Understanding fuzzy self-adaptive PID controllers (en inglés)

Aprenda cómo funciona el tratamiento de la forma difusa.Controladores PIDPuede mejorar su sistema de control de temperatura. Descubrir su

Desde hace décadas, el algoritmo PID ha sido una piedra angular en la regulación de la temperatura. El algoritmo de control PID se basa en un principio poderoso pero simple. Compara la temperatura de ajuste con la temperatura medida. Calcular el error y luego ajustar el actuador, como un enfriador o calentador, minimizará el error. PID combina tres términos, Integral proporcional y derivada. El término derivado ayuda a amortigulas oscilmediante la predicción de futuros errores, basados en la tasa de cambio. Los controladores PID tradicionales son altamente eficaces para sistemas lineales y de buen comportamiento, pero tienen limitaciones cuando se usan en entornos dinámicos y complejos.

La sensibilidad del PID a las variaciones en el proceso es un desafío significativo. Es importante ajustar los tres parámetros de ganancia de los controladores PID (Kp. Ki. Kd) exactamente.

 Este método puede capturar mejor los procesos del mundo real que los modelos matemáticos.

El control adaptativo es un concepto que complementa la lógica difusa. Los controladores adaptcambian automáticamente sus parámetros para responder a cualquier cambio en el entorno del proceso o su dinámica. El controlador puede mantener su rendimiento óptimo a medida que cambian las características del proceso. El controlador PID difuautoadaptable es una solución para problemas de control de temperatura. Combina lógica difusa y estructura PID robusta con un mecanismo adaptativo. El controlador ofrece una combinación de la precisión de PID, la inteligencia y flexibilidad de fuzzy logic con la robustez y el rendimiento de PID. El artículo proporciona una descripción detallada de las ventajas, el diseño y el funcionamiento de un sistema de control de temperatura.

1. Los componentes principales

No importa qué método de control se utiliza, cualquier sistema de control de temperatura incluye varios componentes que trabajan juntos. Es importante entender estos componentes para apreciar completamente la forma en que opera e interactúa el controlador PID auto adaptativo difu.

Un sistema de retroalimentación de circuito cerrado es la estructura básica de un sistema de control de temperatura. El sensor de temperatura está en el centro de este bucle de retroalimentación. Mide la temperatura del ambiente o sistema que necesita ser regulado. La precisión del Sensor, el tiempo de respuesta y el rango son todos críticos, ya que influyen en la precisión con la que el controlador puede hacer los ajustes. Los tipos más comunes de sensores de temperatura incluyen termopares (termopares), detectores de temperatura de resistencia (RTDs), termistores. Cada uno tiene sus propias características y es adecuado para diferentes rangde temperaturas y requisitos de precisión.

Proceso es el nombre del sistema, o ambiente que será controlado. Podría ser un horno en una planta industrial, una reacción química, un espacio dentro de un edificio u otra área donde se requiera control de temperatura. Esto incluye el tipo de actuador y la complejidad requerida.

El actuador implementa las acciones de control físicas dictadas por el controlador. El actuador traduce la salida del controlador en un efecto sobre la temperatura del proceso. Los actuadores comunes en aplicaciones de calefacción incluyen calentadores eléctricos o hornos que quemcombustible. Los actuadores para refrigeración pueden ser ventiladores, unidades de refrigeración o enfriadores por evaporación. Es importante empareel actuador con los requisitos del proceso, tales como consumo de energía, velocidad y limitaciones físicas.

El controlador es la unidad que toma decisiones para el sistema. El controlador recibe una lectura de temperatura del sensor y la compara con la temperatura de ajuste. Calcula cualquier error, luego determina qué señal de control debe ser enviada al actuador. Esto se hace mediante la implementación de una inferencia de lógica difusa para determinar la ganancia PID basado en el error actual, la tasa de error y la temperatura del sensor. Entonces, usando las ganancias, calcula la salida.

