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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCuenca Tinitana, Julio César-
dc.contributor.authorSotomayor Japón, Jhandry Fernando-
dc.date.accessioned2024-02-16T15:47:28Z-
dc.date.available2024-02-16T15:47:28Z-
dc.date.issued2024-02-16-
dc.identifier.urihttps://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/29119-
dc.descriptionThis curriculum integration work covers the design of an intelligent control system for the pressure measurement and control bench located in the industrial automation laboratory of the Faculty of Energy, Industries and Non-Renewable Natural Resources. As a first point of the work, a bibliographic search and review is performed, corresponding to the topics of experimental identification of dynamic systems, fuzzy intelligent control system, manual of use of the pressure bench, MATLAB® tools in design and simulation of control systems. Subsequently, the procedure of experimental identification of systems is performed to obtain a mathematical model that adequately represents the dynamics of the system. A model with a fit percentage >80% is sought. For this purpose, communication between the bench and the computer is established by means of an Ethernet cable for data acquisition and control. Then, FieldPoint 2010 modules are used for the acquisition and control of signals in real time in control applications such as LabVIEW 2011 software, thus, tests are performed under the same conditions equally. Later MATLAB® software is used to carry out the experimental identification of systems through System Identification, using the data obtained to create several models of the system and by means of the method of Zeros and Poles and the percentage of adjustment, the one that best represents the plant is chosen. For the design process of the Fuzzy controller is performed by means of tools such as Fuzzy Logic Toolbox and Simulink of MATLAB®, the control system of the plant is created which will represent the mathematical model, in the controller input and output variables are taken into account, making a fuzzy rule base that relates the variables, likewise it is added to the control system made to perform the simulation. Tests of disturbance, sound and variations in the setpoint in the simulation are performed to demonstrate the behavior and performance that will exercise the fuzzy controller. Finally, a comparison is made by simulation of the performance of the fuzzy controller versus conventional controllers, the simulations show the curves, jumps, stabilization times in order to verify the optimal controller that performs its work better. Keywords: Pressure Bench, Fuzzy Intelligent Control System, MATLAB® tools, system identification, mathematical model.es_ES
dc.description.abstractEl presente trabajo de Integración Curricular abarca el diseño de un sistema de control inteligente para el banco de medición y control de presión ubicado en el laboratorio de automatización industrial de la facultad de Energía, las Industrias y los Recursos Naturales no Renovables. Como primer punto del trabajo se realiza la búsqueda y revisión bibliográfica, correspondiente a los temas de Identificación experimental de sistemas dinámicos, sistema de control inteligente difuso, manual de uso del banco de presión, herramientas de MATLAB® en diseño y simulación de sistemas de control. Posteriormente, se realiza el procedimiento de identificación experimental de sistemas para obtener un modelo matemático que represente adecuadamente la dinámica del sistema. Se busca un modelo con un porcentaje de ajuste >80%. Para ello, se establece la comunicación entre el banco y el ordenador mediante un cable Ethernet para la adquisición y control de datos. Después, se utilizan módulos FieldPoint 2010 para la adquisición y control de señales en tiempo real en aplicaciones de control como es el software LabVIEW 2011, por ende, se realizan ensayos bajo mismas condiciones por igual. Luego se utiliza el software MATLAB® para llevar a cabo la identificación experimental de sistemas mediante System Identification, utilizando los datos obtenidos para crear varios modelos del sistema y por medio del método de Zeros and Poles y el porcentaje de ajuste se escoge el que mejor represente la planta. Para el proceso de diseño del controlador Difuso se realiza por medio de herramientas como Fuzzy Logic Toolbox y Simulink de MATLAB®, se crea el sistema de control de la planta el que va a representar el modelo matemático, en el controlador se toma en cuenta variables de entrada y salida, realizando una base de reglas difusas que relacionen las variables, así mismo se lo añade al sistema de control realizado para efectuar la simulación. Se realizan pruebas de perturbación, sonido y variaciones en el setpoint en la simulación para la evidenciar el comportamiento y desempeño que va a ejercer el controlador difuso. Finalmente se realiza una comparación mediante simulación del desempeño del controlador difuso frente a controladores convencionales, las simulaciones muestran las curvas, saltos, tiempos de estabilización a fin de verificar el controlador óptimo que ejerce su trabajo mejor. Palabras clave: Banco de Presión, Sistema de Control Inteligente Difuso, Herramientas de MATLAB®, identificación de sistemas, modelo matemático.es_ES
dc.format.extent89 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Lojaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectBANCO DE PRESIÓNes_ES
dc.subjectSISTEMA DE CONTROL INTELIGENTE DIFUSOes_ES
dc.subjectHERRAMIENTAS DE MATLAB®es_ES
dc.subjectIDENTIFICACIÓN DE SISTEMASes_ES
dc.subjectMODELO MATEMÁTICOes_ES
dc.titleDiseño de un sistema de control inteligente para el banco de presión del laboratorio de automatización.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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