Un nuevo método para la programación difusa de los factores de escala en controladores difusos PD+I con sistema anti-windup

Autores/as

  • Aldo Rafael Sartorius-Castellanos Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • José de Jesús Moreno-Vázquez Instituto Tecnológico de Minatitlán https://orcid.org/0000-0001-8770-434X
  • Raúl Antonio-Ortiz Instituto Tecnológico de Minatitlán
  • Marcia Lorena Hernández-Nieto Instituto Tecnológico de Minatitlán

DOI:

https://doi.org/10.17533/udea.redin.n80a15

Palabras clave:

controlador, difuso, programación de factores, anti-windup

Resumen

El ajuste de los factores de escala en los controladores difusos es un factor clave para su correcto funcionamiento. En controladores difusos PID con dos entradas, como los controladores difusos PI+D (FPI+D) y PD+I (FPD+I), el ajuste de los factores de escala está directamente relacionado con el ajuste de las ganancias de un controlador PID, utilizando alguno de los métodos tradicionales de ajuste. En sistemas que presentan saturación en la señal de control, los controladores difusos PID requieren un sistema de anti-windup (AW) que limite la acción integral del controlador. En estos casos, el ajuste de los factores de escala no está relacionado directamente al ajuste de las ganancias de un controlador PID. Utilizar este ajuste de ganancias, incrementa la ganancia general del sistema, creando un controlador sin acotar, el cual presenta una rápida respuesta en el estado transitorio, pero un comportamiento oscilatorio, e incluso críticamente inestable en la respuesta en estado estable. Una solución a este problema es reducir el factor de escala de salida, creando un controlador acotado, con lo cual la constante de tiempo de seguimiento se incrementa. Con ello el sistema presenta oscilaciones más acotadas en el estado estacionario, pero su estado transitorio es más lento. La principal motivación de esta investigación fue obtener un método para ajustar controladores difusos PD+I con sistema anti-windup (FPD+I AW) con una respuesta rápida en estado transitorio y sin que presenten un comportamiento oscilatorio en estado estable, utilizando para ello un segundo controlador difuso, el cual ajusta el factor de escala de salida y la constante de tiempo de seguimiento de acuerdo al error actual del sistema. Para verificar el método propuesto, un controlador difuso PD+I con sistema anti-windup basado en la técnica de cálculo de retorno y programación difusa de los factores de escala (FPD+I AW-FSFS) fue implementado y utilizado para controlar la velocidad de un motor de corriente directa con saturación en la señal de control y su respuesta fue comparada con las respuestas de los controladores FPD+I sin acotamiento y FPD+I acotado, todos con AW basado en la técnica de cálculo de retorno, demostrando así la eficacia...

|Resumen
= 223 veces | PDF (ENGLISH)
= 130 veces|

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Aldo Rafael Sartorius-Castellanos, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

José de Jesús Moreno-Vázquez, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Raúl Antonio-Ortiz, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Marcia Lorena Hernández-Nieto, Instituto Tecnológico de Minatitlán

Departamento de Ingeniería Electrónica.

Citas

R. Vilanova, V. Alfaro and O. Arrieta, “Robustness in PID Control”, in PID Control in the Third Millennium, 1st ed. R. Vilanova and A. Visioli (eds). London, UK: Springer, 2012, pp. 113-145.

L. Wu, X. Su, P. Shi and J. Qiu, “A New Approach to Stability Analysis and Stabilization of Discrete-Time T-S Fuzzy Time-Varying Delay Systems”, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part B Cybern., vol. 41, no. 1, pp. 273- 286, 2011.

R. Arulmozhiyal and R. Kandiban, “An intelligent speed controller for Brushless DC motor”, in 7th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Singapore, Singapore, 2012, pp. 16-21.

Q. Hu, B. Xiao and P. Shi, “Tracking control of uncertain Euler–Lagrange systems with finite-time convergence”, Int. J. Robust Nonlinear Control, vol. 25, no. 17, pp. 3299-3315, 2014.

B. Mohan, “Fuzzy Pid Control Via Modified Takagi- Sugeno Rules”, Intell. Autom. Soft Comput., vol. 17, no. 2, pp. 165-174, 2011.

J. Dong and G. Yang, “Reliable State Feedback Control of T-S Fuzzy Systems with Sensor Faults”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 23, no. 2, pp. 421-433, 2014.

L. Xiaomei, L. Shengtao, Z. Kanjian, D. Xiujuan and J. Yuanwei, “State feedback predictive control based on T-S fuzzy model and state estimator”, in 26th Chinese Control and Decision Conference, Changsha, China, 2014, pp. 5133-5136.

S. Tong, S. Sui and Y. Li, “Fuzzy Adaptive Output Feedback Control of MIMO Nonlinear Systems with Partial Tracking Errors Constrained”, IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 23, no. 4, pp. 729-742, 2014.

J. Yoneyama, “Output feedback control design for nonlinear systems based on a generalized Takagi- Sugeno fuzzy system”, in World Automation Congress (WAC), Waikoloa, USA, 2014, pp. 313-318.