2. El circuito de retroalimentación es el componente final del sistema de control.

PID autoadaptativo difudifuse basa en el algoritmo tradicional PID. La simplicidad y efectividad del control PID lo hace una técnica popular para sistemas de control de procesos. Este algoritmo se basa en los siguientes tres factores:

Un término proporcional (P): salida es proporcional con el error. La diferencia entre la temperatura de ajuste y la temperatura medida se llama salida de corriente. La salida es mayor cuando el error es mayor, y viceversa.

Integral term (I): la salida es proporcional al error de Integral en el tiempo. El término se utiliza para reducir el error de estado estacionasegurando que la temperatura del proceso alcanza su punto de ajuste, incluso cuando los términos proporcionales por sí solos no son capaces de hacerlo.

Término derivado (D) : la salida es proporcional a la tasa de cambio de error. Este término ayuda a predecir futuros errores, y amortigua las oscilpara mejorar la estabilidad del sistema.

Esta es la representación matemática para un control PID estándar:

U (t) = Kp*e(t) + Ki*e(t)dt + Kd*de(t)/dt

Donde:

La salida del control es u(t).

El error se calcula dividiendo la temperatura medida (valor de ajuste) por el tiempo t.

Las ganancias Kp, Kd y Ki son, respectivamente, la integral, derivada y ganancia proporcional. Las ganancias determinan cómo el controlador responde y por lo tanto son parámetros cruciales. Deben ser afincuidadosamente para asegurar un rendimiento óptimo.

La efectividad del PID depende de la precisión en ajustar estos parámetros de ganancia. El ajuste Manual puede requerir el ensayo extenso y los ajustes y la experiencia del error. Incluso entonces, es difícil lograr un rendimiento óptimo en todas las condiciones. El controlador PID difuautoadaptable ofrece una mejora importante en esta área.

3. The Fuzzy Self Adaptive PID controller: Mechanism and Design (en inglés)

PID autoadaptativo difudifues una mejora moderna al algoritmo PID. El controlador combina el control PID estructurado con fuzzy logic's flexibilidad e inteligencia, así como un mecanismo de adaptación que optimicontinuamente el rendimiento del controlador. Para entender cómo funciona el controlador, necesitas mirar de cerca sus componentes y su interacción.

A. Fuzzy Logic in PID Control

El controlador PID difuautoadaptativo conserva, en su núcleo, todas las características básicas de un PID, incluyendo variables de entrada, variables de salida y un mecanismo de cálculo. Reemplaza los cálculos matemáticos convencionales por inferlógica difusa.

Controlador de lógica difusa: las entradas y salidas se definen típicamente usando terminología lingüística, por ejemplo "frío", "frío", "cálido", "caliente", ""," grande ", ""," medio ", y "pequeño". Estos valores lingüísticos se traducen en valores numéricos por función de membresía. Esto describe hasta qué punto un valor de entrada es parte de un conjunto difu. FLC utiliza una serie de reglas basadas en las entradas. Las reglas, que a menudo se expresan como "si-entonces", conectan las entradas con las salidas. La salida de la lógica difusa se convierte entonces a un valor numérico usando un método llamado Defuzzification.

Proceso: este es un resumen de cómo opera el controlador PID borro. Como entradas, el controlador utiliza el error de temperatura actual e(t), y la tasa de cambio en el error de(t/dt. La fuzzificación es el proceso de convertir estas entradas de valores numéricos en términos lingüísticos mediante el uso de funciones de membresía predefinidas. La lógica difusa aplica reglas difua las entradas para calcular los valores de la ganancia de PID Kp, Kd, y Ki. Las salidas de fuzzy logic se desfuzzifican en valores numéricos precisos de ganancia de PID. Los aumentos ajustados se utilizan para determinar la salida del control enviada al actuador u(t).

En este contexto, la principal ventaja de la lógica difusa es que puede manejar las no linearidades más eficientemente que los controles PID tradicionales. La lógica difusa permite que el control se realice con base en la descripción lingüística del proceso, que es más precisa que el modelo matemático. El resultado es un mejor rendimiento, en particular para sistemas con relaciones no lineales entre entradas de control, salidas de proceso o aquellos que son difíciles de modelar matemáticamente.

