Universitatea Transilvania din Braşov

Transcription

1 Universitatea Transilvania din Braşov Şcoala Doctorală Interdisciplinară Departamentul Automatică şi Tehnologia Informaţiei M.Sc Eng. Muhammad M.A.S. Mahmoud Rezumatul tezei de doctorat APLICAREA LOGICII FUZZY ÎN REŢELE ELECTRICE DE DISTRIBUŢIE, INDUSTRIE ŞI SECURITATEA MUNCII APPLICATION OF FUZZY LOGIC IN ELECTRICAL POWER NETWORK, INDUSTRY AND SAFETY Coordonator științific Prof. univ. dr. ing. Sorin Aurel MORARU BRASOV, 2013

2 MINISTERUL EDUCAȚIEI NATIONALE UNIVERSITATEA TRANSILVANIA DIN BRASOV BRAŞOV, B-DUL EROILOR NR. 29, , TEL , FAX RECTORAT D-lui (D-nei)... COMPONENȚA Comisia de doctorat Numită de către rectorul Universității Transilvania din Brașov Nr din Președinte: Coordonator științific: Referenți: Prof. univ. dr. ing. Mihai ROMANCA Facultatea de Inginerie Electrica și Știința Calculatoarelor Universitatea Transilvania din Brașov Prof. univ.dr. ing. Sorin-Aurel MORARU Universitatea Transilvania din Brașov Prof. univ. dr. ing. Theodor BORANGIU Universitatea Politehnica din Bucureşti Prof. univ. dr. ing. Anca PURCĂREA Universitatea Politehnica din Bucureşti Conf. univ. dr. ing. Delia UNGUREANU Universitatea Transilvania din Brașov Data, ora şi locul susţinerii publice a tezei de doctorat: ora în corpul V al Universităţii Transilvania din Braşov, str. Mihai Viteazul nr. 5, etajul III, sala VIII 9. Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării vă rugăm să le transmiteţi în timp util, pe adresa mmanar@ieee.org Totodată vă invităm să luaţi parte la şedinţa publică de susţinere a tezei de doctorat. Vă mulţumim. 2 Muhammad M.A.S. Mahmoud

3 CUPRINS CAPITOLUL INTRODUCERE OBIECTIVUL TEZEI DE DOCTORAT STRUCTURA TEZEI DE DOCTORAT PUBLICATII REZULTATE DIN TEZA DE DOCTORAT... 8 CAPITOLUL 2 - STUDIU INTRODUCERE IN LOGICA FUZZY STUDIU ASUPRA TEZEI SISTEMUL DE CONTROL LA SCARA LARGA EFICIENTA MOTORULUI GRUPULUI DE POMPE INTR-UN SISTEM EOLIAN DE STOCARE A ENERGIEI LOCALIZARI DEFECTE DIN RETEAUA ELECTRICA MASURI FUZZY TEHNICA FUZZY CLUSTERING C-MEAN DEFINITII: ALGORITM FUZZY C-MEANS CLUSTERING VALABILITATEA FUZZY CLUSTER: CAPITOLUL 3 - MODELAREA CONTROLERULUI FUZZY BAZAT PE PE UN SISTEM TIPIC DE ABSORBTIE A GAZULUI SISTEM DE EVACUARE GAZE INFORMATII PE SCURT IPOTEZE SI DEFINITI: MODEL DINAMIC O SCURTA RELATARE DESPRE SISTEMELE FUZZY PROIECTAREA CONTROLERULUI FUZZY PENTRU UN SISTEM DE ABSORBTIE GAZE STUDII DE SIMULARE SI REZULTATE CONCLUZII CAPITOLUL 4 - O NOUA ABORDARE A SISTEMELOR DE CONTROL FUZZY LA SCARA LARGA ESTIMAREA STARII SISTEMELOR INTERCONECTATE ALGORITM: MODEL DE SISTEM INTERCONECTAT: ESTIMAREA VARIABILELOR SI OUTPUTURILOR SISTEMULUI PROIECTAREA UNEI SERII DE CONTROLERE FUZZY REZULTATELE SIMULARILOR PERFORMANTA CONTROLERELOR FUZZY FEEDBACK PROPUSE: CONCLUZIE CAPITOLUL 5 - CONTROLER FUZZY PENTRU IMBUNATATIREA EFICIENTEI GRUPULUI DE POMPE INTR-UN SISTEM DE STOCARE A ENERGIEI EOLIENE MODELAREA SISTEMULUI ALIMENTAREA: MODEL DE MOTOR: MODEL DE POMPA CARACTERISITICI DE PORNIRE SI FUNCTIONARE ALE MOTORULUI CONTROLER REZULTATE SI PERTURBARI RANDAMENT: Muhammad M.A.S. Mahmoud

4 FACTORUL DE PUTERE MOTOR PUTEREA MOTORULUI VITEZA CURENTUL DE PORNIRE CONCLUZIE CAPITOLUL 6 - CONTROLUL PUTERII REACTIVE SI A IMBUNATATIRII FACTORULUI DE PUTERE UTILIZAND CONTROLERE FUZZY CONTROLER FUZZY AL FACTORULUI DE PUTERE DIMENSIONAREA ELEMENTELOR FUZZY GROUSE CONTROLER (FGC) DESIGN: PROIECTARE FUZZY FINE CONTROLER (FFC) PROIECTAREA SEMNALULUI DE CONTROL DISCRET STUDIU DE CAZ DATELE CAZURILOR REZULTATE CONCLUZIE CAPITOLUL 7 - MODELUL DE ESTIMARE A RATEI ACCIDENTELOR BAZAT PE FACTORUL UMAN UTILIZAND TEHNCI DE CLUSTERING FUZZY C-MEAN COLECTAREA DATELOR SI ORGANIZAREA CONCEPEREA CHESTIONARULUI RASPUNSUL LIMITARI MATRICE DE OPTIUNI MODELARE REZULTATELE SI DISCUTII DESPRE CLUSTERING MASURAREA DATELOR DEZVOLTAREA MODELULUI RATA DE PREZICERE A ACCIDENTELOR: REZULTATE RELEVANTE CONCLUZIE CAPITOLUL 8 - DESCOPERIREA SCURT CIRCUITULUI ELECTRIC IN RETEAUA INDUSTRIALA MV UTILIZAND TEHNICI DE FUZZY CLUSTERING DESCRIEREA RETELEI: MATRICEA DE OPTIUNI: LOCALIZAREA DEFECTELOR UTILIZAND COLOANA DE NORMALIZARE MAXIMA CALCULATION PROCEDURES: REZULTATE SI DISCUTII: LOCALIZAREA AVARIILOR UTILIZAND NORMALIZAREA SIMPLA MAXIMA PROCEDURI DE CALCUL: REZULTATE: CONCLUZIE CAPITOLUL 9 - PROPUNERE PENTRU NOI ARII DE APLICATIE PENTRU CONVERGENTA FUZZY MULTIFUNCTIUNILOR SCURT CONTEXT DESPRE MASURA FUZZY APLICATIE NOUA CONLUZIE CAPITOLUL 10 - CONCLUZII CONCLUZII GENERALE CONTRIBUTII ORIGINALE Muhammad M.A.S. Mahmoud

5 CONTROL: TRENDING: DIRECŢII DE CERCETARE PENTRU VIITOR BIBLIOGRAFIE (SELECŢIE) REZUMAT română/engleză CURRICULUM VITAE engleză/română ANEXE Muhammad M.A.S. Mahmoud

6 1.1. INTRODUCERE CAPITOLUL 1 In timp ce esenţa multor probleme de inginerie o reprezinta controlul diferitelor sisteme si recunoasterea problemelor de trend (tendinte), care permit o mai buna intelegere a datelor si a performantei sistemului, "Tehnica Logica fuzzy" a demonstrat performante sporite intr-o gama larga de sisteme pornind de la clasicul pendul invers pana la sisteme sofisticate, pe scara larga. Deoarece regulatoarele fuzzy si-au dovedit performantele in mai multe domenii ale stiintei si tehnologiei, acest lucru a dus la dezvoltarea in continuare a teoriei sistemelor fuzzy, pentru a avea posibilitatea de a rezolva probleme si mai complicate. In aceasta teza de doctorat, scopul nostru este de a prezenta noile evolutii, atat din punct de vedere al controlului, cat si aplicatii folosind capacitatea IT si de programare pentru a utiliza logica fuzzy. Teza de doctorat este formata din capitole independente. Fiecare capitol prezinta o alta aplicatie de controlere fuzzy, insotita de dezvoltarea obligatorie a teoriei. Orice cititor poate studia fiecare capitol al tezei ca pe o lucrare de cercetare de sine statatoare. Mai mult decat atat, aceasta teza nu numai ca ofera o noua aplicatie a logicii fuzzy in industrie, dar, de asemenea, aceasta teza poate fi recomandata studentilor care au parcurs elementele de baza ale teoriei multimilor fuzzy mai demult si acum doresc sa le aplice. Citirea intregii lucrari va va oferi o varietate de idei si noi aplicatii IT pentru activitatea viitoare, in vederea dezvoltarii de aplicatii noi, care pot utiliza logica fuzzy in diferite domenii OBIECTIVUL TEZEI DE DOCTORAT Esenţa acestei lucrari de doctorat incepe cu capitolul introductiv, care prezinta studiul complet referitor la activitatea anterioara de referinta si se concentreaza asupra Tehnicii de grupare (clustering) fuzzy. Un obiectiv al tezei este introducerea de noi controlere fuzzy pentru diferite sisteme de inginerie. Un alt obiectiv este rezolvarea a doua probleme de trend diferite, foarte neliniare, utilizand tehnica fuzzy clustering; totodata, in cazul problemelor de control si de trend, utilizarea diferitelor software-uri si metode IT pentru a analiza datele si informatiile colectate si pentru stabilirea de solutii. Se vor face propuneri pentru noi aplicatii in convergente fuzzy pentru algoritmi multifunctiune STRUCTURA TEZEI DE DOCTORAT Controlul este una din principalele aplicatii ale controlerelor fuzzy, mai ales pentru aplicatiile care pot fi exprimate lingvistic cu usurinta. Capitolele 3, 4, si 5 vor dezvolta noi aplicatii in domenii de inginerie diferite, cu sprijinul tehnologiei informatiei. Capitolul 3 prezinta eforturile de cercetare care au fost efectuate in legatura cu controlul sistemelor absorbante cu gaz / reactoarelor cu gaz. De asemenea, a fost introdusa o noua abordare a designului de controler fuzzy pentru un sistem absorbant de gaze. Abordarea include o estimare a starii liniare care sa genereze baza de cunostinte interne care stocheaza perechi intrare-iesire. Aceasta colectie de perechi este apoi utilizata folosind software-ul MATLAB pentru a construi feedback-ul controlerului fuzzy. Sistemul inchis de control fuzzy este garantat a fi stabil din punct de vedere asimptotic, in timp ce manipuleaza timpul de raspuns. Se efectueaza studii de simulare pentru a ilustra performanta sistemului absorbant de gaz [1] [2]. Capitolul 4 prezinta o noua abordare a controlului sistemului interconectat folosind teoria sistemului fuzzy. Abordarea se bazeaza pe incorporarea unui grup de estimatori locali la nivel de sistem pentru a genera baza de date intrare-iesire. O serie controlere fuzzy de feedback este apoi proiectata pentru a 6 Muhammad M.A.S. Mahmoud

7 asigura stabilitatea asimptotica a sistemului inchis. Tehnica dezvoltata este aplicata unui sistem pe scara larga, instabil si se efectueaza studii ample de simulare pentru a ilustra potentialul noii abordari. Sunt efectuate studii de simulare pentru a ilustra rezultatele si eficacitatea controlerului propus [3]. In capitolul 5 ne vom concentra pe sistemele de acumulare ale pompei, reprezentand o aplicatie importanta a energiei eoliene, avand in vedere faptul ca sistemele de acumulare prin pompare sunt tot mai mult implicate in domeniul energiei regenerabile la nivele ridicate de putere. Obiectivul acestui capitol este de a proiecta un controler fuzzy optim pentru motorul pompei, in scopul de a obtine puterea maxima disponibila pentru pompare si pierderi minime de motor, si, prin urmare, o eficienta mai mare a pompei. Doua controlere fuzzy pentru motor, bazate pe dependenta liniara (V/Hz) si pe cea cubica (V/Hz 3 ) dintre tensiune si frecventa sunt dezvoltate folosind software-ul SIMULINK pentru masina de inductie in aplicatii de acumulare prin pompare. Controlerele fuzzy sunt concepute pentru a primi informatii de frecventa din retea si de a estima unghiul de tragere pentru un circuit tiristor plasat intre sursa si sarcina pentru a controla tensiunea de incarcare. In ambele cazuri, controlerele fuzzy au luat in considerare ca variatia frecventei de alimentare a motorului in timpul pornirii si functionarii produce selectarea tensiunii optime aplicate motorului. Simularea functionarii motorului in timpul pornirii si functionarii se realizeaza pentru intreaga gama aplicabila de frecventa. Rezultatele si graficele detaliate arata cum controlerul proiectat este rapid si precis. Protectia necesara a motorului si comparatia dintre link-ul DC si controlul circuitului tiristor a fost deasemenea discutata [4], [5]. Capitolul 6 prezinta utilizarea tehnicii logica fuzzy pentru controlul puterii reactive al unei sarcini si, prin urmare, imbunatatirea factorului de putere. Se utilizeaza un compensator de derivatie, care consta dintr-un reactor in serie cu o punte tiristoare cu faza controlata in paralel cu un condensator. Controlerul este compus din doua controlere fuzzy, independente si anume controlerul Grouse Fuzzy (CGF) si controlerul Fine Fuzzy (CFF). Aceste controlere fuzzy sunt folosite pentru a controla unghiul de tragere al puntii tiristoare pana cand factorului sursei de putere ajunge la o valoare dorita. Sunt prezentate simularile pentru trei studii de caz diferite si rezultatele arata rapiditatea si precizia controlerului proiectat[6]. Capitolul include urmatoarele: Ilustrarea schemei de control propuse. Descrierea etapelor de proiectare ale controlerului factorului de putere. Simularea tehnicii propuse prin testarea ei pentru trei studii de caz diferite. De asemenea, logica fuzzy este folosita in prezent in multe aplicatii pentru diagnosticul, prognoza si intelegerea comportamentului sistemelor foarte neliniare, cum ar fi marketingul, prognoza sarcinii electrice, analiza incarcarii de lucru, analiza tehnica, etc... In acest Capitol 2 - Sectiunea 3.2, vom introduce un algoritm important pentru clasificarea gruparii - "clustering" datelor, bazate pe logica fuzzy. Apoi, in capitolele 7 si 8, vor fi discutate doua noi aplicatii pentru tendinte si predictie fuzzy. In Capitolul 7 se introduce o abordare complet noua pentru analiza accidentelor din sectorul de constructii. Este dezvoltat un model pentru colectarea de date prin intermediul unui chestionar legat de rata accidentelor, completat de catre muncitori care lucreaza pentru o companie de constructii de renume din Kuweit. Acest chestionar a fost conceput pentru a include informatii despre factorii umani, precum si alti factori, cum ar fi tipul de munca, factorii manageriali, training, factori fizici si istoricul ratei de accidente pentru fiecare tip de munca in timpul perioadei de angajare in respectiva companie de constructii, precum si experienta in timpul carierei. Datele colectate sunt impartite in "setul de training" pentru construirea modelului si "setul de testare" pentru verificarea modelului. Folosind software-ul MATLAB, informatiile de training sunt clasificate intr-un numar de grupuri sau clustere, centrele de greutate ale acestor grupuri 7 Muhammad M.A.S. Mahmoud

8 fiind folosite ulterior pentru a genera un set de reguli pentru a dezvolta un motor fuzzy, care poate apoi prezice si prognoza rata accidentelor. Cazurile test sunt utilizate pentru a verifica si valida modelul dezvoltat. Concluzii importante si interesante au reiesit din rezultatele corelate si au fost determinate de model si ilustrate in capitolul 7 [7]. Capitolul 8 studiaza o retea de distributie existenta de 13,8 kilovolti, care deserveste un camp de productie de petrol intins pe o suprafata de aproximativ saizeci kilometri patrati, in scopul de a localiza orice defect care poate aparea oriunde in retea utilizand tehnici de clasificare fuzzy c-mean. In plus, capitolul mai introduce cateva metode pentru normalizarea bazei de date si selectarea numarului optim de clustere, in scopul de a clasifica datele. Rezultatele si concluziile sunt date pentru a demonstra fezabilitatea pentru metoda de localizare a erorii sugerata. [8A, 8B]. In capitolul 9 sunt prezentate diferite tipuri de convergente pentru secvente de multifunctiuni cu privire la o masura fuzzy si sunt propuse unele noi aplicatii pentru teoria convergentelor pentru secvente de multifunctiuni [9] PUBLICATII REZULTATE DIN TEZA DE DOCTORAT Ca un rezultat al muncii intense, timp de aproximativ trei ani a doctorandului, unsprezece (11) publicatii au fost acceptate si publicate la conferinte si in reviste internationale. Aceste publicatii sunt mentionate in continuare in teza de doctorat. 8 Muhammad M.A.S. Mahmoud

