Fuzzy Designer

A U T O R: H E N RY DAV I D C H ÁV E Z Z A PATA

“DISEÑO Y ELABORACIÓN DE GUÍAS DE PRÁCTICA PARA IMPLEMENTAR CONTROLADORES MEDIANTE LÓGICA DIFUSA EN EL PLC COMPACT LOGIX L43”

TEMAS A TRATAR

• Justificación e importancia• Alcances• Objetivos• Contenidos

• Fundamentos teóricos de lógica difusa• Fuzzy Designer• Guías de laboratorio

• Anexo: Controlador difuso tipo PI planta de temperatura PCT2

• Conclusiones• Recomendaciones

JUSTIFICACIÓN E IMPORTANCIA

• Control Inteligente

Teoría Lógica difusa

Actualidad

ALCANCES

• Se estudiará la lógica difusa para su conocimiento teórico y su futura aplicación práctica1

• Se estudiará y se detallará las principales funciones del software Fuzzy Designer de Allen Bradley.2

• Se elaborará 2 guías de laboratorio para su futuro uso en la asignatura Control Inteligente, en una de las prácticas se aplicará control difuso mediante el PLC COMPACT LOGIX L43 a la planta de temperatura del laboratorio de “Control de procesos” del departamento de Eléctrica y Electrónica de la ESPE.

3

OBJETIVOS

2 guías de laboratorio

General

FUZZY DESIGNER principales funciones

Esquema de las guías

Control difuso de temperatura PLC

Específicos

FUNDAMENTOS TEÓRICOS

FRENAR

DISTANCIA

VELOCIDAD

APLICACIÓN DEL FRENO

SISTEMA DE LOGICA

DIFUSA PARA EL FRENADO

VELOCIDAD

DISTANCIA

Des aceleración

SISTEMA DE LOGICA DIFUSA PARA EL FRENADOQUÉ ES UN SISTEMA DE LÓGICA DIFUSA?

ENTRADAS SALIDA

VELOCIDAD

DISTANCIA

DES ACELERACION

BASE DE REGLAS

INFERENCIA

FUSIFICACION

DEFUSIFICACION

Siguiente

Conjuntos Difusos

BASE DE REGLAS

Formato regla.-

PROPOSICIONES FormatoRegla

Regla

Conjunto de reglas

EJEMPLO REGLA

• SI < Velocidad es Rápida Y Distancia es Muy cerca > ENTONCES < Desacelerar Todo >

Variable lingüística

Desacelerar

Velocidad

Distancia

BASE DE REGLAS FRENADO

DESACELERACIONVELOCIDAD

LENTA MODERAD

A RAPIDA

DISTANCIA

MUY CERCA MODERADO BASTANTE TODO

CERCA POCO MODERADO BASTANTE

LEJOS NADA POCO MODERADO

DEFINICION CONJUNTO DIFUSO

Conjuntos

Difusos

F   =  {(𝑥 ,𝜇𝐹 (𝑥 ) ) ,𝑥∈𝑈 }

Dónde:• , es el nombre del

conjunto difuso.• , es el elemento.• , es el grado de

membrecía.• , es la función de

pertenencia.• , es el universo.

CONJUNTOS DIFUSOS

CARACTERISTICAS

Etiqueta lingüística

Función de pertenencia

Altura

Conjunto normalizado

Soporte

Núcleo OPER

AC

ION

ES

INTERSECCION (AND)

UNION (OR)

COMPLEMENTO (NOT)

CARACTRISTICAS CONJUNTOS DIFUSOS DE LA VARIABLE VELOCIDAD

Valor o etiqueta lingüísti

ca

Características conjuntos difusos

Función depertenencia Altura Normalizado Soporte Núcleo

LENTA ½ TRAPECIO 1 SI [0, 50] [0,20]

MODERADA TRAPECIO 1 SI[20, 110] [50,80]

RAPIDA ½ TRAPECIO 1 SI[80, 150]

[120, 150]

Universo de Discurso Contexto Marco de conocimiento

CONJUNTOS DE LA VARIABLE DISTANCIA Y DESACELERACION

OPERACIONES ENTRE CONJUNTOS DIFUSOS

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2 4 6 8 10

INTERSEECION (AND)

UNION (OR)

COMPLEMENTO(NOT)

