Modelado, diseño y simulación de un sistema de control utilizando inteligencia artificial.
Actualmente la industria se tiene la tendencia de usar PLC los cuales han desempeñado la tarea de controlar los procesos usando métodos clásicos de control como los Proporcional (P), ProporcionalIntegral (PI), Proporcional-Derivado (PD) y Proporcional-Integral-Derivado (PID), en donde la rapidez de...
- Autores:
-
Acevedo Prada, Pedro José
Rozo Ortega, Mauricio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/6757
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6757
- Palabra clave:
- Redes neuronales
Control de nivel
Controlador PID
- Rights
- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2022
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Actualmente la industria se tiene la tendencia de usar PLC los cuales han desempeñado la tarea de controlar los procesos usando métodos clásicos de control como los Proporcional (P), ProporcionalIntegral (PI), Proporcional-Derivado (PD) y Proporcional-Integral-Derivado (PID), en donde la rapidez de estabilización y la no tolerancia a oscilaciones en respuesta a una entrada deben ser el objetivo del control. Estos métodos han cumplido con tareas en donde los procesos tienen comportamientos lineales y no lineales, pero siempre hay nuevas oportunidades para intentar aplicar nuevas estrategias que cumplan esta función. Una alternativa para dar solución a esta problemática es el uso de Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) las cuales son similares a las redes neuronales biológicas del cerebro humano; las ANN además de ser similares, también constan de una variedad de características y ventajas que se pueden aplicar a un sin número de situaciones para extraer datos importantes que causen un comportamiento basado en la experiencia. Por lo que se propone un sistema de control basado en Redes Neuronales el cual permita el control de nivel para un tanque utilizando inteligencia artificial. |
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Estos métodos han cumplido con tareas en donde los procesos tienen comportamientos lineales y no lineales, pero siempre hay nuevas oportunidades para intentar aplicar nuevas estrategias que cumplan esta función. Una alternativa para dar solución a esta problemática es el uso de Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) las cuales son similares a las redes neuronales biológicas del cerebro humano; las ANN además de ser similares, también constan de una variedad de características y ventajas que se pueden aplicar a un sin número de situaciones para extraer datos importantes que causen un comportamiento basado en la experiencia. Por lo que se propone un sistema de control basado en Redes Neuronales el cual permita el control de nivel para un tanque utilizando inteligencia artificial.Contenido Pág. Introducción 1. Titulo 1.1. 1.2. Planteamiento del problema Justificación 1.2.1. 1.2.2. 1.2.3. 1.3. Beneficios tecnológicos. Beneficios económicos. Beneficios institucionales. Alcances. 1.3.1. 1.3.2. 1.4. Tipo de Proyecto. Resultados esperados Limitaciones y Delimitaciones 1.4.1. 1.4.2. 1.5. Limitaciones. Delimitaciones Objetivos 1.5.1. 1.5.2. General Específicos 2. Marco Referencial 4 6 6 7 8 8 8 9 9 9 10 10 11 11 11 11 12 2.1. Antecedentes 12 2.2. Marco teórico 2.2.1. 2.2.2. 2.2.3. Automatización de procesos industriales Control proporcional. Control proporcional integral. 2.2.3.1. Acción de control proporcional integral. 2.2.4. 2.2.5. 2.2.6. 2.2.7. 2.2.8. 2.2.9. Control proporcional integral derivativo. Control inteligente. Inteligencia artificial. Redes Neuronales (NN). Definiciones de una red neuronal artificial. Ventajas que ofrecen las redes neuronales. 2.2.10. Arduino. 2.2.11. Modulo Ln298N, controlador de motor. 2.2.12. Válvula Proporcional 24vac/dc 1/2 Modulante Control 0 A 10v. 2.2.13. Sistema o circuito hidráulico. 2.2.14. Ecuación diferencial. 2.2.15. Sistema ultrasónico de medición de nivel. 2.2.16. Electroválvula proporcional. 2.2.17. Raspberry pi 2.2.18. Acondicionamiento de señales 2.2.19. Conversión analógica – digital 16 16 18 19 19 20 21 22 22 23 24 25 26 27 27 28 29 29 29 30 30 3. Metodología 32 3.1. 