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http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14094
Título : | Automatización del sistema de control de temperatura del refrigerante, usando controladores lógico difusos, para el motor de una locomotora diésel-eléctrica de Ferrocarriles del Ecuador Empresa Pública. |
Autor : | Caiza Núñez, César Israel |
Director(es): | Hernández Ambato, Jorge Luis |
Tribunal (Tesis): | Rodríguez Flores, Jesús Alberto Paucar Samaniego, Jorge Luis |
Palabras claves : | CONTROL AUTOMÁTICO;MOTOR DIÉSEL;CONTROL LÓGICO DIFUSO;INFERENCIA TKS;BASE DE DATOS;AJUSTE DE SINGLETONS |
Fecha de publicación : | 1-jul-2020 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Citación : | Caiza Núñez, César Israel. (2020). Automatización del sistema de control de temperatura del refrigerante, usando controladores lógico difusos, para el motor de una locomotora diésel-eléctrica de Ferrocarriles del Ecuador Empresa Pública. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
Identificador : | UDCTIPEC;20T01332 |
Abstract : | The design of a fuzzy logic controller for the control of the coolant temperature of the diesel engine of one of the electric-diesel locomotives was implemented in the company Ferrocarriles del Ecuador (FEEP). The Takagi Sugeno Kang (TKS) inference method was used in a first-order system that reduced the system establishment time. The method previously used in Electric Diesel Locomotives to control the temperature of the refrigerant (TR) was an on-off control through the use of contractors, which activate the fan at a specific temperature. The main problem with this type of controller is that it does not keep the system stable, and, in the case of FEEP, this variation causes the TR of the diesel engine (DE) to tend to go outside the optimal operating range. This causes increased wear on the moving parts in the long term. A database was acquired that was collected by a 32-bit embedded system and stored on a PC, to obtain an approximate mathematical model, through the installation of sensors. The derived variables are Coolant Temperature, Oil Temperature, DE Revolutions, and Fan Current. Furthermore, a PID controller was designed using the Ziegler and Nichols technique to adjust the Kp, Ki, Kd gains. From which the expert knowledge was taken for the design of the fuzzy logic controller. When validating the results of the implementation, the fuzzy logic controller presented a more stable TR control (80.17ºC), and a standard deviation of 0.6ºC. The use of artificial intelligence techniques for finer tuning of singletons was recommended for future analysis. |
Resumen : | En la empresa Ferrocarriles del Ecuador (FEEP) se implementó el diseño de un controlador lógico difuso para el control de la temperatura de refrigerante del motor diésel de una de las locomotoras diésel eléctricas. Se usó el método de inferencia Takagi Sugeno Kang (TKS) en un sistema de primer orden que redujo el tiempo de establecimiento del sistema. El método anteriormente utilizado en las Locomotoras Diésel Eléctricas para controlar la temperatura del refrigerante (TR) era un control on – off mediante el uso de contactores, que activan el ventilador a una temperatura determinada. El principal problema de este tipo de controlador es que no mantiene estable el sistema y, en el caso de FEEP, esta variación hace que la TR del motor diésel (MD) tienda a salir por fuera del rango óptimos de operación. Esto ocasiona un aumento del desgaste de los elementos móviles a largo plazo. Para poder obtener un modelo matemático aproximado, por medio la instalación de sensores, se adquirió una base de datos que fueron recolectados por un sistema embebido a 32 bits y almacenados en una PC. Las variables adquiridas son: Temperatura del Refrigerante, Temperatura del Aceite, Revoluciones del MD y Corriente del ventilador. Además, se diseñó un controlador PID mediante la técnica de Ziegler y Nichols para el ajuste de las ganancias Kp, Ki, Kd. Del cual se tomó el conocimiento experto para el diseño del controlador lógico difuso. Al validar los resultados de la implementación el controlador lógico difuso presento un control de TR más estable (80, 17°C), y una desviación estándar de 0,6°C. Se recomendó para futuros análisis el uso de técnicas de inteligencia artificial para un ajuste mas fino de los singletons. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14094 |
Aparece en las colecciones: | Maestrias: Modalidad Proyectos de Investigación y Desarrollo |
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