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2 4 6 8 10

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2 4 6 8 10

1

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2 4 6 8 10

𝜇𝐴∩𝐵 (𝑥 )=𝑀𝑖𝑛 (𝜇𝐴 (𝑥 ) ,𝜇𝐵 (𝑥 ) )𝜇𝐴∩𝐵 (𝑥 )=𝑀𝑎𝑥 (𝜇𝐴 (𝑥 ) ,𝜇𝐵 (𝑥 ) ) 𝜇~𝐴

(𝑥 )=1−𝜇𝐴 (𝑥 )

LOGICA DIFUSA

FUSIFICACIÓN EJEMPLO

Velocidad = 60 km/h

Velocidad =95 km/h

INFERENCIA

VELOCIDAD DISTANCIA

𝜇𝐿𝑒𝑛𝑡𝑎 (𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 )𝜇𝑚𝑜𝑑𝑒𝑟𝑎𝑑𝑎 (𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 )𝜇𝑟𝑎𝑝𝑖𝑑𝑎 (𝑣𝑒𝑙𝑜𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 )

𝜇𝑀𝑢𝑦𝑐𝑒𝑟𝑐𝑎 (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 )𝜇𝑐𝑒𝑟𝑐𝑎 (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 )𝜇𝐿𝑒𝑗𝑜𝑠 (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎 )Grado activación

consecuencia

DEFUSIFICACION

Conjunto difuso Valor real

... ...

Aj Aj+1

cj cj+1.y*

A

Y

A(y)

Conjunto difuso resultante

0

1

𝑦 ∗=∑𝑗=1

𝑀

𝐴 (𝑐 𝑗 ) .(𝑐 𝑗)

∑𝑗=1

𝑀

𝐴(𝑐 𝑗)

En dónde:• Salida defusificada.• Es el máximo grado de cumplimiento

sobre todas las reglas con el consecuente.

• Es la posición del centro de la función de pertenencia .

• Es el número máximo de los conjuntos difusos de salida activados .

FUNCIONAMIENTO SISTEMA DE LOGICA DE FRENADO

ENTRADAS SALIDAVELOCIDAD

DISTANCIA

DES ACELERACION

BASE DE REGLAS

INFERENCIA

FUSIFICACION

DEFUSIFICACION

1

2

3

4

5

(1) FUSIFICACIONVELOCIDAD = 95 KM/H DISTANCIA = 14 M

VL Distancia

VL Velocidad

(2) INFERENCIA

Regla aplicada

ANTECEDENTE CONSECUENTEVELOCIDA

DDISTANCI

A LOGICADESACELERACIO

N

1. NO Lenta Muy Cercaµ_lenta AND µ_muy cerca

0 AND 0.6 Moderado

2. NO Lenta Cerca 0 AND 0.4 Poco

3. NO Lenta Lejos 0 AND 0 Nada

4. SI ModeradaMuy

Cercaµ_Moderada AND µ_muy

cerca Bastante

  0.5 0.6 0.5 AND 0 .6 0.5

5. SI Moderada Cerca µ_Moderada AND µ_Cerca Moderado

  0.5 0.4 0.5 AND 0.4 0.4

6. NO Moderada Lejos 0.5 AND 0 Poco

7. SI RapidaMuy

Cerca µ_Rapida AND µ_Muy cerca Todo

  0.5 0.6 0.5 AND 0.6 0.5

8. SI Rápida Cerca µ_Rapida AND µ_Cerca Bastante

  0.5 0.4 0.5 AND 0.4 0.4

9. NO Rapida Lejos 0.5 AND 0 Moderado

(3) SALIDA DIFUSA

Desaceleración

u f(x)

Bastante 0.5

Moderado 0.4

Todo 0.5

Bastante 0.4

(4) AGRUPACIÓN

Conjunto Difuso Resultante

(5) DEFUSIFICACIÓNCentro Promedio (CA)

𝑦 ∗=∑𝑗=1

𝑀

𝐴 (𝑐 𝑗 ) . (𝑐 𝑗 )

∑𝑗=1

𝑀

𝐴 (𝑐 𝑗 )

ESQUEMAS DIFUSOS PARA EL ÁREA DE CONTROL DE PROCESOS

• Sistema de control realimentado con controlador difuso1

• Supervisor difuso de controladores PID2

• Conmutador inteligente de controladores convencionales3

SISTEMA DE CONTROL REALIMENTADO CON CONTROLADOR DIFUSO

CONTROLADOR DIFUSO

PROCESOCONSIGNA

VARIABLE CONTROLADA

VARIABLEMANIPULADA

ESTADOS DEL PROCESO

e(t)

dtte )(

dt

tde )(

+-

SUPERVISOR DIFUSO DE CONTROLADORES PID

SUPERVISORDIFUSO

CONTROLADORPID

PROCESOe(t)