3.2. Encontrar el modelo analítico del sistema dinámico del tanque Instrumentar el tanque para realizar la toma de datos referentes al modelo empírico correspondiente 3.3. 3.4. Evaluar el modelo obtenido analítico y empírico del sistema Diseñar y simular el controlador clásico PI para el sistema hidráulico. 3.4.1. Variación del flujo de entrada al tanque con escalones 3.4.2. Variación del flujo de entrada mediante rampas 3.4.3. Perturbación de la altura por medio de fuentes externas 3.5 Diseñar y simular el controlador de la red neuronal para el sistema hidráulico. 3.5.1. 3.5.2. 3.5.3. 3.6. Variación del flujo de entrada al tanque con escalones Variación del flujo de entrada al tanque con rampas Perturbación del nivel de tanque por medio de fuentes externas Comparar la dinámica de las respuestas de los controladores. 3.6.1. 3.6.2. 3.6.3. 3.6.4. 3.7. Perturbacion de flujo de entrada del tanque mediante escalones. Perturbacion de flujo de entrada del tanque mediante rampas: Perturbacion positivas de nivel del tanque mediante escalones: Perturbacion negativas de nivel del tanque mediante escalones. Divulgar los resultados a la comunidad académica y científica. 32 36 39 46 51 53 55 58 77 80 82 85 86 93 100 107 114 Conclusiones y Recomendaciones. 116 Bibliografía 120 2.1. Antecedentes 12 2.2. Marco teórico 2.2.1. 2.2.2. 2.2.3. Automatización de procesos industriales Control proporcional. Control proporcional integral. 2.2.3.1. Acción de control proporcional integral. 2.2.4. 2.2.5. 2.2.6. 2.2.7. 2.2.8. 2.2.9. Control proporcional integral derivativo. Control inteligente. Inteligencia artificial. Redes Neuronales (NN). Definiciones de una red neuronal artificial. Ventajas que ofrecen las redes neuronales. 2.2.10. Arduino. 2.2.11. Modulo Ln298N, controlador de motor. 2.2.12. Válvula Proporcional 24vac/dc 1/2 Modulante Control 0 A 10v. 2.2.13. Sistema o circuito hidráulico. 2.2.14. Ecuación diferencial. 2.2.15. Sistema ultrasónico de medición de nivel. 2.2.16. Electroválvula proporcional. 2.2.17. Raspberry pi 2.2.18. Acondicionamiento de señales 2.2.19. Conversión analógica – digital 16 16 18 19 19 20 21 22 22 23 24 25 26 27 27 28 29 29 29 30 30 3. Metodología 32 3.1. 3.2. Encontrar el modelo analítico del sistema dinámico del tanque Instrumentar el tanque para realizar la toma de datos referentes al modelo empírico correspondiente 3.3. 3.4. Evaluar el modelo obtenido analítico y empírico del sistema Diseñar y simular el controlador clásico PI para el sistema hidráulico. 3.4.1. Variación del flujo de entrada al tanque con escalones 3.4.2. Variación del flujo de entrada mediante rampas 3.4.3. Perturbación de la altura por medio de fuentes externas 3.5 Diseñar y simular el controlador de la red neuronal para el sistema hidráulico. 3.5.1. 3.5.2. 3.5.3. 3.6. Variación del flujo de entrada al tanque con escalones Variación del flujo de entrada al tanque con rampas Perturbación del nivel de tanque por medio de fuentes externas Comparar la dinámica de las respuestas de los controladores. 3.6.1. 3.6.2. 3.6.3. 3.6.4. 3.7. Perturbacion de flujo de entrada del tanque mediante escalones. Perturbacion de flujo de entrada del tanque mediante rampas: Perturbacion positivas de nivel del tanque mediante escalones: Perturbacion negativas de nivel del tanque mediante escalones. Divulgar los resultados a la comunidad académica y científica. 32 36 39 46 51 53 55 58 77 80 82 85 86 93 100 107 114 Conclusiones y Recomendaciones. 116 Bibliografía 120PregradoIngeniero(a) Electrónico(a)136 páginas. ilustraciones, (Trabajo completo) 2.900 KBapplication/pdfspaDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2022info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/descargas/tesis/1161165_1161195 .pdfModelado, diseño y simulación de un sistema de control utilizando inteligencia artificial.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Facultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería ElectrónicaRedes neuronalesControl de nivelControlador PIDAcero, I., & López, M. 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