Comanda Fuzzy a Unor Procese Biotehnologice cu Automat Programabil

”Comanda fuzzy a unor procese biotehnologice cu automat programabil ”

Rezumat

Lucrarea de față are ca obiectiv implementarea logicii fuzzy în cadrul proceselor biotehnologice. A fost ales ca proces tratarea apei potabile cu clor gazos, proces controlat cu ajutorul automatului programabil produs de firma Siemens, automat de tip S7-1200, împreună cu panoul operator cu ecran tactil, color tip KTP600 al aceluiași producător.

Lucrarea este structurată pe șase capitole ce tratează pe rând următoarele aspecte:

Capitolul I are un caracter introductiv în principiile logicii de control fuzzy.

Capitolul II tratează aspectele teoretice ale logicii fuzzy în comanda proceselor, elementele fuzzy utilizate în proiectare, funcții de apartenență utilizate de Siemens, componența sistemelor cu logică fuzzy, regulatorul fuzzy.

Capitolul III prezintă metodele de implementare ale logicii fuzzy și generarea unui sistem fuzzy cu programul dezvolta de Siemens numit FuzzyControl++.

Capitolul IV prezintă o introducere în tehnologia de dezinfecție cu clor a apei potabile, schema bloc și componentele instalației, simulări ale parametrilor din etapele procesului de dezinfecție.

Capitolul V prezintă realizarea practică a regulatorului fuzzy, realizarea și descrierea ecranelor funcționale de pe panoul operator, descrierea programului implementat în automatul programabil, funcțiile implementate pentru etapele de dezinfecție și regulile de control.

Capitolul V prezintă concluziile și pașii pentru dezvoltări ulterioare.

Capitolul I

Introducere

Capacitatea de a sesiza raporturile existente între obiecte și fenomene este definită ca inteligență. Sesizarea poate fi de tip senzorial (la animale), datorată reflexelor condiționate, sau intelectuală (la om), datorată conceptelor și limbajului.

Inteligența computațională studiază crearea sistemelor ce acționează în mod inteligent, acțiunile sale sunt adecvate cu circumstanțele și cu obiectivele sale, este flexibil la schimbările de mediu și obiective, învață din experiență și ia deciziile adecvate.

Inteligența computațională este o știință ce se bazează pe emiterea și testarea teoriilor verificabile, teorii ce privesc modul în care probleme din lumea reală pot fi reprezentate și rezolvate de către mașini, și care sunt susținute prin construirea de aplicații, calitatea acestora fiind judecată conform principiilor informatice.

Obiectivul inteligenței computaționale, cum a fost denumită de Bezdek, [Bezdek, 1992], este modelarea inteligenței biologice, mai precis modelarea numerică a inteligenței biologice.

Tehnicile care aparțin inteligenței computaționale sunt logica fuzzy, rețelele neuronale și calculul evolutiv. Aceste tehnici sunt utilizate în abordarea problemelor care nu pot fi rezolvate prin tehnici tradiționale sau când metodele clasice au un cost ridicat. Se folosesc atunci când informațiile despre o anumită problemă sunt insuficiente pentru elaborarea modelului bine formalizat sau când informațiile sunt afectate de erori.

Logica fuzzy este folosită atunci când datele problemei (și relațiile dintre ele) nu pot fi descrise exact, existând un grad de incertitudine (“fuzziness”), principiul de bază fiind acela de a înlocui valorile exacte (“crisp”) cu valori “fuzzy”, descrise prin funcții de apartenență.

Caracteristicile sistemelor care folosesc metodele inteligenței computaționale sunt acelea că rezultatele obținute nu sunt exacte, dar sunt suficient de bune în raport cu costul metodei de aplicare.

Pentru compensarea caracterului incomplet sau inconsistent din datele problemei, în metodele inteligenței computaționale se introduc frecvent elemente aleatoare, prin introducerea unui alt tip de nedeterminism, ca în cazul calculului fuzzy.

Capitolul II

2.1 Logica fuzzy utilizată în comanda procesului

2.1.1 Noțiuni teoretice privitor la elementele fuzzy folosite în proiectare

Raționamentele umane în majoritate nu operează cu logica clasică multivalentă sau cu logica tradițională bivalentă, ci doar cu o logică cu adevăruri vagi. Bazele teoriei mulțimilor vagi ( „ fuzzy set theory”) au fost puse de către profesorul Lotfi Zadeh în anul 1965.

