de  K 1 que le corresponde es: c = 0.75 y esto ocurre dentro de la pertenencia  NM A ( e o ) ver F ig. 5.b. 9
  10. 10. T a bla 3 R e glas lin gü ísticas  eo eo N G N M N P Z E P P PM P G N G N G N G N G N G Z E Z E Z E N M N G N G N M N M Z E Z E Z E N P N G N M N P N P P P P P PM Z E N G N M N P Z E P P PM PP PP N M N P N P PP P P PM P G PM Z E Z E Z E PM PM P G P G P G Z E Z E Z E P G P G P G P G 10
  11. 11.  NM A (e o ) y  NM A ( e o ) determinan que, para entrar en la tabla de reglas lingüísticas entrem os con “N M ” para la variable de entrada e o y com “N M ” para la variable de entrada  e o; de esa m anera determinam os el valor de corrección de la corriente de salida que corresponde a esos dos valores y que según la tabla 3 es “N G ”; para determinar el valor de corriente que le corresponde vam os a la Fig. 6. E l valor que corresponde a “N G ” es -1 (en p.u.), Ia será igual a -1.  (upo) N G NM NP Z E P P PM PG 0 .7 1 upo 1 -1 -0 .7 -0 .4 0 0 .4 Fig. 6 Funciones pertenencia triangular de la corriente de salida de control up o Si en la tabla 3 tenem os com o valor lingüístico de salida “NM ”, el valor de corriente que le corresponde según la Fig. 6 es -0.7, el mism o valor de upo para su valor m áxim o de pertenencia. De la mism a forma se procede para las otras variables lingüísticas de la Fig. 6 Se sigue el mism o procedimiento para definir Ib a partir de  J1 ,  K 2 ; Ic a partir de  J 2 ,   J2 ,  K 2 K 1 ; Id a partir de 6) Cálculo de iqs* de corrección del error mediante el método de las alturas: iqs*( p.u.) =  R A Ia +  R B Ib +  R C Ic +   R A +  RB +  R C +  R D RD Id (28) 11
  12. 12. 3.4 A juste del C ontrolad or F uzzy /10/ E l p rinc ip a l p ro p ó sito d el aj uste d el C o nt ro lad o r F u zzy aco nd ic io n ad o res d e señ al en el esq ue m a d e co nt ro l p ro p uesto es: m ed ia nte lo s P rim e ro - p a ra las ent rad as a l sistem a d e e o y  e o , sintetiza r u n a señ al d e co nt ro l a m p lif ic ad o en las ce rc a nías d e ce ro (set p o int) p a ra au m ent a r la cap ac id ad ad ap tiv a d el C o ntro lad o r F u zzy a lo s v a lo res d e la t ab la 3 . S eg und o - p a ra la s alid a d e co nt ro l up o , evit a r las o scilac io n es q ue p ued en o c u rrir ce rc a d e ce ro . E l aj uste d e sensib ilid ad d e las ent rad as y d e la sa lid a se ha ce d ep end ient e d el e rro r d e ve lo cid ad e o , co n lo q ue se o b tiene u n a m ejo r p e rfo rm a nce. S o n utilizad o s lo s sig uie ntes b lo q ues d e aj uste: G e p a ra la e nt rad a d el erro r e o , G d p ara la e nt rad a d e l inc re m e nto d el e rro r  e o , y G u p ara la salid a up o. L as salid as d e los b loq ues G e y G d los llam am os “e” y “ z” resp ectivam ent e en las fó rm u las d el iten 3.3.2. 12
  13. 13. L a s for m u la cio n es m a te m á tica s de los blo q u es de a ju ste so n m o stra d os a con tin u a ció n :  K1  Ge   K 1   K 1  K 2  e 0  a 0  / a 1  a 0   K 2 para e 0  a 0 para a 0  e 0  a1 para e 0  a1 para e 0  a 0 K 3  Gd   K 3   K 3  K 4  e 0  a 0  /  a 1  a 0  para a 0  | e o |  para e 0  a 1 K 4 0  Gu   K 5  K 0 e 0  b 0   (2 9 ) e 1 (3 0 ) para e 0  b 0 para e 0  b 0 (3 1 ) 13
