Sintonización de un controlador PID implementado en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambres
Este trabajo muestra la implementación en un PLC Allen Bradley de una técnica de inteligencia de enjambres cuya función es determinar el modelo matemático de un sistema o proceso. Con el modelo del sistema encontrado, se calculan los parámetros de un controlador PID que garantizan un comportamiento...
- Autores:
-
Navas Escobar, Andrés Felipe
López Sotelo, Jesús Alfonso
Duque Marín, Arturo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
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- oai:red.uao.edu.co:10614/11239
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10614/11239
http://dx.doi.org/10.15665/rp.v15i1.679
- Palabra clave:
- Modelos matemáticos
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Este trabajo muestra la implementación en un PLC Allen Bradley de una técnica de inteligencia de enjambres cuya función es determinar el modelo matemático de un sistema o proceso. Con el modelo del sistema encontrado, se calculan los parámetros de un controlador PID que garantizan un comportamiento deseado del sistema. La técnica de inteligencia de enjambres usada para la obtención del modelo del proceso es conocida como optimización por enjambre de partículas. Para probar el funcionamiento del algoritmo implementado en el PLC, se realizaron simulaciones de sistemas dinámicos en un computador de escritorio con el software Matlab, desde este software se estableció conexión con el PLC usando como estándar de comunicación el OPC (OLE for Process Control). De esta manera, Matlab envía información sobre el estado del proceso, y el PLC estima el modelo matemático del sistema, sintoniza el controlador PID para luego enviar al PC una acción de control adecuada. Los resultados mostraron que al comparar el funcionamiento de un PID fijo con el PID auto-sintonizado sus desempeños son similares lo cual es un buen punto de partida para futuras mejoras al esquema presentado. Una de las principales conclusiones de este trabajo es la posibilidad de utilizar algoritmos de control adaptivo usando inteligencia de enjambres en un ambiente industrial |
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Duque-Marín, A., Lopez, J. A., y Navas, A. F. (2017). Sintonización de un controlador PID implementado en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambres. Prospectiva, 15(1), 35-41 |
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[1] Colaboradores de Wikipedia (2016, Ago.) Adaptive Control [Internet]. Wikipedia, La enciclopedia libre. Disponible desde: <https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_control> [Acceso 04 de agosto 2016]. [2] G. Beni, J. Wang, "Swarm Intelligence in celular robotic systems". En: Robots and Biological Systems: Towards a New Bionics? Volume 102 of the series NATO ASI Series, Springer Berlin Heidelberg, p. 703-712, 1993. [3] E. Bonabeau, G. Thuraulaz, "Swarm Smarts", Scientific American, 282 (3), 72-79, 2000. [4] M. Muñoz, J. López, E. Caicedo, "Inteligencia de Enjambres: Sociedades para la solución de problemas (una revisión)", Ingeniería e Investigación, 28(2), 119-130, 2008. [5] K. Passino, “Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control”, IEEE Control Systems Magazine, 22(3), 52–67, 2002. [6] A. F. Navas, J. A. López (2013, Oct.) Inteligencia de enjambres aplicada al control adaptativo. II Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica y Automatización. Bogotá. 2013. [7] H.E.A. Ibrahima, F.N. Hassanb, A. O. Shomerc, "Optimal PID control of a brushless DC motor using PSO and BF techniques", Ain Shams Engineering Journal, 5(2), 391–398. 2014. [8] C. R. López, "Evaluación de desempeño de dos técnicas de optimización bio-inspiradas: Algoritmos Genéticos y Enjambre de Partículas", Revista Tekhnê, 11(1), 49-58, 2014. [9] A. Alfi, H. Modares, “System identification and control using adaptive particle swarm optimization”, Applied Mathematical Modelling, 35(3), 1210–1221, 2011. [10] J. Chiou, S. Tsai, M. Liu, “A PSO-based adaptive fuzzy PID-controllers”, Simulation Modelling Practice and Theory, 26, 49–59, 2012. [11] A. Engelbrecht, Computational Intelligence An Introduction, Universidad de Pretoria, South Africa: John Wiley & Sons Ltd, Edicion 2, 2007. [12] J. M. García, (2006) Algoritmos Basados en Cúmulos de Partículas para la Resolución de Problemas Complejos. Proyecto Fin de Carrera (Ing. Informática), Universidad de Málaga (España). [13] Colaboradores de Wikipedia (2016, Feb) OPC [Internet]. Wikipedia, La enciclopedia libre. Disponible desde: <https://es.wikipedia.org/wiki/OPC> [Acceso 1 de abril 2016]. [14] K. J. Åström and T. Hägglun, Control PID Avanzado, España: Pearson Educación S.A. , 2009, pp. 80-91 [15] G. E. Polanco, O. E. Soto, J. A. López (2013, Oct.) Análisis comparativo de técnicas de control convencional e inteligente con los sistemas de articulación flexible y bola viga. II Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica y Automatización. Bogota. 2013. |