R. Precup et al., “Cascade Control System-Based Cost Effective Combination of Tensor Product Model Transformation and Fuzzy Control”, Asian J. Control, vol. 17, no. 2, pp. 381-391, 2014.

H. Boubertakh, M. Tadjine, P. Glorennec and S. Labiod, “Tuning fuzzy PD and PI controllers using reinforcement learning”, ISA Transactions, vol. 49, no. 4, pp. 543-551, 2010.

S. Oh, H. Jang and W. Pedrycz, “Optimized fuzzy PD cascade controller: A comparative analysis and design”, Simul. Model. Pract. Theory, vol. 19, no. 1, pp. 181-195, 2011.

X. Dong, Z. Jian and W. Feng, “Fuzzy PID Control To Feed Servo System of CNC Machine Tool”, Procedia Engineering, vol. 29, pp. 2853-2858, 2012.

P. Xue, H. Wang, J. Hou and W. Li, “Based on the fuzzy PID brushless DC motor control system design”, in International Conference on Measurement, Information and Control (MIC), Harbin, China, 2012, pp. 703-706.

Y. Wu, H. Jiang and M. Zou, “The Research on Fuzzy PID Control of the Permanent Magnet Linear Synchronous Motor”, Physics Procedia, vol. 24, pp. 1311-1318, 2012.

V. Kumar, A. Mittal and R. Singh, “Stability Analysis of Parallel Fuzzy P + Fuzzy I + Fuzzy D Control Systems”, Int. J. Autom. Comput., vol. 10, no. 2, pp. 91-98, 2013.

B. Kim and C. Chung, “Design of fuzzy PD + I controller for tracking control”, in American Control Conference, Anchorage, USA, 2002, pp. 2124-2129.

C. Dey, R. Mudi and P. Mitra, “A self-tuning fuzzy PID controller with real-time implementation on a position control system”, in 3rd International Conference on Emerging Applications of Information Technology (EAIT), Kolkata, India, 2012, pp. 32-35.

E. Alaoui, H. Ayad and S. Doubabi, “Fuzzy Anti-Windup Schemes for PID Controllers”, Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 1, no. 3, pp. 295-306, 2006.

X.-G. Duan, H. Deng, and H.-X. Li, “A Saturation-Based Tuning Method for Fuzzy PID Controller,” IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 60, no. 11, pp. 5177–5185, Nov. 2013.

M. Majhi and C. Mahanta, “Fuzzy proportional integral - proportional derivative (PI-PD) controller”, in American Control Conference, Boston, USA, 2004, pp. 4028-4033.

K. astrom and L. Rundqwist, “Integrator Windup and How to Avoid It”, in American Control Conference, Pittsburgh, USA, 1989, pp. 1693-1698.

A. Ghoshal and V. John, “Anti-windup Schemes for Proportional Integral and Proportional Resonant Controller”, in National Power Electronic Conference (NPEC), Roorkee, India, 2010, pp. 1-6.

B. Hencey and A. Alleyne, “An anti-windup technique for LMI regions”, Automatica, vol. 45, no. 10, pp. 2344- 2349, 2009.

S. Rini, P. Poongodi and L. Binu, “Fuzzy Assisted PI Controller with Anti-reset wind up for Regulating Pressure in a Hypersonic Wind Tunnel”, IJCA Spec. Issue Artif. Intell. Tech. - Nov. Approaches Pract. Appl., no. 2, pp. 29-33, 2011.

C. Ting and Y. Chang, “Robust anti-windup controller design of time-delay fuzzy systems with actuator saturations”, Journal Information Sciences, vol. 181, no. 15, pp. 3225-3245, 2011.

J. Choi and S. Lee, “Antiwindup Strategy for PI-Type Speed Controller”, IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 56, no. 6, pp. 2039-2046, 2009.

A. Sartorius, J. Moreno, O. Piñón and A. Ruiz, “A new approach for adjusting scale factor in fuzzy PD+I controllers with anti-windup”, J. Intell. Fuzzy Syst., vol. 27, no. 5, pp. 2319-2326, 2014.

W. Qiao and M. Mizumoto, “PID type fuzzy controller and parameters adaptive method”, Fuzzy Sets Systems, vol. 78, no. 1, pp. 23-35, 1996.

W. Siler and H. Ying, “Fuzzy control theory: The linear case”, Fuzzy Sets Systems, vol. 33, no. 3, pp. 275-290, 1989.

M. Braae and D. Rutherford, “Theoretical and linguistic aspects of the fuzzy logic controller”, Automatica, vol. 15, no. 5, pp. 553-577, 1979.

F. Cuesta and A. Ollero, Intelligent Mobile Robot Navigation, 1st ed. Netherlands: Springer, 2005.

Descargas

Publicado

2016-09-15

Cómo citar

Sartorius-Castellanos, A. R., Moreno-Vázquez, J. de J., Antonio-Ortiz, R. ., & Hernández-Nieto, M. L. (2016). Un nuevo método para la programación difusa de los factores de escala en controladores difusos PD+I con sistema anti-windup. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (80), 142–151. https://doi.org/10.17533/udea.redin.n80a15

Artículos más leídos del mismo autor/a