  14. 14. S ie n d o : a o = 0 ,0 0 3 ; a 1 = 0 ,0 0 5 ; K 1 = 6 0 ; K 2 = 2 0 ; K 3 = 30; K 4 =10 b o = 0 ,0 0 0 1 ; K 5 = 2 ; K 6 = 3 0 L a s fu n c io n e s d e G e e G d in d ic a n q u e la se n sib ilid a d a l e r r o r (eo ) y a l in c r e m e n to d e e r r o r ( e o ) se r á n a m p lifica d a s lin e a lm e n te , a sí c o m o su s m a g n itu d e s se r e d u z c a n . Y a e n e l p r o c e so d e sim u la c ió n se c o n sig u e m e jo r p e r fo r m a n c e y d e a c u e r d o a la m á q u in a c o n q u e e sta m o s tr a b a ja n d o , m u ltip lic a n d o e o y  e 0 p r e v ia m e n te , e n la e n tra d a d e lo s b lo q u e s G e y G d , p o r u n d e te r m in a d o v a lo r q u e se c o n sig u e e n e l p r o c e so d e a ju ste d e sim u la c ió n . L a sa lid a d e l C o n tr o la d o r F u z zy g e n e ra lm e n te p u e d e m o stra r u n a o sc ila c ió n e n to r n o d e l se t p o in t (c u a n d o e l e r ro r se e stá a p r o xim a n d o a c e r o ). P a r a r e so lv e r e ste p r o b le m a , la fu n c ió n G u d e la e c . (3 3 ) e s p r o y e cta d o p a r a q u e la sa lid a d e l C o n tr o la d o r F u z zy se a c e ro , c u a n d o e l e r r o r lle g a a se r m e n o r q u e e l lím ite e sta b le c id o . E n e ste in sta n te , só lo e l c o n tro la d o r P I e s e xc ita d o p a r a e lim in a r e l e r ro r d e e sta d o e sta c io n a r io . A sí la in e r e n te c o n d u c ta o sc ila n te e n to r n o d e l se t p o in t p r e se n ta d o p o r e l C o n tr o la d o r F u zz y p u e d e se r e v ita d a . 14
  15. 15. 4. Sim ulación Se hic iero n tr abajo s de Sim ulac ió n de to do s lo s m éto do s de co ntr o l, g r áfic as 2 1 al 31 lo s tr abajo s de sim ulac ió n per m itiero n de te r m inar la per fo r m anc e de c ada uno de lo s m é to dos e studiado s y co nc luir que lo s m éto do s de C o ntro l. M alla abie r ta, M alla c er r ada, E stim ado re s de estado tie ne n una po bre per fo r m ance , ya tie ne m e jo r pe r for m anc e e l C o ntr o l V ec to r ial y m e jor aún e l C o ntr o l A daptivo y m e jor aún la aso c iac ió n de e sto s do s últim o s c o n e l C o ntro l F uzzy y e l R eg ulador P .I., to do e sto nos per m ite c o nc luir que la aso c iac ió n de l C o ntr o l F uzzy c o n e l C o ntr o l A daptivo m ás e l C o ntro l V e c tor ial y e l R eg ulado r P .I. pe r m ite n co m ple m e ntar sus c ualidade s de inv ar ianc ia ante v ar iac ió n de los par ám e tro s lo que hace al siste m a pr ác tic am e nte inde pe ndie nte de las v ar iac io ne s por : te m pe r atur a, r o zam ie nto , desg aste , o sc ilac io ne s de c ar g a, satur ac ió n, e tc . E sto es m uy im po r tante c uando se quie re hac er un estudio de l siste m a m o tor -c ar g a que sabe m os e s no line al, do nde la m ayo r dific ultad la c o nstituye n la v ar iac ió n de lo s par ám e tr os. 15
  16. 16. 16
  17. 17. C O N T R O L M A L L A C E R R A D A , V E L O C ID A D V A R IA N D O E L PARÁM ETRO Jc 17