9 CAPITOLUL 2 STUDIU 2.1. INTRODUCERE IN LOGICA FUZZY '' Este nevoie de logica fuzzy? "aceasta chestiune are un lung istoric de discutii animate si dezbateri. Exista multe conceptii gresite despre logica fuzzy. Logica fuzzy nu este neclara. Practic, logica fuzzy este o logica precisa de imprecizie si rationament aproximativ. Mai precis, logica fuzzy poate fi privita ca o incercare de formalizare / mecanizare a doua capacitati umane remarcabile. In primul rand, capacitatea de a conversa, a rationa si a lua decizii rationale intr-un mediu de imprecizie, nesiguranta, incomplet in ceea ce priveste informatiile, informatii contradictorii, partialitate de adevar si partialitate de posibilitate - pe scurt, intr-un mediu de informare imperfect. Si in al doilea rand, capacitatea de a efectua o mare varietate de activitati fizice si mentale fara masuratori sau orice fel de calcule. De fapt, una dintre contributiile principale ale logicii fuzzy - o contributie care nu este recunoscuta pe larg - este marea sa putere de precipitare. Logica fuzzy este mult mai mult decat un sistem logic. Ea are multe fatete. Principalele aspecte sunt: logic, fuzzy-set-teoretic, epistemice si relationale. Cele mai multe dintre aplicatiile practice ale logicii fuzzy sunt asociate cu aspectul relational [11]. In general, multe sisteme de control pot fi inlocuite cu un sistem de control bazat pe logica fuzzy. Deci, logica fuzzy nu este un raspuns universal, ci trebuie sa fie utilizat atunci cand este cazul pentru a asigura un control mai bun. In cazul in care un simplu circuit inchis sau un controler PID functioneaza bine, atunci nu este nevoie de un controler fuzzy. Exista multe cazuri cand reglajul unui controler PID sau proiectarea unui sistem de control pentru un sistem complicat este coplesitoare. Abia atunci logica fuzzy are sansa de a iesi in evidenta. Un alt domeniu important de aplicare a controlului fuzzy este in automatizari industriale. PLC-uri bazate pe logica fuzzy au fost dezvoltate de companii precum Moeller. Aceste PLC-uri, precum si alte implementari ale logicii fuzzy, pot fi folosite pentru a controla orice numar de procese industriale. Logica fuzzy gaseste de asemenea aplicatii in multe alte sisteme. De exemplu, sistemul de animatie MASSIVE3D pentru generarea multimilor, foloseste logica fuzzy pentru inteligenta artificiala. Acest program a fost utilizat pe scara larga in realizarea trilogiei Lord of the Rings, precum si a filmelor Leul, Vrajitoarea si Garderoba. Ca un ultim exemplu de logica fuzzy, aceasta poate fi utilizata si in alte domenii, nu doar de control. Logica fuzzy poate fi utilizata in orice proces decizional, cum ar fi procesarea de semnal sau de analiza a datelor, precum si recunoasterea de date si probleme de trend. Un exemplu in acest sens este un sistem fuzzy logic, care analizeaza un sistem energetic si diagnosticheaza orice tulburari armonice. Sistemul analizeaza tensiunea fundamentala, precum si a treia, a cincea si a saptea armonica, precum si temperatura pentru a determina daca exista motive de ingrijorare in functionarea sistemului. [13] In acest capitol vom oferi un studiu cuprinzator legat de lucrarile si eforturile academice anterioare care sunt legate de aceasta teza, in scopul de a dezvolta un nou domeniu pentru aplicatii fuzzy. In ultima parte a acestui capitol vom prezenta bazele tehnicii fuzzy c-means care vor fi utilizate in doua aplicatii diferite in aceasta teza STUDIU ASUPRA TEZEI In aceasta sectiune a lucrarii vom ilustra un efort de studiu pentru a reprezenta, in general, cercetarea 9 Muhammad M.A.S. Mahmoud

10 academica, precum si rapoartele industriale in care au fost gasite informatii legate de aceasta lucrare. Acestea vor fi considerate a fi o referinta pentru teza de fata SISTEMUL DE CONTROL LA SCARA LARGA O directie importanta in proiectarea sistemelor de inginerie s-a axat pe utilizarea de modele matematice simplificate pentru a facilita procesul de proiectare. Aceasta constituie asa-numita abordare de proiectare de sistem, bazata pe modele. O privire de ansamblu asupra tehnicilor care stau la baza pot fi gasite in [17]. Cele mai multe rezultate disponibile au trecut cu vederea pana in prezent cunoasterea operationala a sistemului dinamic. Pe de alta parte, o abordare a sistemului bazata pe cunoastere [18] a fost propusa a se ocupa cu probleme de analiza si proiectare pentru diferite clase de sisteme dinamice, incorporand atat cel mai simplu model disponibil, cat si cele mai bune cunostinte disponibile despre sistem. Pentru sisteme fizice unice, unul dintre eforturile anterioare in aceasta directie, a fost pe dezvoltarea unui sistem de invatare expert, a se vedea [19-22] si referintele lor. O abordare alternativa a fost pe integrarea elementelor sistemelor evenimentelor discrete cu ecuatii diferentiale [23]. O a treia abordare, sustinuta practic a fost prin utilizarea de control fuzzy logic, prin aplicarea cu succes de seturi fuzzy si teoria sistemelor [18]. Pentru sistemele interconectate, abordarea de mai sus motiveaza cercetarea in domeniul controlului inteligent prin combinarea tehnicilor de control si de teoria sistemelor cu cele de inteligenta artificiala. Accentul principal ar trebui sa fie pe integrarea unei baze de cunostiinte, un rationament aproximativ (asemanator cu cel uman) si / sau un proces de invatare intr-o structura ierarhica. Controlerele fuzzy logic [23, 24, 25] sunt in general considerate aplicabile la instalatii care sunt matematic slab intelese (nu exista un model matematic acceptabil pentru instalatie) si deasemenea in cazul in care operatori umani cu experienta sunt disponibili pentru a controla instalatia in mod satisfacator si sa furnizeze "reguli ale degetului mare" calitative (norme de control calitative privind frazele vagi si fuzzy). 1) ordonarea ierarhica a regulilor fuzzy este utilizata pentru a reduce dimensiunea motorului de inferenta. 2) implementarea in timp real sau simularea on-line a controlerelor fuzzy poate ajuta la reducerea sarcinii seturilor de reguli de dimensiuni mari prin declansarea datelor senzoriale inainte de introducerea datelor de iesire ale sistemului la motorul de inferenta. Un efort concertat a fost facut pentru a reduce in mod oficial dimensiunea bazei de reguli fuzzy pentru a face un control fuzzy atractiv pentru sistemele interconectate. Doua dintre dificultatile in proiectarea oricarui sistem de control fuzzy sunt: Forma functiilor de apartenenta. Alegerea regulilor fuzzy. Proprietatile unei functii de apartenenta fuzzy sunt de obicei neclare. Prin urmare, am putea folosi diferite functii de apartenenta pentru a caracteriza aceeasi descriere. Conceptual, exista doua abordari pentru a determina o functie de apartenenta. Prima abordare este de a utiliza cunostiintele expertilor umani. De obicei, aceasta abordare nu poate da decat o formula aproximativa a functiei de apartenenta; se necesita un reglaj fin. In cadrul celei de-a doua abordari, datele sunt colectate de la diversi senzori pentru a determina functiile de apartenenta. Deci, structurile functiilor de apartenenta sunt mentionate in primul rand, apoi reglajul fin al parametrilor functiei de apartenenta ar trebui implementat pe baza datelor colectate [22]. In [27], a fost organizat un sistem de control fuzzy si a fost aplicat la controlul concentratiei de etanol intrun proces de cultivare gen sarja de alimentare pentru producerea de emulsie Acinetobacter calcoaceticus RAG-I. Functiile de apartenenta si regulile fuzzy au fost determinate de seturi de date si experiente 10 Muhammad M.A.S. Mahmoud

11 obtinute din experimente preliminare de culturi. Variabilele de intrare, eroare (diferenta dintre valoarea setata a punctului si variabila de proces) si schimbarea de eroare, au fost fuzificate prin utilizarea functiilor de apartenenta si a variabilei de iesire, iar modificarea ratei de alimentare cu etanol a fost dedusa pe baza functiilor de apartenenta si a regulilor fuzzy date. Pentru a obtine va1oarea numerica pentru variabila de iesire, a fost utilizata metoda centrului de greutate in procedura de defuzificare. Rezultatele au aratat ca a fost bine reglementata concentratia de etanol in jurul nivelului optim si randamentul emulsiei a crescut in comparatie cu metoda cultivarii controlate de circuitul conventional de control. Capitolul 3 contribuie la dezvoltarea ulterioara a tehnicilor de control fuzzy prin prezentarea unei noi abordari in proiectarea controlerelor fuzzy pentru un sistem absorbant de gaze. In capitolul 4, vom contribui la dezvoltarea in continuare a tehnicilor de controlul inteligent a sistemelor interconectate. Acesta ofera o noua abordare a proiectarii controlerelor fuzzy pentru sisteme interconectate. Abordarea consta in doua etape: in prima etapa, un grup de evaluatori locali vor construi si genera baza de date a perechilor de intrare-iesire. In a doua etapa, o serie de regulatoare fuzzy de feedback sunt proiectate si implementate pentru a asigura satiabilitatea asimptotica a sistemului interconectat. Studii de simulare pe un sistem la scara larga, cu valori proprii instabile sunt efectuate pentru a ilustra caracteristicile si capacitatea noii abordari EFICIENTA MOTORULUI GRUPULUI DE POMPE INTR-UN SISTEM EOLIAN DE STOCARE A ENERGIEI In general, un sistem de pompare pentru energia eoliana este format din turbina eoliana, generator, convertor, motorul pentru pompa de conducere si pompa. In functie de distanta de la lacul de acumulare si generator eolian, sursa de energie poate fi conectata la reteaua de utilitati sau poate functiona autonom, atunci cand distanta este mai mica de 20 km [30] Dezavantajul la pompare pentru surse autonome regenerabile de energie are o eficienta globala redusa [36], din cauza a multe componente implicate in lantul electro-energetic. Eficienta unui sistem este definita ca fiind raportul dintre puterea de intrare si cea de iesire. Pentru sistemul de stocare al energiei eoliene, eficienta globala este raportul dintre puterea data de generatorul turbinelor eoliene si puterea disponibila pentru pompare. Cu toate acestea, o operatiune optimizata a sistemului de stocare este obtinuta prin participarea tuturor elementelor lantului electro-energetic al sistemului de stocare al energiei eoliene pentru a imbunatati eficienta. In [37], conceptul de control al motorului pentru actionarea unei pompe a fost discutat in scopul de a obtine puterea maxima disponibila si o eficienta mai mare a sistemului de pompare folosind convertor DC link. Pentru obtinerea rezultatelor a fost folosit controlerul cu circuit deschis. Cu toate acestea, hartia nu a determinat controlerul sa actioneze motorul. In capitolul 5, vom dezvolta controlerul cerut cu circuit inchis pentru dependenta tensiune-frecventa folosind un simplu circuit tiristor cu unde complete, al carui unghi de tragere este reglat de catre controlerul fuzzy logic. Rezultatele vor fi ilustrate si discutate in continuare in Capitolul 5. 1) CONTROLUL PUTERII REACTIVE SI IMBUNATATIREA FACTORULUI DE PUTERE In zilele noastre, factorul de putere este o problema importanta. Utilizarea tot mai intensa a electronicii de putere, in toate tipurile de aplicatii industriale si cerintele severe ale standardelor imping cercetarea spre gasirea de noi solutii pentru a mentine factorul de putere industriala in anumite limite [38]. 11 Muhammad M.A.S. Mahmoud

12 O formulare matematica pentru controlul optim al puterii reactive este discutat in [39]. De asemenea, un fuzzy logic optimizat si controlere digitale PID pentru un convertor de corectie pentru o singura faza a factorului de putere, utilizat la UPS online ca "sursa de alimentare neintrerupta" sunt demonstrate in [40, 41]. Parametri ca functii de intrare de apartenenta, functiile de iesire de apartenenta, regulile de inferenta ale controlerului fuzzy si castigul proportional, castigul integral si controlerul PID derivat sunt selectate si optimizate prin algoritmi genetici. In plus, sunt implementate aplicatiile unui convertor hibrid in [42]. Capitolul 6 se axeaza pe utilizarea seturilor fuzzy logic pentru a controla factorul de putere de alimentare. Spre deosebire de abordarea conventionala capacitiva pentru imbunatatirea factorului de putere in sistem de curent alternativ, sistemul de control propus are avantajul ca evita complexitatile asociate cu modelarea matematica neliniara a convertoarelor de comutare. Schema de control fuzzy logic propusa consta din doua controlere bazate pe abordarea liniarizata a "Puterii reactive curba unghiului de tragere". Primul controler (FGC) este conceput pentru a da cea mai apropiata valoare dorita a unghiului de tragere, necesara pentru compensarea puterii sursa reactive. Cu toate acestea, corectia la iesire a acestui controler nu este suficient de precisa si, prin urmare, este nevoie de o alta etapa de corectie. Astfel, al doilea controler (FFC) verifica valoarea factorului sursa de putere si o imbunatateste la o valoare prestabilita dorita. Mai multe cazuri de studiu sunt ilustrate pentru a asigura perfectionarea propusa a controlerului. 2) FACTORUL UMAN IN PREZICEREA RATEI ACCIDENTELOR In [47], a fost prezentata o noua procedura pentru evaluarea calitativa a exactitatii umane la inspectia cu ultrasunete. Aceasta procedura face uz de numere fuzzy si, in consecinta, incertitudinile implicate in procedura de evaluare pot fi luate in considerare. Rezultatele acestui studiu indica faptul ca este posibil sa se determine standardul de calitate (QS) pentru un sistem de examinari nedistructive (NDE), prin utilizarea unei abordari fuzzy, astfel incat sa se poata obtine un grad de participare la acest QS si o valoare preconizata a exactitatii umane intr-un mediu fizic dat. Prin cunoasterea standardului de calitate si al gradului de participare a factorilor modelatori la fiecare actiune, resursele pot fi alocate acelor aspecte care contribuie cel mai mult la exactitatea umana. In [48], aproape 100% din accidentele si incidentelor de aviatie pot fi atribuite oricarei erori umane a personalului care lucreaza in sistemul de aviatie. Acest lucru se datoreaza faptului ca oamenii au stimulente, capacitati si responsabilitati pentru functionarea sigura si eficienta a sistemului. Factorii umani au devenit, prin urmare, o preocupare majora pentru personalul de operare si de management in toate domeniile sistemelor de aviatie. Atentia lor este axata in principal pe eliminarea erorilor umane in sine. (Rezistenta la eroare) In [48], autorul contesta construirea unei strategii de prevenire a accidentelor prin integrarea diverselor cunostiinte si competente ale factorului uman, inclusiv al procesului de investigare al factorului uman de utilizare a "modelului Downhill", pe care eu insumi l-am dezvoltat in 1998, cand Jocurile Olimpice de Iarna au avut loc la Nagano City in Japonia. In politica de prevenire a accidentelor majore (MAPP) [49], toate site-urile COMAH sunt obligate sa furnizeze informatii autoritatilor de reglementare, este puternic recomandat sa se faca referire la diferitele moduri in care compania dvs. sau site-ul controleaza factorul uman. [49] ofera o prezentare generala a informatiilor specifice pe care le-ati putea lua in considerare. In [50], proiectele de cercetare si dezvoltare tehnologica care contribuie la tema factorului uman pot fi luate in considerare in opt fascicule, fiecare dintre ele referindu-se la unul dintre cele trei domenii tinta principale de cercetare si dezvoltare tehnologica din cercetare. 12 Muhammad M.A.S. Mahmoud

13 Cercetarea in domeniul factorului uman s-a concentrat asupra a trei domenii principale: Imbunatatirea conditiilor de lucru si usurinta de utilizare Cresterea sigurantei si eficientei Interfata optimizata om-masina Toate domeniile identificate sunt puternic interdependente. O atentie speciala este acordata HMI (interfata om-masina). Cerintele pentru HMI sunt intotdeauna combinate cu imbunatatiri ale conditiilor de munca, sigurantei si eficientei. In [50], proiectele de cercetare si dezvoltare tehnologica care contribuie la intelegerea factorului uman sunt luate in considerare in opt fascicule sau "clustere". Aceste grupuri sunt: Educatie / calificare si formare Rolul uman Acceptarea tehnologiei Comportamentul sofer / operator Automatizarea Managementul informatiei Proceduri operationale Abilitati de retinere Educatie / calificare si formare In zona de educatie / calificare si formare profesionala, cercetarea urmareste sa armonizeze conditiile de munca si standardele de educatie / calificare ale personalului in Europa. Principalele activitati in acest domeniu sunt in sectoarele transportului naval si aerian. Rolul uman Aria de cercetare cu privire la rolul omului ia in considerare rolul actual si viitor al angajatilor din sectorul transporturilor. Cercetarea se concentreaza pe sectoarele de transport aerian si naval. Acceptarea tehnologiei Zona de acceptare a tehnologiei acopera toate modalitatile si se ocupa in principal cu introducerea de noi tehnologii in sectorul transporturilor. Acceptarea tehnologiei de catre persoanele fizice este un factor de succes important pentru punerea in aplicare a noilor tehnologii. O atentie deosebita trebuie sa fie acordata diferentelor culturale. Comportamentul sofer / operator In zona de comportament sofer / operator, cercetarea are scopul de a reduce erorile umane si organizationale, care sunt principalele motive pentru decese in transporturi. Automatizarea In zona de cercetare a automatizarii, scopul este cresterea eficientei si sigurantei transportului. Introducerea automatizarii are un impact major asupra angajatilor, cum ar fi mediul de lucru si cerintele de competente. In plus, aspectele ergonomice sunt abordate, deasemenea definirea cerintelor generale pentru introducerea de noi componente tehnologice. Acest lucru poate include cerinte in ceea ce priveste vizibilitatea, protectia fonica, manipularea; de exemplu, in specificatia de teste de sistem pentru ERTMS. 13 Muhammad M.A.S. Mahmoud