Conceptul de apartenență binară a unui element la o mulțime a introdus noțiunea de mulțime fuzzy. Mulțimea fuzzy este mulțimea căreia i se asociază o funcție caracteristică cu valori în intervalul [0,1], valori ce descriu gradul de apartenență al unui element la acea mulțime. Dacă considerăm că X reprezintă universul discursului, iar x elementele sale, atunci o mulțime fuzzy a universului de discurs X este caracterizată de funcția de apartenență µA care asociază oricărui element x un grad de apartenență la mulțimea A:

(2.1)

Mulțimea fuzzy A în universul X este reprezentată de mulțimea:

(2.2)

În concluzie, mulțimile fuzzy pot fi reprezentate ca mulțimi de perechi ordonate cu elementele lor genetice x și ale gradelor funcțiilor de apartenență ale acestora. Notația echivalentă pentru o pereche ordonată poate avea forma:

(2.3)

2.1.2 Funcții de apartenență utilizate în aplicațiile Siemens

O funcție de apartenență (FA) descrie apartenența elementelor setului de bază la setul fuzzy, utilizându-se în acest scop mai multe funcții. Cele mai rezonabile și utilizate funcții sunt de cele mai multe ori funcțiile liniare pe porțiuni (funcțiile triunghiulare sau trapezoidale).

Gradul apartenenței, , a unei funcții de apartenență (FA) , descrie pentru un element anume , în ce grad acesta aparține setului fuzzy A. Această valoare este cuprinsă în intervalul . Elementul poate aparține simultan și unui alt set fuzzy B, astfel încât caracterizează gradul de apartenență al lui la setul B, ca în figura 2.1.

Figura 2.1 Gradul de apartenență a lui

O funcție de apartenență (FA) reprezintă o curbă care definește modul cum fiecare punct din spațiul de intrare este reprezentat într-o valoare de apartenență (sau grad de apartenență) între 0 si 1. Spațiul de intrare se numește univers de discurs. Datele sunt, de cele mai multe ori, valori numerice (numere), de aceea universul de discurs cel mai adesea este un interval de numere reale sau un set finit de numere reale.

Forma funcției de apartenență (FA) care trebuie să descrie numeric „nuanța de gri” (între 0 și 1), depinde de tipul setului ce intenționează a fi descris și de aplicația particulară ce urmează a fi dezvoltată.

Cele mai utilizate curbe utilizate la obținerea de funcții de apartenentă (FA) pentru problemele de control sunt:

Funcțiile liniare pe porțiuni

Funcția lui Gauss de distribuție a probabilității

Curba sigmoid (forma literei S)

Curbe polinomiale pătratice și cubice

În Matlab există 11 funcții de apartenență și anume:

trimf – funcția de apartenență triunghiulară

trapmf – funcția de apartenență trapezoidala

gbellmf – funcția de apartenență de forma unui clopot generalizat

gaussmf – funcția de apartenență de forma curbei lui Gauss

gauss2mf – funcția de apartenență Gaussiană combinată (combinație de două curbe Gaussiene)

sigmf – funcția de apartenență de formă sigmoidală

dsigmf – este o funcție de apartenență compusă din diferența a doua funcții de apartenență de formă sigmoidală

psigmf – este o funcție de apartenență compusă din produsul a doua funcții de apartenență de forma sigmoidală

pimf – este o funcție de apartenență bazată pe o curbă spline, deoarece seamănă cu litera grecească π (pi)

smf – este o funcție de apartenență bazată pe o curbă spline, deoarece are forma literei S

zmf – este o funcție de apartenență bazată pe o curbă spline, deoarece are forma literei Z

Pentru aplicațiile practice din domeniul conducerii automate sunt preferate mulțimile

fuzzy (termeni lingvistici) cu funcția de apartenență având flancurile „segmente de dreaptă”

deoarece ele sunt relativ ușor prelucrabile analitic.

Astfel cele mai utilizate funcții de apartenență utilizate în conducerea automată sunt funcția de apartenență triunghiulară și funcția de apartenență trapezoidală.

2.1.2.1 Funcția de apartenență triunghiulară

Funcția de apartenență triunghiulară, liniară pe porțiuni este definită ca:

(2.4)

Definită mai compact aceasta devine:

(2.5)

Parametrii a, b, c sunt: a și c – cele două vârfuri ale bazei triunghiului (‘picioarele’), iar b – vârful acestuia; valorile sunt ordonate crescător în ordinea a,b,c.

Funcția de apartenență triunghiulară depinde de trei parametri scalari (a,b,c), în figura 2.2 aceștia fiind ; a și c – reprezintă cele două vârfuri ale bazei triunghiului („picioarele”), iar b – vârful acestuia; valorile sunt ordonate crescător în ordinea a,b,c. În mod obișnuit, .