  18. 18. C O N T R O L D E T O R Q U E Y F L U J O , V E L O C ID A D V A R IA N D O J c 18
  19. 19. 19
  20. 20. 20
  21. 21. C O N T R O L A D A P T IV O C O N P .I., V E L O C ID A D V A R IA N D O E L P A R Á M E T R O J c 21
  22. 22. C O N T R O L F U Z Z Y , V E L O C ID A D V A R IA N D O E L PARÁM ETRO Jc 22
  23. 23. 23
  24. 24. C O N T R O L F U Z Z Y A D A P T IV O , V E L O C ID A D V A R IA N D O EL PARÁM ETRO Jc 24
  25. 25. C O N T R O L F U Z Z Y A D A P T IV O C O N P I, V E L O C ID A D V A R IA N D O E L P A R Á M E T R O J c 25
  26. 26. C O N T R O L F U Z Z Y A D A P T IV O C O N P .I., a)C O R R IE N T E b)T E N SIÓ N 26
  27. 27. 5 . R e s ulta d o ob te nid os e n u n p r oto tip o, d e l C o n tr o l V e c tor ia l im p le m e nta d o e n c o n ju n to c o n e l C o n tr ol A d a p tiv o y la L ó g ic a F uz z y. 5 . 1 . I n tro d u c c ió n C o n e l p ro to tip o ac tu a r e m o s e n fo r m a s i m il a r a l a s im u l a c ió n : in c r e m e n t a n d o 1 º la ve lo c id ad d e l m o to r (e s t a v e z e n u n 1 0% ) as í q u e h a y a a lc a n z ad o e l ré g i m e n p e r m a n e n te , p a r a l u e g o d e s p u é s in t ro d u c i r u n a c a r g a r e p e n t in a d e 1 0 0% d e l valo r n o m i n al. E s to e s h e c h o p a r a d a r v alid e z a lo s e s tu d io s te ó r ic o s re al i z ad o s y v e rif ic a r l a p e rfo r m a n c e d e l S is te m a d e C o n t ro l. E l S is te m a d e C o n tro l c o m p re n d e : C o n t ro l V e c to r i al I n d i re c to , C o n t ro l A d ap ti vo , R e g u l ad o r P . I. y C o n tro l F u z z y. E l C o n t ro l V e c to r i al I n d i r e c to n o s e rá i m p le m e n t ad o , y a q u e s e ve n d e i n c l u id o e n e l I n ve rs o r s i n re p re s e n t a r u n s ig n ific at i vo c o s to ad ic io n al. E l C o n t ro l A d ap ti vo , e l R e g u l ad o r P . I y e l C o n tro l F u z z y s e rá n im p l e m e n t ad o s e n tie m p o re a l m e d i an t e u n p ro g r a m a h e c h o e n le n g u aje “ C ” y c o n a u xil io d e u n m ic r o c o m p u t ad o r P e n ti u m I I . L a v a ri ac ió n d e lo s p a rá m e t r o s e s la p ri n c ip a l c au s a p a r a c o n s id e r a r e l s is te m a n o l in e al. H ab i é n d o s e d e m o s t r ad o l a to ta l i r re le v a n c i a d e l a v a r i ac ió n d e lo s m is m o s e n l a p e rfo r m a n c e d e l s is te m a, p o d e m o s p re d e c i r q u e l a p e rfo r m a n c e q u e o b te n d re m o s c o n e l p ro to tip o s e rá s im il a r al o b te n id o e n l a s im u l a c ió n . 27
  28. 28.  IN V E R SO R E CONTR OLE V E T O R IA L PC P E N T IU M II 6 4 M -R A M D /A X503 V E L O C ID A D DE M OTOR C O N V E R SO R A /D - D /A C O N TA “PLACA D O R /F P C L -8 18 L” Mo Ge RL A /D X5 0 1 SE Ñ A L DE CONTROL up BORNERA D IG IT A L P CL D -7 8 0 F ig . 8 Sistem a d e C on trol 28
