Desarrollo de modelo diferencial neurodifuso de hidrogenerador de la Central Agoyán para la sintonización de controlador PID lineal invariante en el tiempo y PID neurodifuso.
En esta investigación se desarrolló el modelo diferencial lineal e invariante en el tiempo (LTI) y neurodifuso de la unidad hidrogeneradora de la Central Agoyán, ubicada en la localidad de Baños de Agua Santa, para su posterior sintonización de los controladores PID LTI y neurodifuso, con ese propós...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Ecuador |
| Institución: | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Repositorio: | Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/17277 |
| Acceso en línea: | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/17277 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | MATEMÁTICAS SISTEMAS LINEALES E INVARIANTES EN EL TIEMPO (LTI) NEURODIFUSO HIDROGENERADOR CONTROLADOR PID |
| Sumario: | En esta investigación se desarrolló el modelo diferencial lineal e invariante en el tiempo (LTI) y neurodifuso de la unidad hidrogeneradora de la Central Agoyán, ubicada en la localidad de Baños de Agua Santa, para su posterior sintonización de los controladores PID LTI y neurodifuso, con ese propósito se parametrizaron los modelos LTI de la turbina, el generador y el servomotor, haciendo uso del método de optimización del gradiente decreciente, lográndose el ajuste de registro de la potencia eléctrica del generador como respuesta a la variación de la señal de control. Una vez obtenido el modelo LTI, se estructuró el modelo neurodifuso y con el método del gradiente decreciente, se ajustaron los singletones o pesos del modelo lo que permitió una reproducción del comportamiento lineal ya obtenido, permitiendo una igualdad de desempeño en el punto de partida de comparación entre ambos modelos, LTI y neurodifuso. Finalmente, se planteó una función de costo que minimizó el estrés mecánico medido a nivel de servomotores del modelo, permitiendo el ajuste del controlador PID tanto neurodifuso como LTI. Como resultado, se verificó la hipótesis, demostrándose que un controlador PID neurodifuso, al presentar más parámetros para su sintonización, partiendo de una respuesta inicial igual al controlador PID LTI, fue capaz de presentar mejor desempeño al contrastar su respuesta de manera comparativa con una señal de desempeño patrón, y empleando como criterio de valoración la raíz del error cuadrático medio y el factor de correlación cuadrático multivariable de Pearson, ante una función de costo, como criterio de valoración de desempeño durante la optimización empleando método del gradiente decreciente, que considera al error cuadrático y el cuadrado de la velocidad del servomotor de manera global. |
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