14 Managementul informatiei Zona de cercetare a managementului informatiilor are ca scop imbunatatirea interactiunilor ommasina. Accentul se pune pe aplicarea de tehnologii telemetrice avansate. Cercetarea utilizeaza de multe ori simulatoarele si facilitatile demonstrative. Proceduri operationale In domeniul procedurilor operationale, cercetarea are ca scop stabilirea de noi cerinte pentru personalul operational si imbunatatirea mediului de lucru. Interactiunile si interfetele om-masina optimizate prezinta un interes specific pentru a asigura functionarea in conditii de siguranta si eficienta. Abilitati de retinere Cercetarea abilitatilor de retinere investigheaza abilitatile necesare ale personalului de a satisface cerintele viitoare ale tehnologiilor avansate si procedurilor operationale. Dupa cum este prezentat in [51], s-a publicat pe scara larga si s-a recunoscut, ca efectele adverse ale erorilor umane in procesul decizional si perceptia de risc sunt cauzele primare sau care contribuie la accidente grave. Actele riscante si erorile umane asociate cu multe accidente implica, de asemenea, conditii prealabile latente puternice si influente care implica supraveghere si organizare. Nu ar trebui sa ne asteptam ca procesele actuale de investigatie privind siguranta si protocoalele de interviu prescrise sa ne ofere o revelatie "completa si sincera" si o analiza a factorilor umani psihologici si fiziologici complecsi, care pot compromite deciziile si comportamentul in conditii de siguranta. O lista cu analiza factorului uman ofera o vedere subiectiva, neponderata a domeniului de aplicare si a complexitatii factorului uman implicat probabil in incidentul Esperanza. Un semn inseamna ca starea a fost prezenta la unele persoane sau intreg personalul implicat in incident. In [52], ancheta demonstreaza ca acel cadru HFACS dezvoltat si dovedit initial pentru domeniul militar, poate fi folosit pentru a identifica in mod credibil factorul uman care sta la baza problemelor asociate cu accidentele din aviatia comerciala. Mai mult, rezultatele acestui studiu evidentiaza zonele critice ale factorului uman, care au nevoie de cercetari suplimentare de siguranta si ofera fundatia pe care sa se construiasca un program pentru o mai mare siguranta in aviatia civila. In cele din urma, analiza de date asa cum este prezentata aici, va oferi informatii valoroase care vizeaza reducerea numarului de accidente aviatice, prin strategii de investitii bazate pe evaluari de date si obiective ale programelor de interventie. Cadrul HFACS se poate dovedi un instrument util pentru ghidarea investigatiilor accidentelor viitoare in domeniu si dezvoltarea unor baze de date mai bune in ceea ce priveste accidentele, ambele avand posibilitatea de a imbunatati calitatea generala si accesibilitatea factorului uman la baza de date privind accidentele. In [55], la 31 octombrie 2000, un zbor al Singapore Airlines SQ006 a intrat pe pista gresita la aeroportul Chiang-Kai-shek (CKS) din Taiwan. Ploile abundente si vantul puternic provenit de la taifunul "Xangsane", au predominat in momentul accidentului. Avionul a fost distrus de coliziunea cu echipamentul pentru constructia pistei si de focul de dupa impact. In [56], ancheta demonstreaza ca datele post-accident pot fi organizate folosind modele traditionale de prelucrare a informatiilor si erorilor umane. Aceasta abordare impune unei baze de date oarecum nebuloase, o structura a factorului uman, fara povara reinvestigarii incidentului initial. Mai mult, acest tip de analiza a datelor ofera un cadru teoretic pentru identificarea si descrierea tendintelor in tipurile de erori asociate cu accidentele. Oricum, cadrele examinate aici, au avut limitarile lor, si, prin urmare, cadrele 14 Muhammad M.A.S. Mahmoud

15 alternative ar trebui sa fie luate in considerare inainte de a fi adoptate. Odata ce un cadru cuprinzator a fost identificat si aplicat, dezvoltarea interventiilor pentru a reduce aparitia si consecintele erorilor umane ar trebui sa fie mai usor de procurat. In [57], multe organizatii consuma o multime de timp si efort incercand sa imbunatateasca siguranta. Odata cu rezolvarea problemelor tehnice si de hardware, multi efectueaza audituri ale sistemului de management al sigurantei pentru a descoperi abateri de la standardele de performanta stabilite in politicile lor de sanatate si securitate. Managementul de linie este incurajat sa efectueze inspectii periodice ale locului de munca si angajatii sunt instruiti sa se comporte in conditii de siguranta si li se acorda echipamentul de protectie corespunzator. Impactul unor astfel de initiative poate fi vazut in tendinta de scadere generala a statisticilor privind accidentele / 99. Cu toate acestea, in ultimii doi ani, statisticile privind accidentele sunt in crestere in multe sectoare industriale din Marea Britanie. In industria de exploatare, de exemplu, a existat o crestere cu 60% a numarului de decese (HSC, 2001). Lucrarea a investigat motivul pentru care acest lucru se intampla intr-un moment in care industria isi concentreaza eforturile pentru revitalizarea Sanatatii si Securitatii pentru a crea o cultura pozitiva de siguranta. In [57], autorul speculeaza ca rata de fatalitate in industrie este brusc in crestere, intr-un moment in care exista un accent pozitiv pe Sanatate si Siguranta si au fost stabilite obiective la nivelul intregii industrii pentru reducerea numarului de accidente. Autorul speculeaza ca nivelul extrem de ridicat al impozitului pe agregat impus de guvern, conduce la reduceri de cost, obiective de productie mai ridicate si nesiguranta locului de munca. La randul lor, acesti factori au un impact asupra comportamentului oamenilor la toate nivelurile ierarhice din industrie, al caror rezultat este o rata brusc crescuta a accidentelor / incidentelor. O astfel de speculatie s-ar potrivi cu siguranta la teoria si dovezile referitoare la influenta factorului uman in accidente. Indiferent de cat de convingator ar putea fi acest argument, nu ar trebui sa fie utilizat ca o scuza care sa permita industriei sa abroge responsabilitatile sale in ceea ce priveste siguranta. Autorul a concluzionat, de asemenea, in [57] ca, pana industria nu examineaza serios ceea ce face de fapt in legatura cu siguranta, si incepe sa masoare si sa monitorizeze comportamentul oamenilor in legatura cu siguranta la fiecare nivel ierarhic, mai multe persoane vor muri in carierele din Marea Britanie. In [58], evaluarea sigurantei bazata pe metodele conventionale, cum ar fi evaluarea probabilitatii riscurilor (PRA), poate nu e potrivita pentru a face fata sistemelor inovatoare cu un nivel ridicat de incertitudine, in special in etapele de proiectare ale fezabilitatii si conceptelor unui sistem de inginerie maritima. Prin contrast, modelele de siguranta utilizand metode de logica fuzzy utilizeaza reguli fuzzy IF-THEN care pot modela aspectele calitative ale cunoasterii umane si ale proceselor de rationament fara a utiliza analize cantitative precise. Abordarile de logica fuzzy pot fi utilizate mai bine pentru a efectua analize de risc in etapele initiale de proiectare ale sistemelor mari de inginerie maritima. Acest lucru ofera un instrument pentru a lucra direct cu termeni lingvistici frecvent utilizati in efectuarea evaluarii sigurantei. Aceasta lucrare se concentreaza asupra dezvoltarii si reprezentarii variabilelor lingvistice pentru modelarea subiectiva a nivelurilor de risc. Aceste variabile sunt apoi cuantificate folosind teoria multimilor fuzzy. In aceasta lucrare, este prezentata dezvoltarea a doua cadre de evaluare a sigurantei utilizand metode de logica fuzzy pentru etapa de proiectare concept pentru suportul decizional bazat pe siguranta ingineriei maritime. Se utilizeaza un exemplu pentru a ilustra si compara abordarile propuse. Pe viitor, analiza de risc a aplicatiilor de inginerie maritima pot profita pe deplin de abordarile logicii fuzzy pentru a le completa pe cele deja existente. In [59], dezvoltarea tehnologica accelerata duce la o importanta sporita a aspectelor de siguranta pentru organizatii, precum si pentru mediul lor. Prin urmare, in special in cazul organizatiilor de mare risc, este necesara o viziune extinsa a sigurantei - siguranta sistemului, incluzand factorul uman. Aceste organizatii au nevoie de structuri adecvate, precum si de norme relevante de tratare a actiunilor de siguranta sau sarcini. Abordarea sistemului de siguranta este reflectata in etapa recenta de dezvoltare in domeniul 15 Muhammad M.A.S. Mahmoud

16 cercetarii de siguranta, care a inceput cu un accent pe tehnologie si extinderea acesteia la erorile umane, sistemele socio-tehnice si mai recent la perspectiva inter-organizationala. Teoriile de cauzare a accidentelor, precum si abordarile pentru invatarea organizationala sunt bazele teoretice. Cu toate acestea, majoritatea masuratorilor (metodelor) si interventiilor raman in etapele anterioare, si anume la orientarea erorii tehnice sau umane. Aceasta problema a fost discutata prin exemple. Contributia s-a incheiat cu o perspectiva asupra posibilitatilor viitoare de integrare ale noilor evolutii in cercetarea de siguranta. In [60], un instrument pentru analiza sistematica a erorii si riscului (SERA), bazat pe un cadru teoretic solid oferit de modelele Information Processing (IP) si Teoria controlului de perceptie (PCT), a fost dezvoltat pentru investigarea cauzelor accidentelor si incidentelor produse din cauza factorului uman. SERA ofera un proces structurat pentru identificarea atat a esecurilor active, cat si a conditiilor care au dus la aceste esecuri. In contextul acestui raport, SERA este dezvoltat ca un instrument pentru a ajuta investigatorului accidentului la completarea versiunii Fortelor Canadiene a Sistemului de clasificare a accidentelor legate de factorul uman sau HFACS. Cu toate acestea, SERA ofera propria taxonomie a cauzelor legate de factorul uman si ar putea exista singura, independent de HFACS, atat ca un instrument de investigare, cat si ca o taxonomie a clasificarii accidentelor. Din cauza separarii puternice dintre esecurile active si conditiile preexistente care marcheaza punctele de interventie pentru sistemul de siguranta, SERA poate fi extinsa pentru a oferi un instrument de management al riscurilor atat la nivel tactic (pentru operatori) cat si strategic (pentru manageri). Se dezvolta un concept pentru un instrument de management al riscului, bazat pe 12 factori SERA la nivel tactic si sase factori SERA la nivel strategic. Este demonstrata utilizarea unui instrument software pentru implementarea etapelor analizei SERA. In toate studiile de mai sus, s-a constatat ca nu s-au facut eforturi academice la predictia ratei accidentelor de munca din sectorul constructiilor, prin urmare, in capitolul 7, obiectivul nostru este dublu: a. Pentru a genera un model uman pe baza interactiunii dintre factorii umani, factori de conducere, informatii de munca, si factori externi asupra ratei accidentelor. b. Pentru a prezice rata anuala a accidentelor intr-un sector din piata constructiilor din Kuweit pentru orice esantion de lucratori alesi pe baza unor factori similari. Acest model si procedurile de predictie ulterioara a accidentelor poate fi folosit ca referinta tipica pentru alte aplicatii similare LOCALIZARI DEFECTE DIN RETEAUA ELECTRICA In general vorbind, sistemele electrice de distributie a energiei electrice includ toate partile sistemelor de utilitati electrice dintre sursele de alimentare in masa si echipamentele service-intrare la consumatori. Functia principala a retelei de distributie este de a furniza energie electrica produsa din surse mari catre consumatori la nivelul de tensiune dorit si cu un grad de fiabilitate adecvat [62]. Marile retele de distributie, releele de distanta [62] sau dispozitivele sofisticate detectoare de erori sunt folosite pe langa metodele traditionale pentru a localiza defectele. In general, toate metodele de mai sus sunt fie costisitoare sau necesita mult timp pentru a localiza defectele si, mai mult, atunci cand reteaua este mare si proiectarea sa este complicata. Situatia devine mai complexa dupa caz intr-o retea multi-inel, mai ales atunci cand citirile efective de eroare sunt disponibile numai la substatia majora pentru reteaua studiata aici. In ultimii 10 ani, au fost facute mai multe eforturi pentru a rezolva problemele de localizare a defectelor folosind tehnici inteligente de programare [65, 66, 67]. In capitolul 8, oferim o metoda rapida si cu cost relativ redus pentru localizarea defectelor de retea prin utilizarea tehnicii de fuzzy clustering c-mean. Aceasta tehnica introduce metode pentru normalizarea datelor disponibile si selectarea numarului optim de clustere pentru clasificarea datelor. Tehnica dezvoltata 16 Muhammad M.A.S. Mahmoud

17 este aplicata unei retele de distributie existente de 13,8 kilovolti, care serveste un camp de productie de petrol si se intinde pe o suprafata de aproximativ saizeci kilometri patrati. Rezultatele simularii au demonstrat fezabilitatea si eficienta metodei sugerate de localizare a defectelor MASURI FUZZY In [68], lucrarea prezinta anumite proprietati ale functiilor masurabile in raport cu masura fuzzy. De asemenea, unele relatii dintre functiile masurabile si multifunctionalele total-masurabile sunt stabilite in aceasta lucrare. Lucrarea este pur matematica, si nu a furnizat nici o aplicatie care poate fi propusa pentru un astfel de algoritm. In capitolul 9, vom da o bibliografie scurta [68], si, prin urmare, propunem unele aplicatii care pot fi gasite in aceasta lucrare TEHNICA FUZZY CLUSTERING C-MEAN Clustering incearca sa evalueze relatiile dintre modelele de date stabilite de organizarea modelelor in grupuri sau clustere, astfel incat modelele dintr-un grup sunt mai asemanatoare intre ele decat sunt modele apartinand clusterelor diferite. Multi algoritmi pentru clustering fuzzy si de hard au fost dezvoltate pentru a realiza acest lucru. Un aspect important este strans legat de valabilitatea clusterului, care se ocupa cu semnificatia structurii impuse printr-o metoda de clustering. In aceasta sectiune vom ilustra un algoritm fuzzy important de clustering si tehnica de valabilitate inrudita, care va fi utilizat in doua noi aplicatii de date in Capitolul 7 si Capitolul 8 al tezei DEFINITII: 1. Un set fuzzy intr-o expunere universala U este caracterizat de o functie de apartenenta A(x) care ia valori in intervalul [0,1] ( [69]. 2. O taietura de set fuzzy A este un set clar A care contine toatel elementele din U care au o valoare de apartenenta in A mai mare decat adica, A = {x U A(x 3. Difuzificarea este definita ca o cartografiere de la setul fuzzy B` in V R la punctul clar y*v. Conceptual, sarcina de a defuzificare este de a specifica un punct in V, care reprezinta cel mai bine multimea fuzzy B `. Urmatoarele trei criterii ar trebui sa fie luate in considerare in alegerea metodei de defuzificare: a. Plauzibilitate: Punctul y * ar trebui sa reprezinte B` din punct de vedere intuitiv. b. Simplitate de calcul. c. Continuitate: o mica schimbare in B `nu ar trebui sa duca la o schimbare mare in y *. 17 Muhammad M.A.S. Mahmoud

18 ALGORITM FUZZY C-MEANS CLUSTERING Algoritmul fuzzy c-means clustering (FCM) este echivalentul fuzzy al celui mai apropiat algoritm de hard clustering, care minimizeaza functia urmatoare a obiectivului cu privire la apartenenta fuzzy ij, si centrul de greutate V i. Jm i j ij) m. ( X j,v i ) 2 Unde: X = vector care reprezinta datele i = 1,2,c j = 1,2,n c = numarul de clustere n = numarul de puncte de date m = index fuzzy (mai mare de 1) Algoritmul FCM este executat in urmatorii pasi: 1. Initializeaza apartenentele ij ale lui Xj apartinand clusterului i in asa fel incat j ij) = 1 2. Calculati centrul de greutate fuzzy Vi pentru I = 1,2,..., C, utilizand 3. Actualizati apartenenta fuzyy ij utilizand 4. Repetati pasii 2 si 3 pana cand valoarea lui Jm nu mai este in scadere. FCM converge intotdeauna la minimul local strict al lui Jm pornind de la o presupunere initiala a ij, dar diferite optiuni ale lui ij initial ar putea duce la minime locale VALABILITATEA FUZZY CLUSTER: Calitatea unui cluster este data de cat de strans sunt asociate punctele de date la centrele clusterului, iar functiile de apartenenta sunt cele care masoara nivelul de asociere sau clasificare. Daca valoarea uneia dintre apartenente este semnificativ mai mare decat celelalte pentru un anumit punct de date, atunci acest punct este identificat ca fiind o parte a subsetului de date reprezentate de centrul clusterului corespunzator. Dar, fiecare punct de date are c apartenente, deci, este de dorit a rezuma informatiile cuprinse in apartenenta de un singur numar, care arata cat de bine este clasificat punctul de date de clustering. Acest lucru poate fi realizat intr-o varietate de moduri, de exemplu, pentru un punct de date X j cu apartenenta ij cj,, s-ar putea folosi oricare din urmatoarele: 18 Muhammad M.A.S. Mahmoud