  29. 29. 5.3 Proceso E n l a F ig . 8, la P lac a d e ad q u is ic ió n d e d ato s P C L -8 1 8 L re c ib e l a s e ñ a l a n aló g i c a p ro p o rc io n al a l a ve lo c id ad d e l m o to r, e m itid o e n lo s b o rn e s 1 y 2 d e X 5 0 3 e n e l I n ve rs o r y m e d i a n te d e u n a c o n ve rs ió n A /D lo e n ví a a la C o m p u t ad o r a. A t r a vé s d e u n p ro g r a m a e n B o rl an d C + + , la ve lo c id ad d e l m o to r s e c o m p a r a c o n l a ve lo c id ad d e re f e re n c i a y e l e r ro r s e p ro c e s a u s an d o C o n t ro l A d ap ti vo , R e g u l ad o r P I y C o n t ro l F u z z y, p a r a g e n e r a r u n a s e ñ a l d e c o n t ro l D ig ita l “u p ” . L a P lac a d e ad q u is ic ió n d e d ato s c o n vi e rte e s t a s e ñ al D ig it a l ( p ) u e n an a ló g ic a y at r a v é s d e s u s alid a a n aló g i c a s e e n ví a a lo s b o r n e s 3 y 4 d e X 5 0 1 e n e l i n ve rs o r, c o n l a fi n alid ad q u e l a v e lo c id ad d e l m o to r ac o m p añ e l a ve lo c id ad d e re f e re n c i a. E n lo s b o rn e s 1 , 3 y 4 d e X 5 0 1 d e l I n ve rs o r, s e c on e c t a u n p o te n c ió m e t ro d e 4 .7 K  . E n e l b o rn e 1 s e tie n e u n a te n s ió n d e 1 0 V p ro p o rc io n ad a p o r e l I n v e rs o r; e n e l b o r n e 4 s e tie n e 0 V ; as í e n t r e lo s b o r n e s 3 y 4 s e tie n e u n a te n s ió n q u e v a r í a e n t re 0 y 1 0 V , lo q u e p ro d u c i r á u n a ve lo c id ad e n e l m o to r e n t r e 0 r.p .m . y la ve lo c id ad n o m i n al (1 7 0 0 r.p .m .). F ijan d o la p o s ic ió n d e l p o te n c ió m e t ro e n u n v alo r q u e c o r re s p o n d a a la ve lo c id ad in i c i al r e q u e r id a. E l c o n t ro l r e ali m e n t ad o re a li z ad o at r a v é s d e la te n s ió n d e c o n t r o l u p s e c o n c r e ti z a al ap li c a r u p e n lo s b o r n e s 3 y 4 y ad i c io n a r d e e s ta m an e r a e l v a lo r d e te n s ió n d e c o r r e c c ió n d e te r m i n ad o p o r u p a l a te n s ió n y a e s tab le c id a p o r e l p o te n c ió m e t ro , q u e m e h ab í a d e te r m in ad o u n a v e lo c id ad i n ic i a l. 29
  30. 30. 30
  31. 31. 5.4 P rogram a de Control en B orland C++ E l P ro g ra m a d e C o ntro l d e velo cid ad , q ue co m p re nd e el C o nt ro l A d ap tivo , el C o nt ro l F u zzy y el R eg ulad o r P .I . fue elab o rad o en le ng u aj e C + + co n co m p ilad o r B o rla nd 5 .0 y inte rf ace g rá f ic a b as ad a e n el s is te m a D O S , es to p ara q ue el tie m p o d e co nt ro l d el s is te m a s e ap ro xim e lo m á s p o s ib le d e un co nt ro l e n tie m p o re a l. L a filo s o fía e m p le ad a en la elab o ra ció n d el m is m o co ns is tió en h a ce r u n p ro g ra m a á g il y s im p le, p ero q ue c u m p le s u co m etid o . P a ra re aliza r el p ro g ra m a e n S I M N O N es p recis o id e ntific a r to d as las v a riab les d e es tad o y a is la r s us d eriv ad as , s in ne ces id ad d e tene r en c ue nt a el o rd e n o el nú m e ro d e v a riab les y co ns ta ntes p res e nte en la ec u ac ió n. E n u n leng u aje co m o el “ C ” es im p o rt a nte el o rd en a m ie nto en q ue s e v a n p res e nt a nd o las v a riab les y co ns t ant es , p o r lo q ue en u n t rab ajo p re vio s e hizo el d es p eje d e cad a v a riab le e n fu nció n d el tie m p o d eja nd o las exp res io nes m ate m á t ic as lo m á s s im p le p o s ib le, p a ra ab re via r e l tie m p o d e o p eració n d el s is tem a p o r la co m p ut ad o ra. 31