4. El mecanismo autoadaptativo permite que el controlador se optimice continuamente. El mecanismo ajusta la ganancia de PID en línea para garantizar un rendimiento óptimo, independientemente de los cambios en la dinámica del proceso y las condiciones ambientales.

Rendimiento de monitoreo: para evaluar el sistema autoadaptativ' - que se pueda controlar su progreso. Los indicadores clave de rendimiento son monitore, tales como la Integral de errores al cuadrado (ISE), tiempos de sediment(la cantidad de tiempo necesario para que la temperatura del proceso se mantenga dentro del rango de tolerancia especificado alrededor del punto de sediment) y reajustes (el grado en que el punto de sedimentse ha excedido antes de la sediment). Estas métricas son calculadas continuamente por el controlador basado tanto en la señal de error como en la respuesta del proceso.

Determinar las necesidades de ajuste: el sistema autoadaptativo determina si las ganancias PID que se están logrando actualmente son suficientes o si se necesitan ajustes. El mecanismo activará el proceso de adaptación si el rendimiento cae por debajo de un umbral que indica el system' - Los criterios específicos para activar las adaptaciones pueden diseñarse de acuerdo a las necesidades de una aplicación.

Después de eso, el sistema autoadaptativo calcula nuevos valores de la ganancia PID. Esto se hace generalmente otra vez usando lógica borrosa, pero esta vez los valores del ajuste se basan sobre el error, el índice de error y la desviación en funcionamiento. Estas reglas borrose diseñan para mejorar el funcionamiento del sistema aumentando o disminuyendo las ganancias. Las nuevas ganancias serán implementadas en los cálculos PID, que continúan monitoreando el rendimiento del sistema y ajustsegún sea necesario. El ajuste en línea asegura que el controlador siempre opera con las mejores ganancias disponibles para las condiciones.

5. Sinergia de lógica difusa + autoadaptación

La lógica difusa proporciona inteligencia para tomar decisiones adaptativas. Permite a los controladores lidiar con procesos complejos no lineales y tomar decisiones usando reglas lingüísticas. Los mecanismos autoadaptativos aseguran que el controlador continuamente optimi, y ajusta la ganancia de PID en línea con el fin de mantener un rendimiento óptimo independientemente de los cambios en la dinámica del proceso o las condiciones del entorno. La lógica difusa proporciona inteligencia para tomar decisiones adaptativas. Permite a los controladores lidiar con procesos complejos no lineales y tomar decisiones usando reglas lingüísticas. Los mecanismos autoadaptativos aseguran que el controlador continuamente optimisu rendimiento, y ajusta la ganancia de PID en línea con el fin de mantener el rendimiento óptimo independientemente de los cambios en la dinámica del proceso o las condiciones del entorno. El controlador es capaz de funcionar mejor y ser más robusto que los controles PID convencionales.

Identificación del sistema: entender las características de los procesos de temperatura que deben ser controlados es el primer paso. Es necesario recoger datos sobre cómo reacciona el proceso de temperatura a los cambios ambientales y las entradas de control. El proceso de identificación del sistema proporciona la información necesaria para crear un controlador eficiente y determinar los parámetros de los mecanismos de lógica adaptativa y difusa.

Diseño del Control Fuzzy Logic: en este paso, usted diseñará el propio Control Fuzzy Logic. Luego se formulan las reglas borro. Esto implica definir parámetros de entrada y salida, elegir funciones de membresía apropiadas y formular la lógica difusa. Para los que no tienen conocimiento extenso de la lógica difusa, hay una variedad de herramientas de software que les ayudarán a diseñar y a poner en práctica los controladores de la lógica difusa.

En este paso, la lógica está diseñada para monitorear y ajustar las ganancias PID en tiempo real. Puede ser necesario diseñar reglas difuque determinen la manera en que las ganancias se determinan basadas en métricas de rendimiento, tasas de error y errores actuales.

