Presentacion04062009 Controlador

CONTROLADOR DE UN VEHICULO ELECTRICO UTILIZANDO LOS SISTEMAS DE INFERENCIA MAMDANI Y SUGENO

Marcelo Francisco Sandoval Z., Jaime Germán Bonilla A., Eduardo Alejandro

Tusa J., Lucía Quintero M.

Departamento de Ingeniería Electrónica en ControlColegio Politécnico de la Universidad San Francisco de Quito

Cumbayá, Quito-Ecuador

ORGANIZACIÓN DE LA EXPOSICIÓN

•Introducción. Motivación

•Modelo del auto

•Sistemas Fuzzy Mamdani y Sugeno

•Resultados

•Conclusiones

XXII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica

MOTIVACIÓN

Seguramente han sentido algunos de los efectos de la contaminación en el aire que respiramos en cada día que pasa.

– Atención, hoy el nivel de polución es alto,

• En algunas ciudades tales como México DF, Santiago, Moscú, etc., las emisoras de radio alertan:

– Ancianos y niños no deben salir de casa,

– Los que practican deportes no deben hacerlo hoy,

– Los asmáticos deben utilizar cilindros portátiles de oxígeno,

– Las demás personas deben utilizar mascarillas,


Existe una alternativa!


En 1996, los primeros autos eléctricos de producción en serie, los EV1 (Electric Vehicle 1), fueron fabricados en los EUA por la General Motors, y circularon por las calles de California.


Eran autos rápidos: pasaban de 0 a 100 km/h,

¡en menos de 9 segundos !

• ¡Y silenciosos !


No producían ningún tipo de polución (ni siquiera tenían tubo de escape).


Eran fácilmente recargables con energía eléctrica en el garage de la casa.


¿Cómo es esto posible?

• Diez años más tarde estos autos del futuro desaparecieron...

• En primer lugar, estos autos no podían ser comprados, sólo alquilados.

• Los contratos de alquiler no fueron, pura y simplemente, renovados.

• General Motors recuperó todos los EV1, a pesar de la oposición de sus usuarios.

(en la camiseta puede leer: Salven el EV1), y después…


…DESTRUIDOS…


…TODOS ESTOS AUTOS!!!


DescripciónMODELO DEL AUTO

El HEV Dynamic Simulator de la Universidad de Illinois simula HEVs, PHEVs, and Evs

El modelo simula las ecuaciones dinámicas del vehículo.

MODELO DEL AUTODescripción


Los modelos previos de lead- acid battery simulaban solamente una fuente de voltaje en serie con una resistencia ( ambas funciones del SOC).

Se necesitaba un modelo capaz de predecir Li-ion, NiMH, and Lead-acid SOC, caracteristicas I-V, y comportamiento dinamico.

R. Kroeze propuso un nuevo modelo y lo verifico: Tres constantes de tiempo Identificacion de parametros a travez de pruebas Matlab/Simulink


Electrical Battery Model for Use in Dynamic Electric Vehicle Simulations



Simulacion de manejo dentro de la ciudad, y carretera


Se muestran componentes adicionales del sistema de tracción, incluyendo el controlador eléctrico y el motor de inducción.

Las ecuaciones dinámicas para el motor de inducción permiten alterar todos los parámetros internos: el número de polos, la resistencia de la armadura y el rotor; así también como la velocidad promedio, carga, fase, frecuencia, manejo de corriente, y torque.

El controlador eléctrico para el motor de inducción es un inversor trifásico , donde el voltaje de la batería se invierte a un voltaje AC trifásico que permite el control del motor de inducción. Las corrientes trifásicas del motor de inducción son substraídas de las corrientes referenciales del controlador de campo, y los voltajes trifásicos que alimentan el motor de inducción producen las Corrientes deseadas, de esta forma controlan que el motor de inducción produzca el torque deseado

Las ecuaciones dinámicas del controlador usan la velocidad angular del eje y el torque de referencia (provisto por el controlador de velocidad) para proveer las corrientes trifásicas de referencia para el inversor.



SISTEMAS FUZZY MAMDANI Y SUGENO

• Los sistemas difusos se han venido consolidando como una herramienta útil para tratar y modelar sistemas complejos y no lineales.

• A diferencia de la Lógica Convencional, en donde solo son posibles valores de falso o verdadero, la Lógica Difusa permite definir valores intermedios en un intento por aplicar un modo de pensamiento similar al del ser humano.

INTRODUCCIÓNXXII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica

SISTEMAS FUZZY MAMDANI Y SUGENO

Sistema de lógica difusa tipo Mamdani

Expresiones linguísticas


SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Sistema de lógica difusa tipo Sugeno

Las salidas son funciones de la entrada



Sistema de lógica difusa tipo Mandani.

La salida: Corriente

Entradas: Velocidad y el torque del motor de inducción.



Descripción de las variables.

Velocidad




TorqueLa curva torque-velocidad a estudiarse es el resultado de la evaluación de un motor de inducción modelo E15D6 1½ HP de la compañía General Electric




Corriente


Descripción de las variables. Sistema Sugeno

Corriente



Descripción de las reglas

RESULTADOS

RESULTADOS: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Con el controlador Mandani, se puede ver que a una velocidad cercana a los rangos de operatividad de 3450 RPM y un torque de 2 Nm resulta una baja corriente de 0.294A, lo cual es lo esperado porque las baterías se encuentran en el voltaje adecuado y no necesitan ser cargadas.


Con el controlador Sugeno, se puede ver que a una velocidad cercana a los rangos de operatividad de 3450 RPM y un torque de 2 Nm resulta una baja corriente de 0.294A, lo cual es lo esperado porque las baterías se encuentran en el voltaje adecuado y no necesitan ser cargadas.


Distintos tipos de defuzzyficación

Mamdani. Método Centroide Mamdani. Método Bisector



Distintos tipos de defuzzyficación

Sugeno. Método Wtaver Sugeno. MétodoWtsum


CONCLUSIONES

CONCLUSIONES: SISTEMAS FUZZY MANDANI Y SUGENO

Las características observadas entre ambos sistemas son:

Controlador SugenoEs computacionalmente eficiente.Se puede observar que el sistema funciona bien con las técnicas linealesPermite un buen análisis matemático. Salida función de las entradas

Controlador MandaniEs muy intuitivoTiene gran aceptaciónSe adapta bien con la interfaz humana

Gracias por su atención…


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