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Para probar el funcionamiento del algoritmo implementado en el PLC, se realizaron simulaciones de sistemas dinámicos en un computador de escritorio con el software Matlab, desde este software se estableció conexión con el PLC usando como estándar de comunicación el OPC (OLE for Process Control). De esta manera, Matlab envía información sobre el estado del proceso, y el PLC estima el modelo matemático del sistema, sintoniza el controlador PID para luego enviar al PC una acción de control adecuada. Los resultados mostraron que al comparar el funcionamiento de un PID fijo con el PID auto-sintonizado sus desempeños son similares lo cual es un buen punto de partida para futuras mejoras al esquema presentado. Una de las principales conclusiones de este trabajo es la posibilidad de utilizar algoritmos de control adaptivo usando inteligencia de enjambres en un ambiente industrialThis project implements a swarm intelligence algorithm in an Allen Bradley PLC. The task of the algorithm is to estimate a mathematical model of a system or process to allow finding parameters of a PID controller. The algorithm is named particle swarm intelligence and it emulates the behavior of a flock of birds when they are flying. The test of the algorithm in the PLC was made using mathematical models of systems that were simulated in Matlab running over a personal computer (PC). So, a connection between the PLC and PC was made using OPC (OLE for Process Control). This way, Matlab sends information about the state of the process, and the PLC estimates the mathematical model of the system, tuning the PID controller and then it sends to PC a suited control action. The results show that the performance of the system controlled with the adaptive PID is similar to the system controlled using a standard PID. This project shows the potential of to use adaptive control with swarm intelligence on industrial environments.application/pdf7 páginasspaUniversidad Autónoma del Caribe. Facultad de IngenieríaDerechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidentehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Sintonización de un controlador PID implementado en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambresAuto-tuning of a PID controller implemented in a PLC using swarm intelligenceArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Modelos matemáticosMathematical modelsAutomatizaciónAuto-SintoníaPLCPIDSwarm intelligenceInteligencia artificialArtificial intelligenceAuto-TuningMathematical modelsAutomation4113515Duque-Marín, A., Lopez, J. A., y Navas, A. F. (2017). Sintonización de un controlador PID implementado en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambres. Prospectiva, 15(1), 35-41Prospectiva[1] Colaboradores de Wikipedia (2016, Ago.) Adaptive Control [Internet]. Wikipedia, La enciclopedia libre. Disponible desde: <https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_control> [Acceso 04 de agosto 2016].[2] G. Beni, J. Wang, "Swarm Intelligence in celular robotic systems". En: Robots and Biological Systems: Towards a New Bionics? Volume 102 of the series NATO ASI Series, Springer Berlin Heidelberg, p. 703-712, 1993. [3] E. Bonabeau, G. Thuraulaz, "Swarm Smarts", Scientific American, 282 (3), 72-79, 2000.[4] M. Muñoz, J. López, E. Caicedo, "Inteligencia de Enjambres: Sociedades para la solución de problemas (una revisión)", Ingeniería e Investigación, 28(2), 119-130, 2008.[5] K. Passino, “Biomimicry of bacterial foraging for distributed optimization and control”, IEEE Control Systems Magazine, 22(3), 52–67, 2002.[6] A. F. Navas, J. A. López (2013, Oct.) Inteligencia de enjambres aplicada al control adaptativo. II Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica y Automatización. Bogotá. 2013.[7] H.E.A. Ibrahima, F.N. Hassanb, A. O. Shomerc, "Optimal PID control of a brushless DC motor using PSO and BF techniques", Ain Shams Engineering Journal, 5(2), 391–398. 2014.[8] C. R. López, "Evaluación de desempeño de dos técnicas de optimización bio-inspiradas: Algoritmos Genéticos y Enjambre de Partículas", Revista Tekhnê, 11(1), 49-58, 2014.[9] A. Alfi, H. Modares, “System identification and control using adaptive particle swarm optimization”, Applied Mathematical Modelling, 35(3), 1210–1221, 2011.[10] J. Chiou, S. Tsai, M. Liu, “A PSO-based adaptive fuzzy PID-controllers”, Simulation Modelling Practice and Theory, 26, 49–59, 2012.[11] A. Engelbrecht, Computational Intelligence An Introduction, Universidad de Pretoria, South Africa: John Wiley & Sons Ltd, Edicion 2, 2007.[12] J. M. García, (2006) Algoritmos Basados en Cúmulos de Partículas para la Resolución de Problemas Complejos. Proyecto Fin de Carrera (Ing. Informática), Universidad de Málaga (España).[13] Colaboradores de Wikipedia (2016, Feb) OPC [Internet]. Wikipedia, La enciclopedia libre. Disponible desde: <https://es.wikipedia.org/wiki/OPC> [Acceso 1 de abril 2016].[14] K. J. Åström and T. Hägglun, Control PID Avanzado, España: Pearson Educación S.A. , 2009, pp. 80-91[15] G. E. Polanco, O. E. Soto, J. A. López (2013, Oct.) Análisis comparativo de técnicas de control convencional e inteligente con los sistemas de articulación flexible y bola viga. II Congreso Internacional de Ingeniería Mecatrónica y Automatización. 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