19 Index1 i ij) 2 Index2 = - i ijlog ij) Index3 = maxi ij) Index4 = mini ij)/max i ij ) De fapt, primii trei indici ai acestora au fost folositi ca masura a calitatii de clustering si reprezinta baza pentru coeficientul de valabilitate al partitiei, clasificarea entropiei, si exponentul proportiei, respectiv [70,71]. Pentru a ilustra folosirea functiei de valabilitate, ne vom concentra pe tehnica coeficientului de partitie, care va fi folosita in capitolul 4 si 5 din cauza simplitatii sale. Se bazeaza pe utilizarea S j = i ij) 2 ca o masura a clasificarii punctului de date KTH. Acesta este un indicator rezonabil pentru ca, cu cat mai aproape este un punct de date de un centru cluster, cu atat mai aproape este Sj de 1, valoarea maxima pe care ar putea-o avea. Invers, cu cat mai departe este punctul KTH de toate centrele de cluster cu atat mai aproape este valoarea Sj de 1/c, valoarea minima posibila. Coeficientul de partitie este atunci media pe setul de date a lui Sj. In special, pentru un set de date X = (x1,..., xj), precum si o gama specifica de c si m, se obtine iesirea lui FCM si se calculeaza coeficientul de partitie (PC) din PC = J ( i ( ij) 2 / n. Cu cat mai aproape este aceasta valoare de alta, cu atat mai bine sunt datele clasificate. Deci, in teorie, se calculeaza PC pentru iesirile unei varietati de valori ale lui c si m selecteaza cel mai bun clustering ca si cel corespunzator coeficientului celei mai mari partitii. 19 Muhammad M.A.S. Mahmoud

20 CAPITOLUL 3 MODELAREA CONTROLERULUI FUZZY BAZAT PE PE UN SISTEM TIPIC DE ABSORBTIE A GAZULUI REZUMATUL CAPITOLUL 3: Acest capitol ofera o procedura noua si eficienta pentru constructia motorului de inferenta prin incorporarea unui estimator liniar in generarea si stocarea perechilor de intrare-iesire. Aceasta colectie de perechi este apoi utilizata pentru a construi un fuzzy feedback controler. Prin reglajul fin al parametrilor controlerului, se arata ca sistemul de absorbtie al gazelor ofera intotdeauna un raspuns imbunatatit garantat. Simularea numerica a unui sistem de absorbtie de gaz de ordinul 6 se realizeaza si rezultatele obtinute arata in mod clar ca schema controlerului estimator-fuzzy are performante excelente SISTEM DE EVACUARE GAZE INFORMATII PE SCURT Procesele de separare joaca un rol important in cele mai multe industrii chimice. Fluxurile de la reactoarele chimice contin deseori un numar de componente; unele dintre aceste componente trebuie sa fie separate de celelalte componente care se vand ca produs final, sau pentru a fi utilizate intr-un alt proces de fabricatie. Un exemplu uzual al unui proces de separare este absorbtia gazelor [27] (de asemenea, numit frecarea gazelor, sau spalarea gazelor), in care un amestec de gaz intra in contact cu un lichid (absorbant sau solvent) pentru a dizolva selectiv unul sau mai multe componente prin transfer de masa din gaz in lichid. Absorbtia este folosita pentru a separa amestecurile de gaze; indeparteaza impuritatile, contaminantii, poluantii, sau otravurile catalizante de la un gaz, sau recupereaza substante chimice valoroase. In general, zonele de interes in amestecul de gaze pot fi toate componentele, numai component(ele) care nu au fost transferate, sau numai componenta (componentele) transferate. Absorbtia este frecvent realizata in turnuri platou (coloane plate), coloane ambalate, turnuri de pulverizare, coloane cu bule, si contactori centrifugali. Un turn platou este un vas de presiune vertical, cilindric in care vaporii si lichidul, care curg in contra-curent, sunt separate pe o serie de tavi metalice sau placi; vezi Fig. 1. Componentele care intra in partea de jos a turnului, fluxul de alimentare cu gaz, sunt absorbite de catre curentul de lichid, care curge in fiecare tava, peste un stavilar de iesire si printr-o descendenta, astfel incat fluxul produs de gaz (paraseste partea de sus a turnului) este mai pur. Alimentare cu lichid Produsul de gaz Produsul lichid Alimentarea cu gaz FIG.1 Coloana de absorbtie gaz, n stagii 20 Muhammad M.A.S. Mahmoud

21 IPOTEZE SI DEFINITII: Ipotezele de baza folosite sunt [27]: a. Componenta majora a curentului de lichid este inerta si nu se absoarbe in curentul de gaz. b. Componenta majora a fluxului de gaz este inerta si nu se absoarbe in curentul de lichid. c. Fiecare etapa a procesului este o faza de echilibru, adica, vaporii care parasesc o etapa sunt in echilibru termodinamic cu lichidul din acea faza. d. Retinerea molului de lichid este constanta. Vom introduce acum urmatoarele definitii variabile: L = moli de lichid inert pe timp: = debitul in moli de lichid e.v = moli de vapori inerti pe timp: = debitul de vapori in moli M = lichid in moli pe etapa: = retinere de lichid in moli pe etapa W = moli de vapori pe etapa: = retinere de vapori in moli pe etapa xj = moli de solutie (etapa j) pe mol de lichid inert (etapa j) yj = moli de solutie (etapa j) pe moli de vapori inerti (etapa j) MODEL DINAMIC Conceptul de etapa de echilibru este important pentru dezvoltarea unui model dinamic [27] a turnului de absorbtie. Un stadiu de echilibru este reprezentat schematic in fig. 2. Lx i-1 Vy i Lx i Vy i+1 FIG. 2 Un stadiu tipic de absorbtie de gaz. Cantitatea totala de solutie in etapa j este suma solutiei in faza lichida si in faza gazoasa (adica, M xj + W yj). Astfel, rata de schimbare a cantitatii de solutie este d(m xj + W yj)/dt si bilantul componentei de material in jurul etapei j poate fi exprimat ca: d(m x j Wy j) L x dt dm x j L x j-1 V y dt j-1 j1 V y unde am presupus ca acumulandu-se, lichidul este mult mai dens decat vaporul. In ipoteza (d), atunci (1) simplifica in: - L x j1 j - L x - V y j j - V y j (1) Sub presupunerea A3), lasam 21 Muhammad M.A.S. Mahmoud

22 22 Muhammad M.A.S. Mahmoud (4) x M V d - x M V d) (L - x M L dt d x 1 j j j-1 j (7) C x(t) y(t) B u (t) A x(t) x (t) (6) y M V x M L x M V d) (L dt d x (5) x M L x M V d - x M V d) (L dt d x 1 n n-1 n n f M Vd L M L M Vd M Vd L M L M Vd M Vd L M L M Vd M M L A M V M L B care exprima o relatie lineara intre faza lichida si compozitii in faza gazoasa in etapa j, cu d fiind un parametru de echilibru. Folosind (3) in (2) si aranjand avem: Pentru absorberul de gaz stadiul n, (4), este valabil pentru j = 2,..., n-1. La etapele extreme, avem: unde xf si yn +1 sunt lichide cunoscute si compozitii alimentate cu vapori. Combinand (4-6), ajungem la modelul spatial: unde A este o matrice de system (nxn) cu o structura tridiagonala si B este o matrice de intrare (nxm), iar C este o matrice de iesire (nxp) date de:

23 C O SCURTA RELATARE DESPRE SISTEMELE FUZZY Sistemele fuzzy sunt sisteme bazate pe cunostiinte lingvistice [58]. Centrul unui sistem fuzzy este asanumita regula fuzzy IF THEN (DACA-ATUNCI). Aceste reguli sunt declaratii in care unele cuvinte sunt descrise de functii continue de apartenenta. De exemplu, DACA temperatura vasului este mare, ATUNCI deschiderea valorii de carburant e mica. DACA temperatura vasului e mica, ATUNCI deschiderea valorii combustibilului este mare. (8) Temperatura functiei de apartenenta 1 Joasa Ridicata Temperatura (F) Fig. 3.a Temperatura Functiei de apartenenta Functia de apartenenta a valvei 1 Mica Mare Valve opening (mm) Fig. 3.b Functiile de apartenenta ladeschiderea valvei In general, punctul de plecare al construirii unui sistem fuzzy este de a obtine o colectie reguli fuzzy IF- THEN de la experti umani, experimente sau pe baza cunostintelor in domeniu. Urmatorul pas este de a combina aceste reguli intr-un singur sistem. Exista trei tipuri de sistem fuzzy, care sunt frecvent utilizate [58]: Sisteme fuzzy pure, Sisteme fuzzytakagi-sugeno-kang (TSK), si Sistem Fuzzy cu fuzificator si defuzificator Cele trei sisteme sunt descrise pe scurt in continuare. Configuratia unui sistem fuzzy este ilustrata in fig. 4. Baza de reguli fuzzy reprezinta colectarea de reguli fuzzy IF-THEN. Motorul de inferenta fuzzy combina aceste reguli fuzzy intr-o cartografiere de la setul fuzzy in spatiul de intrare U Rn la seturi fuzzy in 23 Muhammad M.A.S. Mahmoud

24 spatiul de iesire V R bazata pe principii de logica fuzzy. In cazul in care linia feedback punctata din fig. 4 exista, sistemul devine un sistem dinamic fuzzy (FDS). Baza de reguli fuzzy Fuzzy Rule Base Fuzzy sets in U Fuzzy sets in V Seturi fuzzy in U si V Fuzzy Inference Engine Motor de inferenta fuzzy Fig. 4 Configuratia de baza a sistemelor pure fuzzy Principalul dezavantaj in sistemul fuzzy pur este ca setul fuzzy de intrare si iesire al acestuia este stabilit fuzzy, in timp ce in proiectare si inginerie, intrarile si iesirile sunt variabile cu valori reale. Takagi, Sugeno si Kang (Takagi si Sugeno [1985] si Kang [1988]) au introdus un alt sistem fuzzy ale carui valori de intrare si rezultate sunt variabile cu valori reale. Acest sistem utilizeaza reguli in urmatoarele: DACA inputul x este mare atunci outputul y = cx (9) Unde cuvantul mare are aceeasi semnificatie ca si in (8), iar c este o constanta. Comparand (8) si (9), putem vedea ca partea de ATUNCI a regulii, se schimba din lingvistic intr-o formula matematica simpla, care duce la combinarea mai usoara a regulii. De fapt, sistemul fuzzy TSK este o medie ponderata a valorii din partile ATUNCI ale regulilor. Fig. 5 arata configuratia de baza a sistemului fuzzy TSK. Fuzzy Rule Regula fuzzy x in U Average Weighted y in V Medie ponderata Fig. 5: Sistem fuzzy TSK Principala problema cu sistemul fuzzy TSK este ca partea sa ATUNCI nu ar putea reflecta un cadru bun pentru a reprezenta cunoasterea umana. Pentru a rezolva aceasta problema, este utilizat al treilea tip de sisteme fuzzy. Fig. 6 ilustreaza structura principala a sistemului fuzzy cu fuzifier si defuzifier. Fuzzy Rule Base Regula de baza fuzzy x in U Fuzziffier Defuzzifier y in V Fuzzy sets Fuzzy Inference Fuzzy sets Seturi fuzzy in U si V in U Engine in V Motor de inferenta fuzzy Fig. 6: Sistem fuzzy cu fuzifier si defuzifier Comparand acest sistem cu sistemul fuzzy pur, putem vedea ca singura diferita intre cele doua sisteme sunt fuzifier care transfera variabila cu valori reale intr-un set fuzzy, si defuzifier care transfera multimea fuzzy intr-o variabila cu valori reale. 24 Muhammad M.A.S. Mahmoud

25 3.3. PROIECTAREA CONTROLERULUI FUZZY PENTRU UN SISTEM DE ABSORBTIE GAZE Urmand (8), proiectarea unui controler fuzzy poate fi implementata prin urmatoarele etape: Etapa 1: Presupunem ca iesirea y (t) ia valori in interiorul U = [, ] R. Definiti 2N +1 fuzzy Al in U, care sunt normale, consecvente si complete cu functiile de apartenenta triunghiulare prezentate in Fig. 7. Deci, vom folosi seturi fuzzy N A1, ---, AN pentru a acoperi intervalul negativ [, 0), celelalte seturi fuzzy N AN+2, ---, A2N +1 acopera intervalul pozitiv (0, ], si alegeti centrul x N +1 din setul fuzzy AN 1 la zero. Fig. 7 Functii de apartenenta pentru controlerul fuzzy. Pasul 2: Considerati urmatoarele 2N+1 reguli fuzzy IF-THEN: DACA y este Al, ATUNCI u este Bl (10) Unde l = 1, 2, ---, 2N+1, si centrele y1 al setului fuzzy Bl sunt alese astfel incat 0 pentru l = 1,---, N yl = 0 pentru l = N+1 (11) 0 pentru l = N+2,---, 2N+1 Pasul 3: Proiectati controlerul fuzzy de la regulile fuzzy DACA ATUNCI 2N +1 (10) folosind motorul de inferenta produs, singleton fuzifier si centrul medie defuzifier. Controlerul fuzzy proiectat este 2N+1 y 1 Al(y) l=1 (12) v = - f(y) = 2N+1 Al(y) l=1 Unde Al(y) sunt aratate in Fig. 7 si y 1 satisface y (11). Pentru a estima gama de perechi de intrare-iesire {vi, yi}, poate fi utilizat estimatorul complet [17] STUDII DE SIMULARE SI REZULTATE Sa consideram un sistem absorbant de gaze cu urmatorii parametri: L= 80, M=200, V=100 si d=0,5. Astfel, L Vd 0.65 L 0.4 V d V M, M, M, M 25 Muhammad M.A.S. Mahmoud

26 Un program MATLAB este scris pentru a simula sistemul de absorbant de gaze. Inputuri diferite, pozitive si negative se aplica pas cu pas pentru a estima rezultatele. Rezultatele a doua cazuri sunt ilustrate in fig. 8 si fig. 9. Este prezentat comportamentul de urmarire a rezultatelor Raspuns output cu semnale de input positive Raspuns output cu semnale de input negative De la perechea de input-output s-a obtinut ca comportamentul sistemului este examinat si intervalele sale de output (inputurile controlerului) sunt prezise. Fig. 10 ilustreaza o schema bloc a absorberului de gaze si multimea controlerului fuzzy. Fig. 10: Diagrama bloc a sistemului absorberului de gaz si controlerele fuzzy Pentru a controla raspunsul absorberului de gaz, intervalul de valori lingvistice ale outputului fiecarui controler fuzzy de feedback este reglat intre (- 3) si (3). Comparatia intre raspunsul de output cu controler fuzzy (in cazul in care numarul de valori lingvistice ale perechii input-output a controlerului este trei) si fara controler este ilustrat in Fig.11 si Fig.12. In Fig.11, controlerul este reglat pentru a interfera in descompunerea naturala a sistemului. In Fig.12, controlerul fuzzy este ajustat pentru a imbunatati raspunsul absorberului de gaz. Se remarca faptul ca raspunsul sistemului controlat are depasiri mai mici, o mai mica eroare a starii de echilibru si este mai rapid in comparatie cu sistemul necontrolat. 26 Muhammad M.A.S. Mahmoud

27 Fig.11: Controlerul este regalt sa interfereze cu descompunerea naturala a sistemului Fig.12: Controlerul este reglatsa imbunatateasca raspunsul sistemului 3.5. CONCLUZII Acest capitol contribuie la dezvoltarea in continuare a tehnicilor de control fuzzy prin prezentarea unei noi abordari a proiectarii controlerului fuzzy pentru un sistem absorbant de gaze utilizand suportul IT (MATLAB). Acesta ofera o procedura noua si eficienta de a construi motorul de inferenta prin incorporarea unui estimator liniar la generarea si stocarea perechilor input-output. Aceasta colectie de perechi este apoi utilizata pentru a construi un controler fuzzy de feedback. Prin reglajul fin al parametrilor controlerului, se arata ca sistemul absorbant de gaze are intotdeauna o stabilitate garantata. Simularea numerica a unui amortizor de gaz de ordinul sase se realizeaza si rezultatele obtinute arata in mod clar ca la schema propusa estimator controler fuzzy, randamentul sistemului are performante excelente. 27 Muhammad M.A.S. Mahmoud

28 CAPITOLUL 4 O NOUA ABORDARE A SISTEMELOR DE CONTROL FUZZY LA SCARA LARGA REZUMATUL CAPITOLULUI 4: In acest capitol, vom contribui la dezvoltarea in continuare a tehnicilor de control inteligent al sistemelor interconectate. Aceasta ofera o noua abordare a proiectarii de control fuzzy pentru sistem interconectat. Abordarea consta din doua etape: in prima etapa, un grup de estimatori locali este construit pentru a genera baza de date a perechilor de intrare-iesire. In a doua etapa, o serie de controlere fuzzy de feedback sunt proiectate si implementate pentru a asigura satiabilitatea asimptotica a sistemului interconectat. Sunt efectuate studii de simulare pe un sistem la scara larga, cu valori proprii instabile pentru a ilustra caracteristicile si randamentul noii abordari ESTIMAREA STARII SISTEMELOR INTERCONECTATE In continuare, termenii pe scara larga si de interconectare sunt folositi interschimbabil. Termenul de sistem la scara larga (LSS) nu are un sens unic stabilit, dar se refera la sisteme care au mai multe caracteristici speciale, cum ar fi un subsistem multiplu, [14,17] control multiplu, obiective multiple, structuri de informatii descentralizate si/sau ierarhice. Orice LSS include mai multe variabile, dar controlul lor se confrunta cu un fapt bine stiut [16] care sustine ca starile nu sunt intotdeauna disponibile pentru masurare si trebuie estimate. Multi autori au considerat estimarea starii sistemelor la scara larga intr-o modalitate de input descentralizata. Aici ne vom rezuma la un algoritm convenabil [15]. Modelul subsistemului al i-lea este descris de Unde toti vectorii si matricile cu definite in mod corespunzator si g i (.) este functia de interactiune dintre subsistemul al i-lea si restul sistemului. Se considera ca (C i, A i ) este complet onservabila pentru i = 1, 2,.. N. Urmatorul algoritm gaseste starile optime ale un sistem pe scara larga bazat pe estimari descentralizate si control [17]: 4.2. ALGORITM: Etapa 1 Cititi matricele Ai, Bi si selectati Qi 0 si Ri 0 ca matrice ponderata. Etapa 2: Rezolvati urmatoarele ecuatii algebrice Riccati 2N pentru H i, K i Hi(A T i + I i ) + (A i +I i )H i - H i D i H i +Q i = 0 (15) Ki(A T i + I i ) + (A i + I i )K i - K i S i K i +Q i = 0 (16) Where D i = C T ic i, S i = B i R -1 i B T 28 Muhammad M.A.S. Mahmoud