  32. 32. 32
  33. 33. 5.5 Testes y resultados del Control del sistem a E n la F ig . 9 se p rese nt a el g rá fico d e lo s testes re alizad o s co n el C o nt ro l F uzzy -A d ap tivo y R eg ulad o r P .I. re alizad o e n B o rla nd C + + . Estand o el m o to r en u n a v elo c id ad b ase d e 6 7 5 r.p .m . (o b tenid a co n el p o ten ció m et ro ); e n u n a ex cu rs ió n d e 5 seg und o s se p rese nt a: p rim e ro la v a riac ió n d e 1 0% en la ve lo cid ad cu a nd o h a t ransc u rrid o un seg und o , a lo s 3 seg und o s se co lo ca u n a ca rg a rep ent in a d e 1 0 0% d el to rq ue no m in al. E l res ult ad o m uest ra q u e la velo cid ad d el m o to r (co lo r ve rd e en el g rá f ico ) aco m p añ a m u y d e ce rc a la v elo c id ad d e refe ren cia (co lo r ro jo e n el g rá fico ) y la ca rg a rep ent in a p ro d u ce u n a v a riac ió n ap en as visib le e n la v elo cid ad d el m o to r a p esa r d e la g ran a m p liac ió n q ue tie ne el g rá fico , esto co nfirm a la g ra n estab ilid ad q ue ad q uie re el siste m a cu a nd o se inco rp o ra el C o nt ro l F u zzy, el C o nt ro l A d ap tivo y e l R eg ulad o r P .I. 33
  34. 34. 6. Conclusiones 1 . E l C o ntro l V ectorial-A daptivo -F uzzy co n P .I., por la característica de inv ariabilidad ante v ariació n de los parám etro s perm ite su representació n m atem ática co n un m o delo sim plificado , lo que facilitó el estudio de sim ulació n co n el SIM N O N y po sterio rm ente su im plem entació n en tiem po real co n el B orland C ++ . 2 . D e acuerdo a los resultado s práctico s o btenidos se puede co ncluir que el sistem a im plem entado es ro busto , co n gran estabilidad y se o btiene rápida respuesta al co ntro l para o btener la velocidad deseada del m o tor. 3 . E l uso cada v ez m ayo r de los m otores asincró nico s para aquello s casos do nde se requiere co ntro lar la v elocidad del m o tor co n m ucha exactitud, perm ite o btener to das las v entajas que el m o tor asincró nico tiene so bre el m o tor de corriente co ntinua. 34
  35. 35. L a principal co ntribució n en este trabajo ha sido el alto grado de perfo rm ance o btenido en la sim ulació n del C o ntro l Vectorial m ás Co ntro l D ifuso -Adaptivo co n reg ulador P .I., que supera lo s o btenido s en los trabajo s publicados de la bibliografía especializada. E sto es im portante porque las m ism as co nstantes del reg ulador P .I. y del co m putado r F uzzy o btenidas en la sim ulació n fuero n usado s en el prog ram a en Borland C + + para la im plem entació n en tiem po real, co n ó ptim o resultado . Por o tra parte la adaptació n del m éto do de las alturas en este pro ceso tanto en la sim ulació n co m o en la im plem entació n, perm itió m inim izar el tiem po en las m últiples sim ulacio nes pro cesadas y realizar un co ntro l m ás efectivo en la im plementació n en tiem po real. 35

×