Diseño por simulación de un control Fuzzy y MPC para un proceso de nivel

  • Edison D. Mañay Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE https://orcid.org/0000-0002-3447-2511
  • Mauricio D. Chiliquinga Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE
  • Johanna E. Iza lza Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE
  • Héctor Efraín Yanchatipán Ugsha Universidad Técnica de Cotopaxi Latacunga – Ecuador
  • Paul Salazar Castillo ISPIB Martha Bucaram de Roldós Ambato – Ecuador
Palabras clave: proceso de nivel, control fuzzy, MPC, control PID

Resumen

El artículo presenta la evaluación de un control Fuzzy y MPC para un proceso de nivel utilizando la herramienta Simulink de Matlab. El problema más frecuente en la industria de procesos es el control de nivel en tanques ya que presenta un modelo matemático no lineal. Comúnmente se utiliza controladores tradicionales como PID para la regulación del nivel en estos sistemas. Para la investigación se considera un tanque cilíndrico caracterizado por una función matemática no lineal. La salida del sistema está definida por que es el nivel del líquido, que cambia con la apertura de la válvula de entrada , esta válvula cambia de posición de 0 a 1 (0 a 100 %) y  representa la válvula de perturbación. Se implementa en Simulink un control en lazo abierto con el fin de verificar la dinámica de la planta para obtener el modelo matemático en espacio de estados, luego se diseña el control Fuzzy y el control basado en modelo MPC. Finalmente se contrastan los resultados de los controladores diseñados Fuzzy y MPC con el control tradicional PID, siendo el control Fuzzy: PD difuso con acción integral, presento un mejor rendimiento para el proceso de nivel implementado, ya que, el tiempo de establecimiento es de 119.407 segundos y ante una perturbación se estabiliza en un tiempo de 82.414 segundos y no presenta un sobre impulso.

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Citas

Alomoto Iza, L. M., & Quimbita Panchi, E. A. (2015). Artículo Científico-Diseño e implementación de controladores difusos aplicado a los procesos de Presión y Flujo del Laboratorio de Redes Industriales y Control de Procesos de la Universidad de las Fuerzas Armadas-ESPE Extensión Latacunga, integrados por una Red Ethernet Industrial. http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/9346

Alotaibi, M., Balabid, M., Albeladi, W., & Alharbi, F. (2019, June). Implementation of liquid level control system. In 2019 IEEE International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems (I2CACIS) (pp. 311-314). IEEE. doi:10.1109/i2cacis.2019.8825058

Åström, K. J., & Murray, R. M. (2008). Feedback systems. An Introduction for Scientists and engineers. Princeton University Press.

Báez Pedraza, M. C. (2018). Control predictivo multivariado para el sistema de péndulo invertido. Bogotá. [Tesis de Ingeniería, Universidad Santo Tomas]. https://repository.usta.edu.co/jspui/bitstream/11634/15462/1/2019camilabaez.pdf

Bo, B., Chuang, L., & Meng, C. (2016, July). Based on plc fuzzy control algorithm in the application of level control. In 2016 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C) (pp. 698-701). IEEE. doi:10.1109/is3c.2016.179

Calle Calle, D. E., & Guamán Novillo, P. F. (2018). Diseño e implementación de un control difuso de velocidad para el motor hidráulico HRE HIDRAULIC [Tesis de ingeniería, Universidad Politécnica Salesiana].

https://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/16369/1/UPS-CT007970.pdf

De Prada, C. (2010). El futuro del control de procesos. Revista Iberoamericana de automática e informática industrial, 1(1), 5-14. doi: 10.4995/riai.2004.8020

Efheij, H., Albagul, A., & Albraiki, N. A. (2019, March). Comparison of model predictive control and PID controller in real time process control system. In 2019 19th International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering (STA) (pp. 64-69). IEEE. doi:10.1109/sta.2019.8717271

Gehlaut, S., Varshney, T., & Gupta, S. (2018, June). Performance Analysis of MPC for Level Control of Modified Quadruple Tank System. In 2018 2nd International Conference on Power, Energy and Environment: Towards Smart Technology (ICEPE) (pp. 1-6). IEEE. doi:10.1109/epetsg.2018.8659317

