A PATRA CONFERINŢĂ A HIDROENERGETICIENILOR DIN ROMÂNIA, CONTROLUL FUZZY ÎN REGLAREA AUTOMATĂ A STAŢIILOR DE POMPARE

Transcription

1 A PATRA CONFERINŢĂ A HIDROENERGETICIENILOR DIN ROMÂNIA, Dorin Pavel CONTROLUL FUZZY ÎN REGLAREA AUTOMATĂ A STAŢIILOR DE POMPARE Ilie CATANĂ 1, Valentin PANDURU 2, Carmen Anca SAFTA 3 Abstract: The control of a pump station requires new methods that used artificial intelligence techniques such as neural network and fuzzy systems. The paper deals in presenting of an optimization methods used in the control of a pump station by controlling the speed of the turbo-pumps with a fuzzy controller. The goal of the technical problem is to maintain the constant level of the water in the discharge reservoir despite of the flow rate demanded by the consumer. A new structure of controlling is proposed using a combination of turbopumps with variable speed and with constant speed in an optimum number of working pumps. The new structure of controlling is made using two fuzzy controllers software implemented. 1. CONSIDERAŢII GENERALE Într-o instalaţie de pompare punctul de funcţionare se poate modifica fie prin modificarea caracteristicii externe a reţelei de pompare, fie prin modificarea caracteristicii interne a generatorului hidraulic. Variaţia parametrilor funcţionali în limite largi se obţine prin modificarea simultană sau succesivă a celor două tipuri de caracteristici. Metoda de variaţie a punctului static de funcţionare se alege în funcţie de destinaţia instalaţiei de pompare şi de eficienţa economică dorită care să justifice investiţia făcută pentru achiziţionarea echipamentului de reglare şi automatizare a instalaţiei de pompare. Pentru a modifica presiunea şi debitul în instalaţie modificând caracteristica de sarcină a instalaţiei se pot folosi metodele clasice, respectiv utilizând vane de refulare, conducte de by-pass sau prin modificarea sarcinii statice a instalaţiei folosind un hidrofor. 1 prof. dr. ing., Facultatea de Automatică, Universitatea Politehnica din Bucureşti; 2 conf. dr. ing., Facultatea de Automatică, Universitatea Politehnica din Bucureşti, (cadru didactic asociat); 3 conf. dr. ing., Catedra de Hidraulica şi Maşini Hidraulice, Facultatea de Energetică, Universitatea Politehnica din Bucureşti.

2 Cea mai economică metodă, din punct de vedere energetic, constă în modificarea caracteristicilor energetice ale pompei prin modificarea vitezei de antrenare folosind în acest scop variatoare de turaţie. Alegerea acestei metode este precedată de un calcul tehnico-economic, de fezabilitate şi estimare a eficienţei investiţiei. În lucrarea de faţă se propune o metodă de reglare automată a instalaţiilor de pompare echipate cu o pompă reglabilă prin variator de turaţie şi cu pompe cu turaţie fixă, care se adaptează cerinţelor de debit ale consumatorilor menţinând permanent nivelul constant în bazinul de refulare aşa cum se arată în figura 1. Comanda variatorului de turaţie se realizează prin intermediului unui regulator fuzzy, implementat software cu ajutorul pachetului de programe Matlab-Simulink. Pentru a ilustra metoda propusă de reglare, se consideră o staţie de pompare echipată cu un număr de 14 pompe identice de tipul 24NDS( ) cu turaţie de 750 rot/min, fabricate la S.C. Aversa S.A. Bucureşti şi antrenate cu electromotoare MAB L 140, 8 cu rotor în scurt circuit şi puterea de 1250 kw. Fig. 1. Schema de principiu a instalaţiei de pompare

3 2. ALEGEREA STRUCTURII OPTIME DE REGLARE Pentru satisfacerea cerinţelor de debit ale consumatorului în condiţiile menţinerii unui nivel constant şi implicit a presiunii se adoptă o schemă de reglare după eroare şi perturbaţie, având schema de principiu reprezentată în figura 2. Mărimea reglată o constituie nivelul din bazinul de refulare, iar perturbaţia este considerată debitul cerut de consumatori. Reglarea nivelului se realizează cu un regulator fuzzy care permite menţinerea constantă a nivelului în bazinul de refulare. Reglarea debitului la consumatori, considerat ca mărime de perturbaţie se realizează tot prin intermediul unui regulator fuzzy, proiectat astfel încât să comande un număr corespunzător de pompe cu turaţie fixă, în funcţie de debitul cerut de consumatori. Cele două bucle de reglare funcţionează în aşa fel încât sistemul să asigure, în ansamblu, un randament maxim. Pentru aceasta se măsoară debitul cerut de consumatori şi înălţimea din bazinul de compensare, iar prin algoritmul de reglare se determină randamentul maxim al instalaţiei de pompare. Fig. 2. Schema de reglare a instalaţiei de pompare