29 Etapa 3: Integrati urmatorul set de N ecuatii simultane pentru e i (t), I = 1, 2... N, folosind starea initiala e i (0) = x i(0) ) (17) Etapa 4: Integrati urmatorul set de n ecuatii simultane pentru x 1(t), i = 1, 2,... N (18) Etapa 5: Generati perechile de intrare-iesire {v i, ŷ i = c i ˆ i} MODEL DE SISTEM INTERCONECTAT: Sa presupunem urmatorul sistem interconectat de ordine 10 [17]: (19) (20) 29 Muhammad M.A.S. Mahmoud

30 (21) Care este considerat a fi compus din doua subsisteme cuplate, fiecare de ordinul 5. Parametrii de cuplare sunt r1 jk si r2 jk unde j si k iau valori de 1,2,3,4 si 5. In continuare, ne referim la structura modelului sistemului interconectat ca (22) Unde G12(r1) si G21(r2) sunt matrici de cuplare. Pentru valori tipice [4] de r1 15 =-0.1, r1 24 =0.1, r1 42 =0.2, r2 22 =0.1,r2 42 =0.15,r2 51 =0.11 si toate celelalte valori ale parametrilor de cuplare sunt zero, am examinat stabilitatea sistemului prin calculul valorilor proprii ale matricei A. Ele sunt { , , j0.0206, j , j0.0544, 0,022 - j0.0544, j0.1713, j0.1713, j0.1413, j0.1413}, si este destul de clar ca exista patru valori proprii care se afla in jumatatea deschisa din dreapta a planului complex si, astfel, sistemul interconectat este instabil. In plus, este usor de verificat daca sistemul interconectat este atat controlabil si observabil ESTIMAREA VARIABILELOR SI OUTPUTURILOR SISTEMULUI Se scrie un program Matlab Simulink [72] pentru punerea in aplicare a algoritmului de calcul (1) din sectiunea 4.2 cu privire la sistemul interconectat. Diferite etape de inputuri pozitive si negative sunt aplicate pentru a estima raspunsul de output. Rezultatele a doua cazuri sunt ilustrate in Fig. 13 si Fig. 14. Se observa faptul ca outputurile au tendinta de a urmari convenabil semnalele de intrare. Fig. 13 Rezultatele simularii pt. cazul 1. Fig. 14 Rezultatele simularii pentru cazul Muhammad M.A.S. Mahmoud

31 4.5. PROIECTAREA UNEI SERII DE CONTROLERE FUZZY Vom trata sistemul interconectat ca fiind compus din doua subsisteme identice si cuplate. Sistemul de control trebuie sa fie proiectat astfel incat fiecare subsistem sa aiba propriul controler fuzyy de feedback negativ, cu inputul acestuia fiind output pentru subsistemului respectiv (fig. 15). Fiecare subsistem fuzzy este construit cu ajutorul a doua sisteme fuzzy. Subsistem Estimatori Controler fuzzy Regula fuzzy de baza Reglaj fin Motor de inferenta Fig. 15: Diagrama bloc a seriei de controlere fuzzy de feedback propuse. In scopul de a construi fiecare controler fuzzy, urmatorii pasi sunt implementati: - Pasul 1: Gama de inputuri pentru fiecare controler fuzzy [ i, i ] este dedusa din valoarea estimata a outputurilor respective ale subsistemului, unde i = 1, 2, 3, 4. Pasul 2: Set fuzzy 2N +1 M L i in [ i, i ], care sunt normale, consecvente si complete cu functii de apartenenta triunghiulare [24], si sunt definite pentru fiecare controler, unde L = 1, 2--, 2N i +1. Folosim set fuzzy Ni M i Ni+2, ---, M i 2Ni+1 pentru a acoperi negativ intern [ I, 0), cealalta Ni fuzzy Mini 2, ---, Mi2Ni +1 pentru a acoperi intern pozitiv (0, ], iar centrul fuzzy set M i Ni+1 la zero. Pasul 3: Se considera urmatoarele reguli 2N i +1 DACA y ai este M i L sau y bi este M i L ATUNCI u este K i L (23) Unde L = 1, 2,---, 2N i +1, si a i, b i sunt inputuri la controlerul fuzzy i, si centrele y ai L si y b -L ale setului fuzzy k i L sunt alese in asa fel incat y ai -L si y bi -L -0 pentru l = 1---, N i = 0 pentru l = N i +1 (24) 0 pentru l = N i +2, ---, 2N i +1 Step 4: Motorul de inferenta al produsului, singleton fuzzyfier, si centrul mediu defuzifier sunt selectate pentru proiectarea controlerului fuzzy REZULTATELE SIMULARILOR Comportamentul outputurilor sistemului interconectat dupa implementarea controlerelor fuzzy cu functie input de pas unitara sunt prezentate in Fig. 16 si Fig. 17. Este evident faptul ca sistemul devine asimptotic stabil prin utilizarea controlerelor fuzzy de feedback negative 31 Muhammad M.A.S. Mahmoud

32 Fig. 16: Outputuri y1 cu y2 Fig. 17: Outputuri y3 cu y PERFORMANTA CONTROLERELOR FUZZY FEEDBACK PROPUSE: Acum, vom examina efectul matricii de cuplare asupra performantei sistemului interconectat controlat fuzzy. Sunt puse in aplicare cinci cazuri suplimentare cu trepte de cuplare diferite. Reglarea fina a functiilor de apartenenta a fost necesara pentru a adapta variatiile lor. Tabelul-1 este un rezumat al cazuri testate: Tabelul-1: Rezumatul celor 6 cazuri testate. Caz No. A11,A22 Norm G12 Sparsty G12 Norm Urmatoarele figuri ilustreaza cazurile test de mai sus: y1 G21 Sparsty G21 Norm Stabilitatea sistemului fara controler 1 (Fig. 16, 17) / / Instabil Stabil 2 (Fig. 18, 19) / / Instabil Stabil 3 (Fig. 20, 21) / / Instabil Stabil 4 (Fig. 22, 23) / Instabil Stabil 5 (Fig. 24, 25) / Instabil Stabil 6 (Fig. 26, 27) Instabil Stabil Stabilitatea sistemului cu controler 32 Muhammad M.A.S. Mahmoud

33 y3 Fig. 18: Cazul 2 Output y1 si y2 y2 y1 Fig. 19: Cazul 2 Output y3 si y4 y4 y3 Fig. 20: Cazul 3 Output y1 si y2 y2 Fig. 21: Cazul 3 Output y3 si y4 y4 y1 33 Muhammad M.A.S. Mahmoud

34 y3 Fig. 22: Cazul 4 Output y1 si y2 y2 y1 Fig. 23: Cazul 4 Output y3 si y4 y4 y3 Fig. 24: Cazul 5 Output y1 si y2 y2 y1 Fig. 25: Cazul 5 Output y3 si y4 y4 34 Muhammad M.A.S. Mahmoud

35 y3 Fig. 26: Cazul 6 Output y1 si y2 y2 Fig. 27: Cazul 6 Output y3 si y4 y CONCLUZIE In acest capitol, am dezvoltat o noua abordare pentru proiectarea controlerului fuzzy pentru sistemul interconectat. S-a demonstrat ca abordarea consta din doua etape: In etapa 1, a fost constituit un grup de estimatori locali, pentru a genera baza de date de intrare-iesire. Apoi, folosind software-ul SIMULINK, o serie de controlere de feedback a fost conceputa si implementata pentru a garanta stabilitatea asimptotica a intregului sistem. Studii de simulare extinse au fost efectuate pentru a sprijini o abordarea elevata a design-ului. 35 Muhammad M.A.S. Mahmoud

36 CAPITOLUL 5 CONTROLER FUZZY PENTRU IMBUNATATIREA EFICIENTEI GRUPULUI DE POMPE INTR-UN SISTEM DE STOCARE A ENERGIEI EOLIENE REZUMATUL CAPITOLUL 5: O stocare prin pompare pentru energia eoliana arata ca in Fig. 1. Se compune din turbina eoliana, generator, convertor, motorul de pompa si pompa. Fig. 28. Sistem de stocare a energiei eoliene In functie de distanta de la lacul de acumulare si de generatorul eolian, sursa de energie poate fi conectata la reteaua de utilitati sau poate sa functioneze autonom, atunci cand distanta este mai mica de 20 km [30]. Dezavantajul sistemului de stocare prin pompare pentru sursele autonome de energie regenerabila este ca are o eficienta globala mica, din cauza a multor componente implicate in lantul de electro-energetic. In acest capitol vom dezvolta controlerul cu circuit inchis cu dependenta tensiune-frecventa, folosind un simplu circuit tiristor cu unde complete, al carui unghi de tragere este reglat de un controler logica fuzzy (Fig. 29), in scopul de a imbunatati eficienta grupului motor - pompa. Rezultatele vor fi ilustrate si discutate in continuare. Fig. 29. Sistem de stocare a energiei eoliene prin pompare cu controler fuzzy pt.dependenta tensiune-frecventa 5.1. MODELAREA SISTEMULUI ALIMENTAREA: Turbina eoliana si generatorul sau de inductie sunt modelate ca surse simple de alimentare pentru frecventa variabila cu o tensiune de faza constanta de 400 volti. Sursa de alimentare este conectata la circuitul de sarcina prin tiristor cu unde complete MODEL DE MOTOR: Sarcina motorului este modelata ca pentru un motor de inductie de 5,5 kw cu urmatorii parametri: 36 Muhammad M.A.S. Mahmoud

37 a. Puterea nominala aparenta = VA, tensiune de la linie la linie = 380V, frecventa = 50 Hz b. Rezistenta stator = 0,71 Ohm, Inductance stator = 4,5 mh c. Rezistenta Rotor = Ohm, Inductante Rotor = 4,5 mh d. Inductanta mutuala: mh e. Inertie = 0.2, kg.m^ 2, factor de frecare = M.m.s, perechi de poli = MODEL DE POMPA Sarcina pompei a fost modelata prin viteza/cuplul si viteza /curbe de putere dupa cum este aratat in Fig. 30 si Fig 31. Fig 30. Viteza pompei/cuplu Fig 31. Viteza pompei/putere Caracteristica dependenta de frecventa optima a tensiunii a fost analizata in [37], pentru eficienta maxima. Analizele recomanda urmatoarele caracteristici pentru cazuri de pornire si functionare: CARACTERISITICI DE PORNIRE SI FUNCTIONARE ALE MOTORULUI CARACTERISTICA DE PORNIRE Pornirea motorului a fost facuta pe caracteristica V /Hz cu panta de 30/ CARACTERISTICA DE FUNCTIONARE a. In intervalul de 5 Hz si 10 Hz, s-a impus ca motorul sa mearga pe caracteristica determinata de foaia de date a motorului, care este: V/ Hz 1 3 = f (25) b. In intervalul de 10 Hz si 20 Hz s-a impus ca motorul sa treaca la caracteristica data de: V/ Hz 2 3 = f 3 + U 10Hz. (26) c. In intervalul de 21 Hz si 25 Hz, motorului i s-a impus sa treaca pe caracteristica: d. Peste 25Hz, caracteristica s-a bazat pe V/ Hz 3 3 = f 3 + U 20Hz. (27) in paralel cu: V/ Hz 2 3 = f 3 + U 25Hz (28) V/ Hz 1 3 = f (29) 37 Muhammad M.A.S. Mahmoud

38 Unde: U 10Hz, U 20Hz si U 25Hz zinta tensiunile la 10 Hz, 20 Hz si respectiv 25 Hz. Caracterisitca optima tensiune - frecventa pentru eficienta maxima este ilustrata in Fig CONTROLER I Load 2 V source z V Load 1 ( r ) (α / ω [ {sin ( t ) sin ( ) e l V source Fig 32. Caracteristica optima V/H 3. Pentru a construi un controler fuzzy cu semnal de intrare "frecventa" si semnal de iesire "unghi-alfa de tragere", pentru a regla tensiunea aplicata motorului la frecventa corespunzatoare semnalului de intrare bazat pe caracteristica optima de tensiune-frecventa pentru eficienta maxima, este important a se dezvolta o relatie directa intre "unghi-alfa de tragere" si frecventa bazata pe caracteristica optima tensiunefrecventa PASUL 1: Efectul circuitului monofazat cu unde complete este considerat a determina marimea incarcarii de tensiune si curentul la un unghi de tragere diferit "Alfa". Formulele generale pentru valorile efective ale curentului (I load ) si tensiunii (V load ) pe o sarcina, cuprind inductanta in serie cu rezistenta, controlate de circuitul monofazat cu unde complete sunt prezentate in [73]. Aceste formule sunt dupa cum urmeaza (31): Unde: = 2 f radiani / secunda (Alfa) = unghiul de tragere = unghiul de extinctie (unghi de cut-off) = tan-1 (l / R) l = incarcare de inductanta r = incarcare de rezistenta t = timp z = impedanta de sarcina. 1 [ ( sin (2 ) 2 t) } sin (2 ) 1/ 2 )] 2 1/ 2 d t] (30) 38 Muhammad M.A.S. Mahmoud

39 Deoarece unghiul conducator = - nu poate depasi, atunci unghiul de tragere nu va fi mai mic de si, prin urmare domeniul de reglaj al unghiului de tragere este (32) Pentru a maximiza intervalul unghiului de tragere pentru un control mai bun al tensiunii, o sarcina rezistiva poate fi introdusa in paralel la motor pentru a minimiza valoarea de 0. Pentru puterea maxima transferata motorului, este considerat unghiul maxim de conducere. Prin urmare, valoarea tensiunii controlate corespunzatoare fiecarei unghi de tragere poate fi calculat presupunand ca = / 2 si =. Valoarea tensiunii controlate in ceea ce priveste unghiul de tragere la valori diferite ale frecventei poate fi gasita printr-o metoda practica si rapida cu ajutorul functiei MATLAB Simulink [72]. Figura 33 ilustreaza modelul propus, care a fost utilizat pentru a evalua valoarea tensiunii controlate pentru diferite valori ale unghiului de tragere (Alfa). Fig 33: Model propus pentru calculul tensiunii controlate pentru valori diferite ale unghiurilor de tragere. Folosind modelul Simulink aratat in Fig. 33, legaturile directe dintre "unghiul-alfa de tragere" si "frecventa" bazata pe caracteristica optima tensiune-frecventa data in sectiunea ilustrata in urmatoarele figuri 34 si 35. Fig.34. Relatiile intre unghiul de tragere-alfa si Fig.35. Relatiile intre unghiul de tragere-alfa si 39 Muhammad M.A.S. Mahmoud

40 frecventa bazata pe caracteristica V/Hz 3. frecventa bazata pe caracteristica V/Hz PASUL 2: La acest pas, vom liniariza curbele "Alfa-frecventa" obtinute in pasul 1. Curbele rezultate legate de V/H si V/H 3 sunt impartite in sectiuni M si N, (marcate cu galben in tabelele cu rezultate), care pot fi aproximate la cele mai apropiate sectiuni liniare. Se construiesc doua controlere fuzzy. Una pentru curba V/Hz3 H "Alfa-frecventa" si altul pentru curba V/H "Alfa-frecventa". Primul controler fuzzy consta in subcontrolere, M fuzzy, fiecare reprezentand o sectiune, iar al doilea controler este alcatuit din N subcontrolere, fiecare reprezentand deasemenea o sectiune. Outputul rezultant al fiecarui sub-controler fuzzy va fi egal cu sectiunea respectiva liniarizata folosind urmatoarele functii pentru procesul de implicare fuzzy: Motor Mamdany. Tip triunghiular pentru functiile de apartenenta. Produs pentru AND (SI). Max pentru SAU (OR). Min pentru Implicare Proportional pentru agregare. Cel mai mare maxim pentru Defuzzificare Cu regula fuzzy: DACA (Frecventa) ESTE MF (input) a ATUNCI () ESTE MF(output) b (33) unde, a = 1,2, K (numarul functiunii de apartenenta fuzzy) b = K a + 1 (numarul functiunii de apartenenta fuzzy ) si K este numarul functiunilor de apartenenta fuzzy. In functie de setarile fuzzy de mai sus, urmatoarea Figura 36 ilustreaza un input/output tipic pentru un sub-controler fuzzy legate de V/Hz 3 cu o gama de frecventa de input de Hz si un unghi output de tragere Alfa () in intervalul de grd. Rezultatele dovedesc validitatea sub-controlerului fuzzy de a reprezenta sectiunea liniarizata a acestui interval specific PASUL 3: Fig 36: Input/output tipic pentru un sub-controler fuzzy legate de V/Hz 3 Setul de instrumente Simulink este folosit pentru a construi controlerul fuzzy V/Hz 3 pentru sistemul motor-pompa ilustrat in Fig 29. Simularea completa este realizata pentru a functiona cu motor de inductie de la gama de frecvente de 0-50 Hz. Se presupune initial ca motorul este in stare de functionare (alunecare = 0,02), cand pornirea motorului a fost facuta pe caracteristica V/Hz, nu pe V/Hz 3. Rezultatul se gaseste in tabelul 2. Tabelul 2: Resultatele controlerului fuzzy de V/Hz 3 pentru sistemul motor-pompa 40 Muhammad M.A.S. Mahmoud