Jichkar, C. D., & Sondkar, S. Y. (2017, April). Comparative study of real time implementation of LabVIEW based MPC controller and PID controller for flow control loop. In 2017 2nd International Conference for Convergence in Technology (I2CT) (pp. 464-470). IEEE. doi:10.1109/i2ct.2017.8226172

Jiménez Madrigal, R. (2007). Diseño de un controlador lógico difuso, aplicado al control de posición de un servomotor de CD, usando un algoritmo genético. https://cdigital.uv.mx/bitstream/handle/123456789/1736/Tesis-Jimenez-Madrigal-Rene.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Kouro, S., & Musalem, R. (2002). Control mediante lógica difusa. Técnicas Modernas en Automática, 1, 1-7. http://www2.elo.utfsm.cl/~elo377/documentos/Fuzzy.pdf

Mursyitah, D., Faizal, A., & Ismaredah, E. (2018, October). Level Control in Coupled Tank System Using PID-Fuzzy Tuner Controller. In 2018 Electrical Power, Electronics, Communications, Controls and Informatics Seminar (EECCIS) (pp. 293-298). IEEE. doi:10.1109/eeccis.2018.8692846

Patel, H. R., & Shah, V. (2018, May). Fuzzy logic based passive fault tolerant control strategy for a single-tank system with system fault and process disturbances. In 2018 5th international conference on electrical and electronic engineering (ICEEE) (pp. 257-262). IEEE. doi:10.1109/iceee2.2018.8391342

Perez, M., Pérez, A., & Pérez, E. (2008). Introducción a los sistemas de control y modelo matemático para sistemas lineales invariantes en el tiempo. Universidad Nacional de San Juan. http://dea.unsj.edu.ar/control1/apuntes/unidad1y2.pdf

Popescu, M. (2018). Comparative study of PID and Fuzzy level control using delta v distributed system. In 2018 10th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI) (pp. 1-4). IEEE. doi:10.1109/ecai.2018.8679011

Prusty, S. B., Pati, U. C., & Mahapatra, K. (2014, February). Implementation of fuzzy-PID controller to liquid level system using LabVIEW. In Proceedings of the 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Energy and Communication (CIEC) (pp. 36-40). IEEE. doi:10.1109/ciec.2014.6959045

Suwannik, P., Jennawasin, T., & Banjerdpongchai, D. (2016, November). Design of linear model predictive control for level control process with output feedback from wireless transmitter. In 2016 International Automatic Control Conference (CACS) (pp. 132-136). IEEE. doi:10.1109/cacs.2016.7973897

Troncoso, C., & Suárez, A. (2017). Control del Nivel de Pulpa en un Circuito de Flotación utilizando una Estrategia de Control Predictivo. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 14(3), 234-245. doi: 10.1016/j.riai.2017.04.003

Tsoeu, M. S., & Esmail, M. (2011, September). Unconstrained MPC and PID evaluation for motion profile tracking applications. In IEEE Africon'11 (pp. 1-6). IEEE. doi:10.1109/afrcon.2011.6072037

Tzafestas, S., & Papanikolopoulos, N. P. (1990). Incremental fuzzy expert PID control. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 37(5), 365-371. doi:10.1109/41.103431

Vinothkumar, C., & Esakkiappan, C. (2021). Fuzzy PI and Fuzzy PID Controller Based Hopper Tank Level Control System. In 2021 International Conference on Advances in Electrical, Computing, Communication and Sustainable Technologies (ICAECT) (pp. 1-5). IEEE. doi:10.1109/icaect49130.2021.9392451

Yao, G., Gao, F., Wang, C., & Chen, X. (2009, June). Design and simulation based on Kalman filter fuzzy adaptive PID control for mold liquid level control system. In 2009 Chinese Control and Decision Conference (pp. 6105-6109). IEEE. doi:10.1109/ccdc.2009.5195297

Publicado
2022-02-05
Cómo citar
Mañay, E. D., Chiliquinga, M. D., Iza lza, J. E., Yanchatipán Ugsha, H. E., & Salazar Castillo, P. (2022). Diseño por simulación de un control Fuzzy y MPC para un proceso de nivel. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 6(1), 1951-1970. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v6i1.1621
Sección
Artículos