+-CONSIGNA

VARIABLEMANIPULADA

VARIABLE CONTROLADA

KI KDKP

e(t)

dtte )(

dt

tde )(

CONMUTADOR INTELIGENTE DE CONTROLADORES CONVENCIONALES

SUPERVISORDIFUSO

CONTROLADOR 1

PROCESO

+-CONSIGNA

e(t)

dtte )(

dt

tde )(

CONTROLADOR 2

CONTROLADOR 3

X

X

X

++

+

VARIABLEMANIPULADA

VARIABLE CONTROLADA

PESO DE ACCION DE LOS CONTROLADORES [0 1]

FUZZY DESIGNER

FUZZY DESIGNERFUZZY DESIGNER

Conocimiento experto: Si X1 es Bajo y X2 es mediano entonces Y1 es

rapido

Función difusa Add-on

RsLogix 5000

Sistemas de control:-Controladores-Supervisores

-Modelamiento de procesos

Diagnostico de procesos:

-Clasificación del estado del Proceso

Toma de decisiones:-Sistema de soporte

de decisiones

Previsión:-Modelo de predicción

DE:

GENERA:

IMPORTADO A:

PARA:

FUNCIONALIDAD

HERRAMIENTAS

PRINCIPALES HERRAMIENTAS

METODOLOGÍA EN CONTROL INTELIGENTE

AntesTeoría

Complemento MATLAB

Control difuso INTECO

Simulación controlador modelo

matemáticoD

esp

ués

Teoría

Complemento MATLAB FUZZY

DESIGNER

Análisis controlador difuso, planta de

temperatura

Implementación PLC

Supervisor

ESQUEMA GUÍAS DE LABORATORIO

Tema ObjetivosDescripción

del problema

MaterialesMarco teóricoActividades

GUÍAS DE LABORATORIO

1

• Manipulación y comprobación de funcionalidad del software FUZZY DESIGNER.

2

• Análisis del controlador difuso utilizando la herramienta FIS EDITOR de MATLAB.

3

• Implementación del control difuso tipo PI en el PLC Compact Logix.

4• Simulación del supervisor difuso tipo PD.

OBJETIVOS GUÍA 1

• Objetivos:• Manejar las funciones básicas del software FUZZY

DESIGNER.• Crear sistemas de lógica difusa en FUZZY DESIGNER y en

un programa en MATLAB para el control difuso tipo PI para el control de temperatura.

• Comparar la respuesta obtenida en cada parte del sistema de lógica difusa entre MATLAB y FUZZY DESIGNER.

• Simular la respuesta de la planta de temperatura controlada usando su función de trasferencia.

• Generar el bloque de instrucción Add-On en el FUZZY DESIGNER.

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA GUÍA 1

• Los sistemas de lógica difusa son ampliamente usados para crear controladores a base de colecciones de reglas que describen el mejor curso de acción a tomar dependiendo de los estados del proceso.

• Es importante conocer cómo trabajan en conjunto estos sistemas de lógica difusa, para lo cual, en MATLAB se escribirá programas para las distintas etapas del sistema y su resultado será comprobado en FUZZY DESIGNER.

OBJETIVOS GUIA 2

• Diseñar el controlador difuso tipo PI.• Analizar los efectos en la respuesta de la planta

de temperatura PCT2 en relación al cambio de los parámetros del controlador difuso.

DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 2

• Se requiere diseñar un controlador difuso tipo PI en la herramienta FIS EDITOR de MATLAB para la planta de temperatura PCT-2.

• En SIMULINK, simular los efectos en la respuesta de la variable controlada en relación al cambio de los parámetros del controlador difuso.

• Para la simulación se utilizará el modelo matemático de la planta de temperatura.

OBJETIVOS GUIA 3

• Implementar un controlador difuso tipo PI mediante un PLC Compact Logix para el control de flujo en la estación PS-2800 del laboratorio CIM-2000.

• Crear e importar la instrucción Add-On al lenguaje escalera del RS-LOGIX 5000.

• Monitorear y sintonizar en línea el controlador difuso tipo PI.

DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 3

• Controlar la cantidad de flujo de agua corriente para el enjuague en la piscina B4 de la estación PS2800 del laboratorio CIM2000 con un controlador difuso tipo PI, los parámetros de desempeño requeridos del proceso controlado son los siguientes:

• Rango de trabajo: 600-900 cm3/min.• Sobre pico: 15%• Tiempo de estabilización: 20 seg • Error en estado estable: ± 50 cm3/min.