41 Faza Tensiunea de faza Alfa Tensiunea de faza Eficienta sursa Frecventa Alfa Masurat necesara controlata Calculat controlata masurata masurata Tensiune sursa [Hz] [Grd] [V] [Grd] [Volt] % [V] Tensiunea 0 de faza 180 rotor blocat Tensiunea rotor blocat de rotor blocat Faza sursa Frecventa Alfa Eficienta Eficienta necesara Alfa rotor Masurat blocat faza rotor controlata Tensiune sursa Calculat blocat masurata rotor V/H_SS blocat controlata [Grd] masurata 231 [V] 4 [Hz] 24 [Grd] % % [V] [Volt] rotor blocat 156 rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat rotor blocat Tabel 3: Rezultatele controlerului fuzzy V/Hz pentru sistemul motor-pompa PASUL 4: In aceasta etapa, instrumental SIMULINK este utilizat pentru a construi controlerul fuzzy V/Hz in loc de V/Hz 3. Motorul se presupune a fi initial in repaus. Tabelul 3 de mai sus rezuma rezultatele. 41 Muhammad M.A.S. Mahmoud

42 PASUL 5: De la pasul 3 si pasul 4, randamentul in starea de echilibru poate fi comparat intre controlerele V/Hz3 si V/H. Rezultatul este dat in figura urmatoare 37 & 38. Fig.37. Randamentul la o stare de echilibru atins de ambele controlere V/Hz si V/Hz 3 Fig.38. Desfasurarea randamentului net maxim atins de ambele controlere. In figura 37, se poate observa ca randamentul maxim alterneaza intre cele doua controlere. Din frecventa 2.8Hz la 23.5Hz, randamnetul maxim poate fi realizata prin controlerul V/Hz 3. Cu toate acestea, la frecventa Hz, randamentul maxim poate fi realizat prin controlerul V/Hz. Pentru domeniul de frecventa mai mare de 37 Hz, unghiul de tragere pentru ambele controlere atinge minimul (zero), si tensiunea aplicata motorului atinge valoarea sa maxima (230 V), prin urmare, ambele controlere au aceleasi rezultate pentru randament. Fig 38 ilustreaza randamentul maxim net realizat de catre ambele controlere. Pentru a construi controlerul fuzzy necesar, trebuie luate in considerare urmatoarele criterii, precum si la constructia acestuia: a. Controlerul trebuie sa treaca la caracteristica V/Hz in timpul pornirii motorului. b. Pentru randament maxim: Controlerul trebuie sa fie trecut la V/Hz 3 pentru frecvenea mai mici de 23,5 Hz. Controlerul trebuie sa fie trecut la V/Hz in gama de frecvente de la 37Hz la 23.5Hz. Fig 39: Controlere fuzzy propuse pentru a obtine randamentul maxim pentru operatia pompa-motor la orice frecventa 42 Muhammad M.A.S. Mahmoud

43 5.3. REZULTATE SI PERTURBARI Modelul din Fig.39 a fost utilizat pentru a determina principalele caracteristici pompa-motor, cum ar fi "Randament", "Putere", "Pierderi", "Factor de putere", "Ora de pornire" si "Protectie", pentru intervalul efectiv de frecventa de la 2.8Hz la 35Hz. Rezultatul va fi ilustrat si discutat in continuare in aceasta clauza RANDAMENT: Neglijand pierderile din circuitul tiristor, curba de input putere-randament obtinuta de controlerul circuitului tiristor cu unda completa din aceasta lucrare poate fi comparata cu rezultatul obtinut in [37], folosind controlerul link DC. Figura 40 ilustreaza rezultatele: Fig 40: Comparatie intre rezultatele controlerului tiristor cu unde complete si rezultatele controlerului link DC Din rezultat se poate observa ca la o putere de intrare de 150 Watt, randamentul sistemului de pompa - motor s-a imbunatatit de la 47% la 64% prin utilizarea controlerului fuzzy propus pentru a regla unghiul de tragere al circuitului tiristor cu unda completa FACTORUL DE PUTERE MOTOR Tabelul 3 ilustreaza factorul de putere al motorului in cazul aplicarii controlerelor V/Hz si V/Hz 3. Comparand Tabelul 4 cu figurile 37a, se poate usor face o corelare intre cele doua curbe pentru a concluziona ca invelisul de maxim randament este urmarirea factorului de putere maxima obtinut din ambele controlere. Tabelul 4: Rezultate ale factorului de putere al motorului Frecventa z] Factor de putere V/H SS Factor de putere V/H 3 SS Randament MAX % Muhammad M.A.S. Mahmoud

44 PUTEREA MOTORULUI "Puterea de intrare a motorului", "Puterea de iesire a motorului", "Pierderi la Motor" si "Puterea de iesire pompa" la pompa sunt ilustrate in tabelele 5, 6, 7, si respectiv 8. Tabelul 5: Rezultate Puterea de intrare a motorului Frecv [Hz] Puterea de intrare la motor V/H SS [WATT] V/H 3 SS Putere de intrare la motor [WATT] Randament max% Tabelul 6: Rezultatele puterii de iesire a motorului Frecv [Hz] V/H SS [WATT] Putere de iesire de la motor V/H 3 SS Putere de iesire de la motor [WATT] Randament max % 44 Muhammad M.A.S. Mahmoud

45 Tabelul 7: Rezultatele puterii de iesire a pompei Frecv [Hz] V/H SS [WATT] Putere de iesire de la pompa V/H 3 SS [WATT] Putere de iesire catre pompa Randament max% Tabelul 8: Rezultatele pierderilor de motor Frecv [Hz] V/H SS Pierderi de motor [Watt] V/H^3 SS Cuplul motorului [Watt] Randamentul max % 45 Muhammad M.A.S. Mahmoud

46 Pentru rezultatele de mai sus ale "Puterii de intrare motor", este de remarcat faptul ca, in intervalul efectiv de frecventa de la 2.8Hz la 35 Hz, controlerul a operat motorul la o putere minima, care poate fi obtinuta fie prin V/Hz sau V/Hz 3. Acest rezultat este in concordanta cu rezultatele pierderilor de motor (Tabelul 8), deoarece pierderile au fost de asemenea minimizate datorita imbunatatirii factorului de putere al motorului. Cu toate acestea, curba "Puterii motorului" (tabelul 6) arata ca mai putina energie devine disponibila pentru pompa si respectiv pompa a furnizat mai putina putere de iesire pentru pomparea lichidului (tabelul 7). Analizand rezultatele, s-a constatat ca reducerea "Puterii motorului", in intervalul efectiv de frecventa este mai eficienta decat cresterea "Puterii de iesire a motorului" si "Puterea de iesire a pompei". Tabelul 9 ilustreaza economia neta la puterea sistemului de pompare care determina imbunatatirea eficientei sistemului de pompare, unde: Eficienta = Puterea de iesire a pompei / puterea de intrare motor (34) Deoarece reducerea puterii de intrare motor este mai mare decat cresterea puterii de iesire a pompei, randamanetul resultant este crescut. Tabelul 9: Economia neta la puterea sistemului de pompare Frecv [Hz] Reducerea puterii de intrare in motor Cresterea puterii de iesire din motor Crestere puterii de intrare pompa Eonomia neta la puterea de pompare VITEZA Tabelul 10 face un rezumat al rezultatelor vitezei pompa-motor la aplicarea controlerelor V/Hz si V/Hz 3. Se poate observa o usoara diferenta in viteza la operarea motorului cu controler V/H si V/H 3. Aceasta usoara schimbare de viteza se datoreaza de fapt schimbarii la tensiunea aplicata care cauzeaza o usoara schimbare a valorii cuplului de operare si in mod normal aceasta nu cauzeaza o schimbare efectiva a vitezei la motoarele cu inductie. 46 Muhammad M.A.S. Mahmoud

47 Tabelul 10: Viteza motor-pompa Frecv [Hz] V/H SS RPM V/H 3 SS RPM Randamentul max % CURENTUL DE PORNIRE Timpul actual de pornire pentru motorul bazat pe caracterisitca V/Hz este prezentat in figura 40. Aceste date sunt importante pentru protectia motorului, dupa cum poate indica rotorul blocat la frecvente diferite. In consecinta, releul de protectie trebuie sa fie programat sa initieze un semnal de declansare in cazul in care momentul actual de pornire al motorului depaseste timpul de pornire dat in (Figura 41). Fig. 41: Timpul de pornire al motorului la o frecvente diferita 5.4. CONCLUZIE Controlerul fuzzy cu circuit inchis prezentat in acest capitol are o tehnica eficienta, rapida si precisa in la controlul motorului. Dupa cum se vede din structura generala a controlerului, se utilizeaza atat caracteristica V/Hz cat si cea V/Hz 3 pentru a obtine randamentul maxim pomparea sistemului de stocare a energiei. O mai buna eficienta a fost realizata prin utilizarea unui circuit de control cu tiristor in loc de linkul DC pentru a controla caracteristicile dependenta tensiune-frecventa. Cauza efectiva care produce imbunatatirea randamentului este imbunatatirea factorului de putere al motorului. Aceasta contributie la cercetare va aduce in atentie in activitatea viitoare generalizarea controlerelor motoarelor pentru a include atat caracteristicile V/Hz cat si V/Hz 3, astfel incat caracteristica dependenta optima a frecventei de tensiune sa poata fi selectata pentru a realiza pierderi minime si eficienta maxima a motorului. Mai multe probleme trebuie, de asemenea, sa fie luate in considerare in viitor, cum ar fi problema armonicelor produse prin descrierea unui filtru de armonici. In plus, setarea releelor de protectie trebuie sa fie verificata in timpul actiunii de controler. 47 Muhammad M.A.S. Mahmoud

48 CAPITOLUL 6 CONTROLUL PUTERII REACTIVE SI A IMBUNATATIRII FACTORULUI DE PUTERE UTILIZAND CONTROLERE FUZZY REZUMATUL CAPITOLULUI 6: In acest capitol, ne vom concentra pe utilizarea de seturi de logica fuzzy pentru a controla factorul de putere de alimentare. Schema de control logica fuzzy propusa consta din doua controlere. Primul controler (FGC) este conceput pentru a da cea mai apropiata valoare dorita a unghiului de tragere necesara pentru compensarea puterii reactive sursa. Cu toate acestea, iesirea de corectie a acestui controler nu este eficient de precisa si, prin urmare, este nevoie de o alta etapa de corectie. Astfel, al doilea controler (FFC) verifica valoarea factorului de putere sursa si o imbunatateste peste o valoare prestabilita dorita. Discutia include urmatoarele: Ilustrarea schemei de control propuse. Descrierea etapelor de proiectare ale controlerului factorului de putere. Simularea tehnicii propuse de testare pentru trei studii de caz diferite CONTROLER FUZZY AL FACTORULUI DE PUTERE Figura 42 ilustreaza schema bloc pentru o incarcare variabila monofazata, cu factor de putere variabil decalat, furnizat de sinusoida sursei de curent alternativ. Baterie de condensatoare in paralel cu inductanta, controlata de un circuit unda completa monofazat, care este conectat in paralel cu incarcatura potrivita sa guverneze puterea totala reactiva a circuitului. Controlerul fuzzy este conceput pentru a regla unghiul de tragere al circuitului unda completa monofazat, in scopul de a regla tensiunea aplicata peste inductanta. In acest fel, puterea totala reactiva a sursei poate fi minimizata pentru imbunatatirea factorului de putere sursa. Pentru circuite trifazate, un controler este dedicat pentru fiecare etapa. Pentru simplitate am considerat aici un circuit monofazat. Fig. 42: O diagram bloc detaliata a incarcarii, controlerele fuzzy, sursa si schema de control Structura controlerului din figura 42 contine doua controlere fuzzy independente: Fuzzy Grouse Controler (FGC) si controlerul Fine Fuzzy (FFC). Intrarea FGC este puterea reactiva de sarcina. Semnalul de iesire al acestui controler da cea mai apropiata valoare a unghiului de tragere dorit, care este necesar pentru a minimiza factorul de putere sursa. Inputul FFC este factorul de putere sursa. Iesirea FFC corecteaza unghiul de tragere al controlerului unda completa monofazat, pana cand factorul de putere sursa atinge sau depaseste valoarea presetata dorita. Urmatoarele proceduri descriu etapele de proiectare ale controlerului factor de putere: 48 Muhammad M.A.S. Mahmoud

49 DIMENSIONAREA ELEMENTELOR Dimensiunile inductanta" si baterie de capacitanta sunt selectate astfel incat puterea lor maxima reactiva disponibila (in VAR) este egala cu puterea maxima de sarcina reactiva (MLQ). Avand in vedere ca sursa de tensiune este continuu aplicata pe bateria de capacitanta (presupunand caderea de tensiune pe cablul scurt neglijabila), atunci valoarea capacitantei "C" a bateriei poate fi determinata dupa cum urmeaza: MLQ C 2 f Unde V source este sursa r.m.s. de tensiune in volti and f is sursa de frecventa in Hz. Cu toate acestea, nu este cazul pentru inductanta deoarece este conectata in serie cu un controler de unda completa. Existenta unor astfel de controlere va limita puterea reactiva maxima disponibila consumata de inductanta in functie de actiunea unghiului de tragere a puntii tiristoare. Astfel, efectul circuitului unda completa monofazat se in considerare la determinarea dimensiunii inductantei. Dupa cum sunt enumerate in [73], formulele generale pentru valoarea efectiva a curentului (I load ) si a tensiunii (V load ), peste o incarcare, cuprind inductanta in serie cu rezistenta, controlata de un circuit unda completa monofazat. Aceste formule sunt date dupa cum urmeaza: I Unde: =2f radian/second = unghiul de tragere = unghiul de extinctie (unghiul taiat) = tan -1 (l/r) l = inductanta de sarcina r = rezistenta de sarcina t = timp z = impedanta de sarcina 2 V source Farad (35) β 2V r source 1 ( ) (α / ω t) l 1/2 Load [ {sin(ω t θ) sin(α θ)e }dω t] z π π β 2V ( r source 1 ) (α / ω t) l 1/2 Load [ {sin(ω t θ) sin(α θ)e }dω t] V z π π (36a) (36b) Deoarece unghiul de conducere = - nu poate depasi, unghiul de tragere nu poate fi mai mic decat, iar domeniul de reglaj al unghiului de tragere este: (37) Pentru puterea reactiva maxima disponibila consumata de inductanta pura MARP, unde r este ignorata in ecuatia de mai sus 3.2 a & b), se considera unghiul maxim de conducere. Prin urmare, valoarea inductantei poate fi calculata din urmatoarea ecuatie presupunand ca = /2 si = (neglijand impedanta de cablu scurt si considerand tiristoarele ideale): MARP = (V load ) x (I load ) (38) 49 Muhammad M.A.S. Mahmoud

50 Aceasta valoare MARP trebuie sa fie egala cu sarcina maxima reactiva MLQ putere pentru compensare completa. Cu toate acestea, cele doua ecuatii enumerate mai sus sunt neliniare si dificil de rezolvat. Este necesara o alta procedura simpla atunci cand se determina marimea inductantei L. Astfel, valoarea inductantei poate fi gasita printr-o metoda practica si rapida cu ajutorul instrumentului Simulink [72]. Figura 43, ilustreaza modelul propus, care a fost folosit. Modelul consta dintr-o sursa de alimentare de curent alternativ conectat la un compensator de putere reactiva controlata de un circuit tiristor. Procedura de a gasi valoarea inductantei L poate fi rezumate la urmatoarele etape: Selectati o valoare initiala pentru inductanta ca L = 1 ( 2C) Rulati modelul si inregistrati sursa VAR sursa. Daca sursa VAR este egala cu zero, atunci opriti testele. Daca nu, cresteti usor valoarea inductantei pana cand sursa VAR atinge valoarea zero. Apoi, aceasta valoare a sursei VAR va determina valoarea dorita a inductantei. Fig.43: Circuit Simulink utilizat pentru determinarea si schitarea raportului (Q L/ MLQ) in functie de unghiul de tragere ()in domeniul de la /2 la FUZZY GROUSE CONTROLER (FGC) DESIGN: Dupa folosirea modelului Simulink aratat in Figura 25, valoarea inductantei este obtinuta din iteratie. Apoi, acelasi model este utilizat din nou pentru a gasi raportul (Q L /MLQ) pentru o serie de (), incepand de la / 2 la unde (Q L ) este puterea reactiva a inductantei la o anumita valoare (). Acest raport (Q L / MLQ) in functie de unghiul de tragere () este apoi schitat. Curba tipica este cea aratata in Fig. 44. Fig.44: Curba tipica pentru (Q L/ MLQ) in functie de unghiul de tragere () Dupa aceea, curba neliniara rezultata se imparte in N sectiuni, unde fiecare sectiune neliniara este aproximata de sectiunea liniara cea mai apropiata. Astfel, N Gross Fuzzy controlers (FGC) sunt construite, cate un FGC pentru fiecare sectiune, astfel incat inputul fiecarui controler sa fie egal cu 1 - (Q Load / (MLQ), unde (Q Load ) este puterea reactiva de sarcina. Outputul lui FGC este unghiul de tragere (), rezultand (Q L ), aproximativ egal cu MLQ minus Q Load. Precizia rezultantei (Q L ) depinde de 50 Muhammad M.A.S. Mahmoud