4 3. CONTROLUL PROCESELOR CU REGULATOARE FUZZY Bazele teoriei mulţimilor fuzzy au fost puse de către L. A. Zadeh în anul Spectrul aplicaţiilor actuale ale teoriei mulţimilor fuzzy este extrem de larg şi în continuă diversificare, cu aplicaţii în industria electrocasnică, conducerea vehiculelor de transport, roboţi industriali, luarea deciziilor în mediile economico-financiare, sisteme expert, diagnoză tehnică şi medicală etc. Dezvoltările spectaculoase din tehnologia electronicii şi tehnicii de calcul au deschis calea utilizării teoriei multimilor fuzzy în practica sistemelor de reglare automată. Calculul fuzzy se caracterizează prin faptul că permite manipularea conceptelor vagi care nu pot fi modelate prin concepte matematice exacte (numere, mulţimi sau funcţii clasice). Problemele în care intervin concepte vagi apar în teoria controlului, când sistemele au caracter neliniar, iar stările lor nu pot fi descrise în mod exact, ci doar prin enunţuri, care au un grad de ambiguitate. In cazul reglării fuzzy, algoritmii de reglare convenţională sunt înlocuiţi printr-o serie de reguli lingvistice de forma dacă (premisa) atunci (concluzie). Astfel, se obţine un algoritm euristic şi poate să se ia în considerare experienţa operatorului uman pentru conducerea proceselor. În aceste condiţii, logica fuzzy se pretează foarte bine conducerii proceselor. Reglarea fuzzy este o versiune simplificată a logicii fuzzy, prin aceea că în reglarea fuzzy se foloseşte o singura metodă de inferenţă, care este o combinaţie între valori exacte de intrare şi reguli dacă atunci (if/then). Aceste reguli sunt reprezentate printr-o relaţie fuzzy binară. Configuraţia de bază a unui regulator fuzzy are aspectul din figura 3. REGULATOR FUZZY BAZĂ DE REGULI PREPROCESARE FUZIFICARE DEFUZIFICARE POSTPROCESARE MOTOR DE INFERENŢĂ Fig. 3. Schema de principiu a unui regulator fuzzy

5 4. SIMULAREA NUMERICĂ Pentru realizarea simularii numerice a schemei de reglare propuse s-a utilizat pachetul de programe Matlab-Simulink. Pentru implementarea software a regulatorului fuzzy s-a utilizat toolbox-ul Fuzzy Logic, aferent Matlab-ului care permite lucrul cu utilizatorul într-un mod extrem de facil şi intuitiv, prin intermediul unei interfeţe grafice. Toolbox-ul conţine funcţii pentru editarea sistemului de inferenţe fuzzy, a funcţiilor de apartenenţă şi a regulilor fuzzy, respectiv pentru analiza şi vizualizarea regulilor utilizate, a diagramelor de inferenţe şi a suprafeţelor de control asociate precum şi multe altele. Schema de simulare numerică pentru metoda de reglare propusă este prezentată în figura 4. Fig. 4. Schema de simulare numerică Regulatorul fuzzy de nivel va fi de tip Mamdani cu două intrări şi o ieşire, interfaţă max-min şi defuzificare prin metoda centrului de greutate. Mărimile de intrare în regulator sunt considerate eroarea de nivel şi derivata erorii, iar mărimea de ieşire din regulator reprezintă comanda variatorului de turaţie al pompei. Termenii lingvistici pentru cele 3 variabile lingvistice sunt: mică, medie, mare, iar funcţiile de apartenenţă (membership functions) sunt de formă triunghiulară şi trapezoidală. Regulatorul fuzzy (fuzzy controller) de debit este de tip Sugeno având o intrare care reprezintă perturbaţia de debit şi ieşirea o reprezintă numărul de pompe care funcţionează la un moment dat în funcţie de cerinţele consumatorului. În urma simulării numerice a sistemului din figura 4 s-au obţinut graficele din figura 5.

6 Fig. 5. Răspunsul sistemului de reglare la referinţa de nivel de tip treaptă şi perturbaţie de debit Debitele Q 0, 2Q 0 şi 5 Q 0 reprezintă diferite debite cerute de consumatori. 5. CONCLUZII Analizând rezultatele obţinute prin aplicarea conducerii fuzzy se constată că metoda conduce la aceleaşi performanţe pe care autorii le-au obţinut într-o lucrare anterioară folosind tot comanda numerică, dar implementată cu ajutorul reţelelor neuronale. Alegerea uneia dintre cele două metode este legată de analiza aspectelor de implementare şi costul echipamentelor şi a programelor utilizate. 6. BIBLIOGRAFIE [1] Catană I., Automatizarea masinilor hidropneumatice, lito UPB,, Bucuresti, [2] ***, Pumping Station Engineering Handbook, Japan Assocoation of Agricultural Engineering Enterprises, Tokyo, [3] Alexandrescu C., Sisteme fuzzy Aplicatii in Matlab, Ed. Politehnica, Timisoara, [4] Dumitrache I., Ingineria reglarii automate, Ed. Politehnica Press, Bucuresti, [5] ***, Control System Toolbox User s Guide, Math Works, Inc., [6] Catană I., Panduru V., Safta C.A., Reglarea automată a staţiilor de pompare prin tehnici de inteligenţă artificială, # S3-L9, Conferinţa Internaţională Energie-Mediu, octombrie 2005, Bucureşti, ISBN X. [7] Mamdani E.H., S. Assilian, An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller, J. Man Machine Stud., vol 7 (1975), 1-13.