OBJETIVOS GUIA 4

• Evaluar las ventajas de un supervisor difuso.

DESCRIPCION DEL PROBLEMA GUIA 4

• Debido a que la planta de temperatura tiene una placa metálica de obstrucción de aire, la cual varía el flujo del mismo dependiendo de su posición, ocasiona que un controlador clásico no conserve su mismo desempeño, debido a que se modifica el modelo matemático para el cual fue sintonizado.

• Se requiere aplicar sistemas de lógica difusa para supervisar los estados del proceso, y dependiendo de ellos, cambiar dinámicamente las constantes proporcional y derivativa de un controlador PID clásico sintonizado por el método de Ziegler Nichols.

ANEXO: SISTEMA DIFUSO

ANEXO:BASE DE REGLAS

Señal de controlError

Muy negativo Negativo Zero Positivo

Muy positivo

Integral error

Muy negativo

Muy negativo

Muy negativo

Muy negativo Negativo Zero

NegativoMuy

negativoMuy

negativo Negativo Zero Positivo

ZeroMuy

negativo Negativo Zero PositivoMuy

positivo

Positivo Negativo Zero PositivoMuy

positivoMuy

positivoMuy Positivo Zero Positivo

Muy positivo

Muy positivo

Muy positivo

ANEXO: PROGRAMA EN EL PLCMAIN RUTINE

ANEXO: PROGRAMA EN EL PLCSUBRUTINA ESCALAMIENTO

ANEXO: PROGRAMA EN EL PLCSUBRUTINA INTEGRAL

ANEXO: RESULTADOS

Parámetro Resultados

Sobre pico 6.6%

Tiempo de

establecimie

nto

75 seg

Error en

estado

estacionario

0.01° C

CONCLUSIONES

• Con el estudio e investigación de la teoría de lógica difusa y ocupando la funcionalidad del software FUZZY DESIGNER se logró constatar la factibilidad de implementar sistemas difusos en el área de control de procesos, mediante el PLC Compact Logix L43.

• Los sistemas de lógica difusa emulan la manera en como las personas toman decisiones en lo cotidiano de su razonamiento, el cual se basa en reglas del tipo SI- ENTONCES, que asocian variables en cuantificaciones subjetivas a la percepción de cada individuo “Mucho, Caliente, Rápido, Pesado…etc”.

CONCLUSIONES

• El software FUZZY DESIGNER es un programa de RockWell Automation, el cual permite crear sistemas de lógica difusa de forma intuitiva debido a que tiene programación grafica en todos los elementos que conforman al sistema.

Dentro de su principal funcionalidad está en la creación de la instrucción ADD-ON para utilizar esquemas difusos en la programación en escalera del RsLogix 5000, software utilizado para la programación del PLC Compact Logix L43.

• La primera guía es introductoria a la teoría difusa y al software FUZZYDESIGNER.

En esta guía los estudiantes realizan un programa en MATLAB de todos los elementos del sistema difuso, y los resultados obtenidos son comparados con los obtenidos del simulador del FUZZY DESIGNER.

CONCLUSIONES

• La segunda guía es analítica debido a que con ella los estudiantes pueden visualizar los cambios en la respuesta del sistema a razón del cambio en los parámetros del controlador difuso.

• La tercera guía es aplicativa, en ella los estudiantes implementan un controlador difuso en el PLC para el control de flujo, constatan la utilidad de la teoría difusa para aplicaciones a nivel industrial donde por lo general se dedican PLC’s para la tarea de control.

• La cuarta guía, es un extra, debido a que en ella los estudiantes aplican teoría difusa para esquemas de control distintos, donde se cambian dinámicamente las constantes KP y KD, para obtener mejor desempeño en los controladores PID sintonizados por Ziegler Nichols.

RECOMENDACIONES

• Es necesario que el estudiante, conozca la programación en lenguaje escalera y bloques funcionales del RSLogix 5000. Adicionalmente se requiere que esté familiarizado con el software Intouch o afín para la realización de un HMI.

• Se recomienda al Profesor que use estas prácticas, de todas las herramientas teóricas de lógica difusa en clases para que los estudiantes no tengan vacíos teóricos al momento de ocupar sistemas de lógica difusa.

• Se recomienda que la Universidad implemente un laboratorio para la asignatura de Control Inteligente, con plantas de procesos, PLC con sus respectivos módulos de entradas y salidas Análogas.

GRACIAS POR SU ATENCIÓNPREGUNTAS??