51 liniarizarea curbei. In scopul de a proiecta fiecare FGC, intreaga gama de intrare a functiei de apartenenta fuzzy FGCMF(in) a pentru fiecare controler este setata la limitele (Q L / MLQ) din sectiunea respectiva liniarizata, si gama de intrare a functiei de apartenenta fuzzy FGCMF(in) b pentru fiecare controler este setata la limitele () din sectiunea liniarizata respectiva. De exemplu, in cazul 3 (cum va fi explicat mai tarziu in detaliu), primul controler este proiectat pentru a lua o actiune in cazul in care raportul (QL / MLQ) ajunge la o valoare cuprinsa intre rl = 0,95 si 1 si, outputul unghiului de tragere al acestui controler va lua o valoare intre 90 de grade si 1 = 100 grade. Cu toate acestea, al doilea controler este proiectat pentru a lua o actiune in cazul in care raportul (QL / MLQ), ajunge la o valoare intre r2 = 0,175 si rl = 0,950 si, outputul unghiului de tragere al acestui controler va adopta o valoare intre 1 = 100 grade si 2 = 105 grade, si asa mai departe. Outputul rezultant al fiecarui controler fuzzy poate fi obtinut bazat pesectiunea liniarizata respectiva utilizand urmatoarele functiuni pentru procese de implicare fuzyy: Motor Mamdany. Tip triunghi pentru functii de apartenenta. Produs pentru AND (SI). Max pentru OR (SAU). Proportional pentru agregare. Cel mai mare maxim pentru Defuzzificare. Regula fuzzy : IF(DACA) este MF(in) a THEN (ATUNCI) () este MF(out) b unde, a = 1,2,... F (numarul fuzzy al functiei de apartenenta) b = F-a+l (numarul fuzzy al functiei de apartenenta) a si b sunt numere ale functiilor de apartenenta F este numarul fuzzy al functiei de apartenenta. Sistemul Simulink de schimbare automata SS 1 (Fig. 42) este proiectat sa verifice intervalul activ al (Q L /MLQ) pentru a selecta FGC corespunzator bazat pe acea valoare a raportului (Q L /MLQ) PROIECTARE FUZZY FINE CONTROLER (FFC) Deoarece iesirea FGC nu este exacta datorita procesului de liniarizare, FFC este conceput pentru a regla unghiul de tragere g, in scopul de a obtine factorul de putere dorit. Doua controlere fuzzy sunt folosite impreuna cu sistemul de comutare automata pentru a selecta controlerul adecvat in functie de tipul factorului de putere (Lead sau Lag), care este determinat de sursa VAR semnul (+ sau -) asa cum se arata in figura 42. Inputul fiecarui controler FFC este factorul sursa de alimentare (PF) si outputul este unghiul de tragere corectiva (M), care este necesar pentru a regla fin iesirea FGC. Deoarece valoarea factorului de putere variaza intre zero si unu, atunci amplitudinea inputului functiei de apartenenta a fiecarui FPC, FFCMF(in) a este [0, 1]. Outputul functiei de iesire a fiecarui FFC este FFCMF(out-Lag) a pentru intarzierea inputului si FFCMF (out-lead) a, pentru conducerea inputului si, amploarea intervalului unghiului de tragere pentru prima sectiune linearizata ( 1 ) este considerata ca o baza pentru a scala outputul FFC dat in continuare, cu faptul ca orice alta sectiune pot fi selectata ca baza. De asemenea, [0, Δ 1 ] si [-Δ 1, 0] sunt atribuite FFCMF (out-lag) b si respectiv FFCMF (out-lead) b. In plus, factorii de multiplicare N (k N = Δ N,/ 1 ) sunt utilizati pentru a scala outputul FFC in scopul de a se potrivi cu magnitudinea gamei unghiului de tragere al sectiunii linearzate respective (Δ N ). Prin aceasta metoda, se utilizeaza mai putine FFC. 51 Muhammad M.A.S. Mahmoud

52 Un alt sistem automat de comutare Simulink SS2, asa cum se arata in figura 42 sincronizat cu SS 1 este conceput pentru a verifica gama activa de (Q L /MLQ), in scopul de a selecta factorul de multiplicare adecvat (K N ). Functiile fuzzy de implicare in proces folosite pentru proiectarea FGC sunt utilizate de asemenea pentru proiectarea fiecarui desen sau model FFC, dar cu urmatoarele reguli fuzzy: IF (PF) este FFCMF (in) a THEN ( ) este FFCMF (out Lag) a (39) IF (PF) este FFCMF (in) a THEN ( ) este FFCMF (out Lead) a (40) PROIECTAREA SEMNALULUI DE CONTROL DISCRET Tehnica de insumare este utilizata pentru a adauga iesirea GFC la iesirea FFC. Sistemul de prelevare aratat in figura 42 este proiectat pentru a converti semnalul analogic de control rezultant la semnalul discret. Timpul de esantionare este selectat a fi mai mare decat constanta de timp a sistemului. Semnalul discret este conectat la intrarea pentru generatorul de impulsuri sincronizate pentru a controla unghiul de tragere al tiristorului. In consecinta, reteaua var si factorul de putere sursa sunt controlate STUDIU DE CAZ Instrumentul MATLAB-Simulink a fost utilizat pentru a modela circuitul prezentat in figura 42, care este folosit ca baza pentru studiul a trei cazuri "pilot". Aceste cazuri sunt atribuite pentru a verifica capacitatea controlerului de a opera intr-o variatie considerabila a valorilor factorului de putere la diferite sarcini si nivele de tensiune DATELE CAZURILOR Fiecare caz este format din patru etape de sarcina. Etapele de sarcina sunt selectate astfel incat factorul de putere sa varieze intre lag. Cu toate acestea, pentru cazurile practice, factorul de putere variaza intre 0,6 si 0,8 si astfel, gama larga propusa pentru factorul de putere testat aici este de a demonstra capacitatea controlerului proiectat. Tabelul 11 rezuma parametrii circuitului pentru trei niveluri de tensiune de 120, 480 si 4160 volti. Figurile 45 a, b si c ilustreaza procesul de liniarizare pentru fiecare caz. 52 Muhammad M.A.S. Mahmoud

53 Tabelul 11: Datele circuitului parametrii cazurilor MLQ Fig.45a: Rezultatele liniarizarii pentru cazul 1 Deg. MLQ Deg. Fig.45b: Rezultatele liniarizarii pentru cazul 2 MLQ Deg Fig.45c: Rezultatele liniarizarii pentru cazul 3 53 Muhammad M.A.S. Mahmoud

54 REZULTATE Controlerul este ajustat pentru a corecta factorul de putere al cazurilor la o valoare mai mare decat o valoare dorita de 0,97. Aceasta valoare este prestabilita si poate fi orice valoare practica aleasa. Figurile 46 a, b & c ilustreaza rezultatele pentru cazurile 1-3. Aceste cifre arata variatia sarcinii puterii active si reactive in raport cu timpul, pentru fiecare caz. Raspunsul controlerului in timpul perioadei de testare reprezentata de unghiul de tragere este de asemenea indicat. In plus, sursa si valorile factorului de putere al sarcinii sunt reprezentate grafic pentru a verifica timpul de raspuns al controlerului si acuratetea. 54 Muhammad M.A.S. Mahmoud

55 6.3. CONCLUZIE Rezultatele testelor pentru cele trei cazuri arata clar cat de eficient este controlerul. Chiar si atunci cand puterea reactiva de sarcina este foarte mica la un factor de putere atat inalta cat si jos, controlerull a reusit sa ajunga la un nivel de precizie. In timpul etapei de unde factorul de putere al sarcinii este mai mare de 0,97 si, prin urmare, nu este nevoie de compensarea cu un condensator, controlerul va verifica factorul de putere sursa de la inceputul acelei etape si daca scade sub 0. 97, va actiona, in scopul de a elimina compensarea adaugata in etapa anterioara. Acesta este motivul pentru care controlerul a actionat asa cum se arata in figura 44 pentru sarcina a patra in cazul nr. 1 unde factorul de sursa de alimentare scade sub Cu toate acestea, in cazul in care factorul de putere sursa sta peste valoarea prestabilita a factorului de putere de 0,97 in etapa de sarcina in care factorul de putere al sarcinii este mai mare de 0,97, atunci nu se va lua nici o masura ca in figura 44 pentru a patra sarcina in cazul nr. 3. Timpul necesar pentru imbunatatirea factorului de putere al controlerului, este relativ scurt in toate cele trei cazuri, in comparatie cu aplicatiile practice. In cazurile reale, factorul de putere ramane neschimbat pentru o perioada mai lunga de timp. Timpul maxim pentru corectia factorului de putere a fost de 0.35 secunde inregistrate la cazul nr.1. In general, graficele arata ca controlerul functioneaza satisfacator in conditii diferite de incarcare si atunci cand nu este nevoie de compensatia condensatorului. Asa cum s-a mentionat mai inainte, corectia factorului de putere este intr-adevar o problema importanta. Controlerul proiectat prezentat in aceasta sectiune prezinta o tehnica eficienta, rapida si precisa in controlul puterii reactive. Dupa cum se vede din structura generala a controlerului, este aplicabil pentru sarcinile ramase ale factorului de putere. Practic, acest lucru este aproape adevarat, dar nu intotdeauna in cazul in care, in rare ocazii, factorul de putere de sarcina totala conduce nu ramane in urma. Acest lucru va atrage atentia spre generalizarea controlerelor prezentate, astfel ca va fi benefic pentru ambele cazuri. Mai multe probleme trebuie, de asemenea, sa fie luate in considerare in viitor, cum ar fi dinamica motoarelor. Dupa cum este cunoscut ca sarcinile cele mai conectate sunt motoarele care intr-adevar necesita testarea acestui controler in aceste conditii. Din rezultatele testelor, s-a vazut ca viteza controlerului depinde de constanta de timp a sistemului si, prin urmare, este nevoie de o intarziere pentru a asigura ca dinamica motoarelor atinge echilibrul. Alte aspecte legate de tiristoare, cum ar fi armonicele trebuie sa fie luate in considerare pentru descrierea filtrului de armonici. In plus, dispozitivele de protectie, cum ar fi releele trebuie sa fie verificate in timpul actiunii controlerului. In cele din urma, lucrarea prezentata a fost bazata pe o singura faza si poate fi extinsa pentru sistem trifazic. 55 Muhammad M.A.S. Mahmoud

56 CAPITOLUL 7 MODELUL DE ESTIMARE A RATEI ACCIDENTELOR BAZAT PE FACTORUL UMAN UTILIZAND TEHNCI DE CLUSTERING FUZZY C- MEAN REZUMATUL CAPITOLULUI 7: In aceasta parte a lucrarii, vom incerca sa utilizam o abordare complet diferita si foarte noua pentru a analiza - accidentele din sectoarele de constructii. Va fi dezvoltat un model pentru datele colectate dintr-un chestionar de rata a accidentelor completat de catre muncitori care lucreaza pentru o companie de constructii de renume. Acest chestionar a fost conceput pentru a include informatii despre factorul uman, precum si alti factori, cum ar fi tipul de munca, factorii de conducere, training, factori fizici si istoricul ratei de accidente pentru fiecare munca in timpul perioadei de munca in aceasta companie anume de constructii, si experienta sa in timpul carierei. Datele colectate vor fi impartite intr-un set de training pentru construirea modelului si un test pentru verificarea modelului. Informatiile de training se clasifica intr-un numar de grupuri sau clustere, centrele de greutate ale acestor grupuri fiind ulterior folosite pentru a genera un set de reguli pentru a dezvolta un motor fuzzye, care poate apoi prezice si prognoza rata de accidente. Cazurile test vor fi utilizate pentru a verifica si valida modelul dezvoltat. Discutii cu privire la rezultatele obtinute prin utilizarea tehnicilor de logica fuzzy se efectueaza COLECTAREA DATELOR SI ORGANIZAREA Diferite autoritati guvernamentale masoara siguranta pe santiere de constructii [20], insa coordonarea si schimbul de informatii intre ele inca lipseste. In plus, datele disponibile pe santiere privind accidentele nu sunt nici corecte, nici complete, din cauza lipsei unui sistem de raportare a accidentelor de incredere si a unui sistem de inregistrare. Inregistrarile incomplete se datoreaza investigarii superficiale a accidentelor. Prin urmare, am incercat sa evitam modul normal de a face acest lucru, si in schimb, ne-am concentrat pe muncitor, si ratele sale de accidente in timpul anilor sai de experienta de lucru ca o sursa de date importanta. Am incercat sa concepem chestionarul in asa fel incat sa serveasca scopului nostru de analiza datelor, si am ales metoda interviului pentru a obtine maximum de date exacte posibil CONCEPEREA CHESTIONARULUI In conceperea chestionarului (Anexa 1), am selectat cateva caracteristici anume ale naturii umane, care, credem noi, au un mare potential la cauza accidentelor de pe piata locala [20]. Cea de a doua pagina a fost conceputa pentru a se concentra pe informatiile de lucru. A treia pagina a fost un amestec de factori externi si istoric de accidente, concentrandu-se pe numarul de accidente cu care muncitorul s- a confruntat in timpul activitatii sale de pe piata locala de constructii, care a fost cele mai importante date de care am avut nevoie pentru a dezvolta modelul nostru. Severitatea accidentelor nu a fost luata in considerare, deoarece nu este considerat un factor care influenteaza rata accidentelor RASPUNSUL Din cazurile originale pe care le-am colectat de la 95 de oameni, am inclus doar 76 de cazuri si am exclus 19 de cazuri, care au fost incomplete. Acest lucru a produs o rata de raspuns foarte mare, care a ajuns la 82,1%, care este destul de ridicata, mai ales ca lungimea chestionarului este destul de mare si este un pic complicat LIMITARI Limitari in acest studiu ar trebui sa remarcate. Una dintre limitari este ca nu am inclus informatii specifice 56 Muhammad M.A.S. Mahmoud

57 legate de consecintele accidentului. O alta limitare este faptul ca acest studiu a fost facut numai pe barbati si nici un caz de sex feminin a fost studiat, ceea ce il face specific doar pentru un singur sex MATRICE DE OPTIUNI Matricea de optiuni (FM) este cea mai importanta parte a activitatii noastre in acest capitol, deoarece prin utilizarea acestei matrici am fost capabili de a converti variabilele lingvistice in variabile numerice. Astfel, avem de-a face cazuri practice si am redus operatiunile necesare de procesare a rezultatelor. Coloanele matricei FM reprezinta caracteristica variabilelor obtinute din chestionar. Randurile matricei reprezinta cazuri diferite de muncitori pe care i-am selectat pentru interviuri. Astfel, pentru fiecare caz din matrice am trasat semnificatiile lingvistice in numere conforme cu ponderile propuse. Aceste ponderi caracteristice sunt scalate pe o scara de ordinul cinci de la 1 la 5, pentru a reprezenta variabilele lingvistice. Prin urmare, 1 inseamna `foarte rau, 2 inseamna `rau, 3 inseamna ` mediu, 4 inseamna `bun`, iar 5 inseamna `foarte bun. Toate celelalte variabile sunt tratate in acelasi mod, pana cand a fost generata matricea. O proba a caracteristicilor matrii este prezentata in tabelul 12. Matricea caracteristica completa este atasata in Anexa 2. Tabelul 12: Exemplu de matrice caracteristica care ilustreaza ponderea unora dintre caracterisitci pentru primele 10 cazuri 7.2. MODELARE In acest stadiu, vor fi implementata tehnicile FCM pe matricea caracteristica dupa normalizarea datelor, bazate pe valorile maxime ale coloanei pentru a usura munca si fiind mult mai orientativ, apoi s-a decis numarul optim de clustere, prin aplicarea unor tehnici de valabilitate de grup. Centrele de greutate pentru aceste grupuri optime sunt considerate modele perfecte si reprezinta matricea caracteristica. In order to obtain the models, the following steps have been implemented: Fiecare coloana din matricea de caracteristici este normalizata prin divizarea tuturor numerelor din aceasta coloana prin numarul maxim de valori absolute ale tuturor numerelor din coloana mentionata. Studiul valabilitatii clusterului este implementat pentru a determina numarul optim de clustere pentru datele normalizate. Tehnica FCM este implementata pentru a determina matricea centrului de greutate a numarului selectat de clustere REZULTATELE SI DISCUTII DESPRE CLUSTERING Rezultatele pot fi rezumate dupa cum urmeaza: a. Numarul optim de clustere (12) este determinat de punerea in aplicare a tehnicii de valabilitate a clusterului. Rezultatul este prezentat in figura 47, care ne da raportul dintre numarul de clusteruri si eroarea corespunzatoare unde: 57 Muhammad M.A.S. Mahmoud