Integración: a continuación, integre el controlador fuzzy PID autoadaptable en el resto de su sistema de control de temperatura. Es necesario conectar el controlador, sensor y actuador. Conecte el controlador tanto al sensor como al actuador para transmitir las señales.

Ajuste y prueba: en la etapa final, usted probará y afinará el sistema. Puede ser necesario llevar a cabo simulaciones o experimentación con el fin de evaluar el rendimiento del sistema. Puede ser necesario ajustar las reglas de confusión o los parámetros de adaptación para obtener los resultados deseados.

6. Ilustración de una aplicación: horno Industrial

Un controlador PID difuautoadaptativo es una solución altamente eficiente para hornos industriales. En muchas industrias, los hornos son esenciales para los procesos de secado, horneado y curado. Un control preciso de la temperatura garantiza la calidad y la eficiencia del producto. El controlador PID difuautoadaptativo puede manejar perfiles complejos de calefacción y mantener la estabilidad a pesar de los cambios en la carga. También responde a las perturbaciones y mejora la consistencia del producto.

Descripción del proceso y controles del horno:

Los hornos industriales funcionan calentando los materiales en su interior a una temperatura determinada durante un tiempo determinado. Dependiendo del producto, el perfil del horno#39;s temperatura puede ser diferente. También puede ser necesario mantener la temperatura a un cierto nivel para lograr la calidad deseada. Los requisitos de Control para el Control incluyen mantener la precisión de la temperatura, minimizar las fluctuaciones de temperatura y garantizar un calentamiento uniforme en todo el horno. Fuzzy Self Adaptive PID Controller puede manejar elementos de calefacción de manera efectiva para cumplir con estos requisitos. El controlador puede cambiar la potencia de salida basado en el error actual en la temperatura y la tasa de cambios de error. Los mecanismos autoadaptativos aseguran que el controlador ajuste las ganancias PID sobre la marcha, optimila acción de control basada en las condiciones de operación. El resultado es una mejor calidad del producto, un menor consumo de energía y un mejor rendimiento.

7. Beneficios del mundo Real:

La implementación de un controlador auto-adaptativo Fuzzy PID ofrece beneficios que van más allá de lo teórico. Puede ofrecer mejoras tangibles para su aplicación en el mundo real. Las mejoras en el rendimiento se traducen en numerosas ventajas:

Rendimiento Superior en las perturbaciones de rechazo: el controlador PID difuautoadaptativo es Superior en su capacidad para rechazar las perturbaciones. El controlador puede ajustar su ajuste de temperatura rápidamente para tener en cuenta factores externos, como cambios en la temperatura ambiente o variaciones de carga. Es importante ser capaz de mantener las temperaturas estables a pesar de las perturbaciones externas, especialmente para los procesos que se ven afectados por las fluctuaciones de temperatura. La reducción del desperdi, el aumento del rendimiento y la consistencia en la calidad del producto son los resultados.

En la vida real, muchos procesos muestran un comportamiento no lineal. Esto es porque la relación entre las entradas de control al proceso de salida es no lineal. El controlador PID difuautoadaptativo PID es especialmente adecuado para manejar no linearidades. La lógica difusa permite al controlador modelar mejor la relación no lineal entre las entradas de control, salidas de proceso y sus relaciones.

Menos sensibilidad a los cambios de parámetros del proceso: gracias a los mecanismos de autoadaptación, el controlador no será demasiado sensible a las variaciones. El controlador mantendrá su rendimiento óptimo, incluso cuando las características del proceso cambian, como debido a condiciones de carga cambiantes o componentes antiguos. Esta flexibilidad es una ventaja importante ya que elimina la necesidad de intervenir manualmente y proporciona un rendimiento constante.

Tiempo de respuesta más rápido y mayor estabilidad: PID autoadaptativo difupuede proporcionar una tasa de respuesta más rápida y más estabilidad que los PIDs convencionales. El componente de lógica difusa puede modelar procesos complejos, y el mecanismo de auto adaptación optimicontinuamente la acción de control. El resultado es una mejor calidad del producto, un menor consumo de energía y un mejor rendimiento.