58 Eroarea = Absoluta (1-index) (41) Optimum number of cluster at min error Where error = absolute (1 index) E R R O R NO. OF CLUSTERS Fig. 47: Relatia intre numarul de clustere si eroarea corespunzatoare Tabelul 13 ilustreaza matricea centrului de greutate pentru numarul optim de clustere (12), unde e FW(j) reprezinta caracterisitca pondere descrisa in Tabelul 14. Tabelul 13: Ilustreaza matricea centrului de greutate pentru numarul optim de clustere (12), FW1 FW2 FW3 FW4 FW5 FW6 FW7 FW8 FW9 FW10 FW11 FW12 FW13 FW14 FW15 FW16 FW17 FW18 FW19 FW20 FW21 FW22 FW Tabelul 14: Descrierea caracteristicelor de pondere 58 Muhammad M.A.S. Mahmoud

59 7.4. MASURAREA DATELOR Pentru a reduce eroarea in estimarea variatiilor functiilor de apartenenta (de exemplu interval estimativ FW5 fost de la 1 la 5, in timp ce la matricea centrului de greutate este gasit intervalul pentru aceeasi caracteristica a fi de la la ). Fiecare element de vector este masurat conform urmatoarei formule: X scaled = X i -X min /(X max - X min ) (42) Unde: X i = Element de vector X min = Min. element de vector X max = Max. element de vector 7.5. DEZVOLTAREA MODELULUI Prin compararea fiecarui rand al matricei centrului de greutate cu continutul chestionar dupa scalare, se poate deduce structura modelului respectiv, de exemplu pentru rata maxima si minima a accidentelor asa cum este ilustrat in Tabelul 15. Din structura pot fi extrase urmatoarele caracteristici: a. Muncile in aceasta companie de constructii pot fi clasificate in 12 modele. b. Rata asteptata a accidentelor in societate variaza de la accidente pe an. c. Prin compararea celor doua modele extreme de mai sus, se poate descoperi cu usurinta ca primirea salariului la timp, nu are niciun impact efectiv asupra ratei accidentelor. d. Cea mai mare rata a accidentelor se intampla pentru lucratorii care nu sunt locali (traiesc fara familia lor in majoritatea timpului ). e. Cele douasprezece modele obtinute anterior in sectiunea 7.5, vor fi utilizate ulterior, ca reguli fuzzy care reprezinta compania de constructii locala pentru a prezice rata de accidentelor pentru orice persoana care lucreaza in domeniul constructiilor. Table 15: Caracterisitci ale modelului pentru rata minima si maxima de accidente 7.6. RATA DE PREZICERE A ACCIDENTELOR: Acum, tehnici de logica fuzzy vor fi implementate cu ajutorul modelelor obtinute in sectiunea 7.5, ca si reguli fuzzy perfecte, pentru a prezice rata accidentelor pentru orice muncitor care lucreaza in domeniul constructiilor. Urmatoarea diagrama (fig. 48) descrie sistemul fuzzy de prezicerea accidentelor: 59 Muhammad M.A.S. Mahmoud

60 Fig.48. Fluxul fuzzy de prezicere a accidentelor Modelele obtinute de la fuzzy C-means la procesul de clusterizare au fost considerate ca fiind reguli fuzzy foarte bune si potrivite, care guverneaza relatia dintre lucratorii din domeniul constructiilor, si rata anuala precoizata de accidente. Frumusetea utilizarii acestui tip de clustering nu este numai de a realiza modelele cerute, dar si ca aceste modele sunt fuzzy, si pot fi orientate in motorul fuzzy. In scopul de a fuzzifica variabilele modelului, un numar adecvat de functii Gauss (variabila lingvistica) este selectat pentru fiecare valoare lingvistica, astfel incat orice regula trebuie sa traga toate valorile lingvistice si regulile sunt date dupa cum urmeaza [69]: IF (FW1 este mfa 1 ) si (FW2 este mfb 2 ) si... (FW22 este mfv 22 ) ATUNCI (FW 23 este mfw 23 ) (43) Unde, FW (1 la 22): variabile lingvistice de intrare FW23: variabile lingvistice de iesire mf a, b.. w : regula semantica a, b.. w: numar intreg la 1 la 5 Se utilizeaza inferenta motorului Mamdani cu defuzificarea centrului de greutate si agregarea proportionala in constructia sistemului fuzzy. A fost folosit Matlab Fuzzy pentru a pune in aplicare sistemul dorit de predictie fuzzy. Opt cazuri au fost testate si rezultatele sunt date in continuare REZULTATE RELEVANTE Tabelul 16: Rezultatul a 8 cazuri testate 60 Muhammad M.A.S. Mahmoud

61 Au fost alese 8 cazuri aditionale aleatorii de la o firma locala de constructii. Caracteristica, rata actuala a accidentelor si outputul sistemului de preinstructie fuzzy pentru fiecare test sunt date in tabelul 16. Deviatia standard dintre rata actuala a accidentelor si rata prevazuta a accidentelor pentru fiecare caz testat este calculate si este obtinuta deviatia standard pentru a determina validitatea modelului. Rezultatele sunt aratate in tabelul 17. Rezultatul arata o valabilitate de 71.32%, care indica cat success are tehnica pentru aceast problema foarte neliniara. Aceasta este o realizare mare in sine pentru o asemenea abordare nouacare poate fi subiectul imbunatatirii ulterioare in viitor. Tabelul 17:Rezultate pentru deviatia standard pentru cazurile testate Case Number Standard Deviation Case# Case# Case# Case# Case# Case# Case# Case# Average a. Fig.49 coreleaza startea generala de sanatate a muncitorilor si greutatea specifica cu rata anuala a accidentelor, luand in considerare ca toti ceilalti factori sunt `medii. Este clar ca rata anuala a accidentelor creste cu cresterea semnificativa a greutatii specifice si starea generala precara semnificativa a sanatatii. Fig. 49: Correlarea intre greutate/inaltime, sanatate generala si rata accidentelor b. In Fig.50 (Anexa C), nivelul de educatie al muncitorilor si aderarea la siguranta sunt reprezentate in functie de rata anuala a accidentelor luand in considerare ca toti ceilalti factori sunt `medii`. Se observa din aceasta ilustratie ca lucratorii cu nivelul educatiei la cele doua extreme sunt expusi la accidente mai mult decat muncitorii cu nivel mediu de educatie. Fig. 50: Corelatia intre nivelul de educatie, aderarea siguranta si rata accidentelor 61 Muhammad M.A.S. Mahmoud

62 c. Fig. 51 coreleaza statutul optic si auditiv al muncitorilor cu rata anuala a accidentelor luand in considerare ca toti ceilalti factori sunt `medii`. Este clar ca rata anuala a accidentelor creste semnificativ cu slabirea vederii si a capacitatii de auz. Fig. 51: Corelatia dintre starea optica, capacitatea de auz si rata de accidente d. Din fig. 52, este clar ca in cazul in care societatea nu adera la un anumit nivel de siguranta, rata anuala a accidentelor va fi majorata, luand in considerare ca toti ceilalti factori sunt `medii`. In plus, este de remarcat din figura ca sarcinile care sunt considerate a fi periculoase si au nevoie de imbracaminte de protectie sunt o sursa de accidente. Fig. 52: Corelatia intre nivelul-de-siguranta, nevoie de echipament de protectie si rata accidentelor 7.8. CONCLUZIE Obiectivul principal al acestui capitol este de a genera un model uman care reflecta interactiunea dintre factorii umani, si alti factori, cum ar fi factorii de conducere, informatia despre accidente, si informatii de lucru, folosind tehnici de fuzzy clustering. In al doilea rand, pentru a prezice rata anuala a accidentelor pe orice esantion de lucratori, prin aplicarea tehnicilor de logica fuzzy. Unele dintre cele mai importante rezultate obtinute pot fi sintetizate dupa cum urmeaza: a. Tehnici de fuzzy clustering pot fi folosite pentru a construi un model care caracterizeaza diferitele caracteristici ale lucratorilor din domeniul constructiilor locale fata de rata de accidente. b. Modelul obtinut din clustering este considerat ca norma care sa fie utilizata intr-un motor de logica fuzzy pentru a prezice rata accidentelor pentru orice lucrator in domeniul constructiilor. c. Pentru orice caz specific, 231 de corelatii (intre oricare doua caracteristici si rata accidentelor) se poate face prin intermediul motorului fuzzy. Figura 53 arata cum sa se foloseasca sistemul de predictie pentru un caz tipic care impinge toate valorile lingvistice 62 Muhammad M.A.S. Mahmoud

63 la mijloc. Se observa ca rezultat ca lucratorii cu `informatii de personal medii`, `conditii de munca medii`, `conditii medii de conducere` si `efecte externe medii` sunt expusi la o`rata medie` de accidente anual. d. Pregatirea optima pentru a imbunatati atitudinea fata de siguranta pentru anumiti muncitori cu un cost minim poate fi estimata prin analiza corelatiei dintre nivelul de pregatire si rata de accidente a acestui muncitor. Fig. 53: Outputul sistemului de predictive pentru inputuri `medii`. e. Analizand corelatia dintre nivelul de importanta al sigurantei si rata de accidente pentru lucratorii dintr-o anumita societate, limitele de imbunatatire efectiva a sigurantei pot fi prezise, in scopul de a evalua investitiile in aceasta directie. f. O tehnica similara poate fi aplicata la o anumita companie pentru a prezice rata de accidente, in scopul de a estima rata asigurarii pentru persoanele care lucreaza in aceasta companie. g. Folosind tehnica predictia fuzzy pentru rata accidentelor companiile pot selecta cei mai potriviti muncitori pentru orice sarcina speciala. 63 Muhammad M.A.S. Mahmoud

64 CAPITOLUL 8 DESCOPERIREA SCURT CIRCUITULUI ELECTRIC IN RETEAUA INDUSTRIALA MV UTILIZAND TEHNICI DE FUZZY CLUSTERING REZUMATUL capitolului 8: In acest capitol, vom oferi o metoda rapida si relativ ieftina pentru localizarea defectelor de retea prin utilizarea tehnicilor de clustering fuzzy C-mean. Aceasta tehnica introduce metode de normalizare a datelor disponibile si selectarea numarului optim de clustere de clasificare a datelor. Tehnica dezvoltata este aplicata la o retea existenta de distributie de 13,8 kilovolt, care serveste un camp de productie de petrol care se intinde pe o suprafata de aproximativ saizeci kilometri patrati. Rezultatele simularii au demonstrat fezabilitatea si eficienta metodei sugerate de localizare a defectelor DESCRIEREA RETELEI: Sistemul de distributie este format din trei linii radiale aeriene de transport, fiecare de cate 8-10 km lungime (fig. 54), Fig. 54: Reteaua de distributie in zona 2 Datorita imbatranirii sistemului, problemele zonale de la distanta si vremea aspra a desertului, reteaua expeimenteaza avarii repetate. Din cauza indisponibilitatii releelor diferentiale si/sau a sigurantelor de sectionare, este foarte dificil si mult timp este consumat pentru a localiza orice defect in aceasta retea. Problema se reflecta in mod pasiv asupra productivitatii petrolului in aceasta zona importanta MATRICEA DE OPTIUNI: Pentru a masura caracteristicile de defecte la 176 de noduri de retea, s-au efectuat doua studii complete la sistemele electrice. S-au facut studii ale fluxului de sarcina si studii de scurt-circuit (Anexa 4). Rezultatele, obtinute din studiul fluxului de sarcina si studiul scurt circuitului, au fost folosite pentru a forma matricea caracteristica de retea (anexa 5), care sunt grupate si analizate in continuare. Parametrii care au fost selectati pentru a construi matricea caracteristica sunt prezentati in Tabelul 18. Tabelul 18: Rezumatul parametrilor care sunt selectati pentru a construi matricea caracteristica 64 Muhammad M.A.S. Mahmoud

65 Vom folosi tehnica de fuzzy clustering c-mean pentru a clasifica locatiile posibile de avarie, care pot fi aproape la orice nod din retea sau in apropierea unui set ales de noduri. Experienta operatorului, va fi utilizata pentru a contribui la gasirea celui mai apropiat nod (uri) de avarie. Numarul optim de grupuri (clustere) este calculat folosind tehnica de clustering a valabilitate. Cele 13 de cazuri ramase se utilizeaza ca si cazuri de testare LOCALIZAREA DEFECTELOR UTILIZAND COLOANA DE NORMALIZARE MAXIMA Acum, tehnica FCM poate fi pusa in aplicare dupa normalizarea datelor bazate pe valori maxime de coloana si a decide numarul optim de clustere. Rezultatele sunt analizate in scopul de a localiza orice avarie ce poate aparea in retea CALCULATION PROCEDURES: Pentru a detecta avaria folosind tehnica FCM cu coloana de normalizare maxima au fost implementate urmatoarele masuri: a. Fiecare coloana din matricea de optiuni este normalizata prin impartirea tuturor numerelor din aceasta coloana la numarul maxim al valorilor absolute ale tuturor numerelor din coloana. b. Studiul valabilitatii clusterului este implementat pentru a determina numarul optim de clustere pentru datele normalizate. c. Tehnica FCM este implementata pentru a determina matricea partitie fuzzy numarul selectat de clustere. d. Normele intre fiecare datele testarilor si datele complete din clusterul ales sunt examinate, se stabileste clusterul corespunzator pentru fiecare date de test pe baza normei minime obtinute de la examinarea mentionata. e. Defuzificarea alfa-cut este utilizata cu alfa egal cu 90% din media normelor dintre centrul clusterului si datele sale. f. Cel mai apropiat nod de avarie este verificat pentru a determina daca este inclus in locatiile posibile sau nu REZULTATE SI DISCUTII: Programul MATLAB este scris pentru a implementa cele sase trepte de mai sus (Anexa 6), iar rezultatele sunt analizate si rezumate dupa cum urmeaza: a. Numarul optim de clustere (douazeci si cinci) este determinat de implementarea tehnicii de valabilitate a clusterului discutata in Capitolul 2. Rezultatul este ilustrat in Fig. 55 care da raportul dintre numarul de clustere si indicele corespunzator si de eroare unde: Eroarea = Absolut (1-indexj) (44) Fig 55: Legatura dintre numarul de cluster si eroarea corespunzatoare 65 Muhammad M.A.S. Mahmoud

66 a.. Tabelul 19 arata efortul economisit pentru a localiza 13 cazuri de avarie. Table 19: Efort economisit Din tabelul 19, se poate observa ca: Economia de efort pentru fiecare test = 1-Raportul dintre numarul de locatii posibile pentru numarul total de noduri *100%. (45) De asemenea, putem defini urmatorii termeni: Procentul de incercari de succes (raportul dintre cazurile de includere a celui mai apropiat nod in locatiile posibile pentru numarul total de cazuri de testare *100%) = 92%. (46) Economie medie de efort (insumarea procentelor de economisire a efortului impartit la numarul total de cazuri) = 75% (47) Este important de remarcat ca tehnica de fuzzy clustering nu a reusit sa localizeze avaria la datele de test 4 din cauza lipsei de informatii din apropierea acestei locatii. Cu toate acestea, este de asteptat ca primind informatii suplimentare, executarea acestei tehnici va fi imbunatatita LOCALIZAREA AVARIILOR UTILIZAND NORMALIZAREA SIMPLA MAXIMA Aici, tehnica FCM este implementata dupa normalizarea datelor bazate pe valoarea maxima a datelor si luarea deciziei pentru numarul optim de clustere. Apoi, rezultatele sunt analizate in scopul de a localiza orice avarie poate aparea in retea PROCEDURI DE CALCUL: Pentru a detecta avaria folosind tehnica FCM cu normalizare simpla maxima, au fost implementate urmatoarele masuri: a. Toate numerele din matricea caracteristica sunt normalizate prin impartirea tuturora la numarul maxim de valori absolute ale tuturor numerele din matrice. b. Repetati pasii de la b la f in REZULTATE: Programul MATLAB este scris pentru a implementa cele sase trepte de mai sus (Anexa 7), iar rezultatele sunt analizate si rezumate dupa cum urmeaza: a. Numarul optim de clustere este determinat prin implementarea tehnicii de valabilitate a clusterului 66 Muhammad M.A.S. Mahmoud

67 si rezultatele sunt prezentate in tabelul 20. Este clar din tabel ca numarul optim de clustere variaza de la un caz la altul, ceea ce indica faptul ca pentru orice informatie suplimentara considerabila, studii de valabilitate grup ar trebui sa fie puse in aplicare din nou pentru a gasi noul numar optim de clustere. Tabelul 20: Arata numarul optim de clustere pentru fiecare caz identificat de catre operator a. Figura 56 ilustreaza relatia dintre numarul de clustere si indicele corespunzator de eroare in cazul 1, unde eroarea este calculat ca in (44). Fig 56 arata relatia dintre numarul de clustere si eroarea corespunzatoare pentru cazul 1 a. Tabelul 21 prezinta efortul economisit de a localiza cele 13 de cazuri de avarie. Table 21: Efortul economisit Din acest tabel, se poate observa ca: Economie de efort poate fi calculata ca in (45) Procentul de trasee de succes = 100%. Vezi (46) Economie medie efort = 87% Vezi (47) 8.4. CONCLUZIE Obiectivul principal al acestui capitol a fost de a aplica tehnicile de clustering fuzzy c-mean pentru a localiza orice defect in 3 faze care poate aparea in orice punct de pe reteaua actuala de distributie a energiei. Doua metode de normalizare diferite au fost folosite pentru a procesa datele din matricea de optiuni. Principalele rezultate obtinute sunt: a. Tehnica fuzzy clustering poate fi folosita pentru a investiga localizarea defectelor in retele. b. Orice defect real pot fi utilizat si sa fie trimis inapoi la baza de date a sistemului de clustering pentru a imbunatati performanta si eficienta acestuia. 67 Muhammad M.A.S. Mahmoud