Figura 2.2 Funcția de apartenență triunghiulară

2.1.2.2 Funcția de apartenență trapezoidală

Funcția de apartenență triunghiulară, liniară pe porțiuni este definită ca:

(2.5)

Definită mai compact aceasta devine:

(2.6)

Parametrii a, b, c,d sunt: a și d – cele două vârfuri ale bazei trapezului (‘picioarele’), iar b și c – vârfurile acestuia („umerii”); valorile sunt ordonate crescător în ordinea a,b,c,d pe axa x.

Funcția de apartenență trapezoidală depinde de patru parametri scalari (a,b,c,d), în figura 2.3 aceștia fiind ; a și d – reprezintă cele două vârfuri ale bazei trapezului („picioarele”), iar b și c – reprezintă vârfurile acestuia („umerii”); valorile sunt ordonate crescător în ordinea a,b,c,d pe axa x.

Figura 2.3 Funcția de apartenență trapezoidală

2.2 Sisteme cu logică fuzzy

Un sistem cu logică fuzzy (bazat pe reguli), conține patru componente (blocuri), interconectate ca în figura 2.4, și anume: blocul de reguli și date (baza de cunoștințe), fuzzificatorul, motorul de inferențe, defuzzificatorul (procesorul de ieșire).

Un sistem cu logică fuzzy, după ce are stabilite regulile, se poate considera o aplicație de tip I/O (input/output), de la intrări (crisp) la ieșiri (crisp), ce pot fi exprimate cantitativ drept :

(2.7)

Figura 2.4 Sistem cu logica fuzzy

2.2.1 Regulile în logica fuzzy

Regulile reprezintă partea esențială a unui sistem cu logică fuzzy, acestea pot fi furnizate de experții umani sau pot fi extrase din perechi de date numerice și sunt exprimate ca o colecție de formulări IF-THEN:

IF x este A, THEN y este B, unde și (2.7)

Partea IF a regulii se numește antecedent, iar partea THEN a regulii se numește consecință a acesteia. Seturile fuzzy sunt asociate cu termenii ce apar în antecedentele sau consecințele regulilor, și cu intrările până la ieșirile sistemului cu logică fuzzy.

Regula reprezintă un tip special de relație între A și B; descrierea seturilor fuzzy a acestei relații făcându-se utilizând funcția de apartenență a acesteia, notata cu:

(2.8)

Există mai multe tipuri de sisteme cu logică/fuzzy însă numai trei sunt principale și anume:

Mamdani

Sugeno (sau și Takagi-Sugeno sau Takagi-Sugeno-Kang)

Tsukamoto

Similar acestor tipuri de sisteme cu inferențe fuzzy există tot trei tipuri principale de controlere fuzzy și anume: Mamdani, Sugeno respectiv Tsukamoto.

Sistemul cu logică fuzzy (bazat pe reguli, cu inferențe) de tip Mamdani este alcătuit din patru componente interconectate ca în figura 2.5 și anume: fuzificarea (prima transformare), baza de cunoștințe, motorul de inferențe (raționamente fuzzy, logica deciziilor), defuzificarea (a doua transformare).

Figura 2.5 Sistem cu inferențe fuzzy (controler) Mamdani

Sistemul cu logică fuzzy, după ce are stabilite regulile, poate fi considerat ca o aplicație de la intrare la ieșire („intrări crisp” la „ieșiri crisp”), aplicația exprimându-se cantitativ ca fiind:

(2.8)

Tipurile de reguli fuzzy utilizate în sistemele cu logică fuzzy sunt următoarele:

Reguli IF incomplete: la care regula de bază este creată pentru p intrări,însă unele reguli au antecedente care reprezintă doar un subset al celor p intrări.

Reguli mixte : sunt reguli care utilizează ambele conective „si”, „sau”.

Reguli necondiționale: sunt regulile care nu au nici un fel de antecedente, ele sunt doar declarații, sau afirmații care implică seturi fuzzy.

Reguli comparative: sunt reguli care folosesc adjective la gradul comparativ, de exemplu „”Ce-i mai mic decât x este mai mare decât y.”

Reguli de tip „dacă nu”: sunt reguli care utilizează conectivul „dacă nu”, acestea pot fi puse în forma IF-THEN, dacă se utilizează operații logice și legile lui De Morgan.

Reguli de cuantificare: sunt reguli ce conțin cuantificatori de tip „ceva, câțiva, o cantitate”.

2.2.2 Motorul de inferențe

Motorul de inferențe fuzzy (sau mecanismul de raționare) utilizează principiile logicii fuzzy pentru a combina regulile IF-THEN de forma regulii de bază, într-o aplicație a seturilor fuzzy din spațiul de intrare ( X1x X2x…x Xp), în spațiul seturilor fuzzy de ieșire (Y),fiecare regulă fiind interpretată ca o implicație fuzzy.

(2.9)

Interpretarea ca sistem a motorului de inferențe este prezentată în figura 2.6.

Figura 2.6 Motorul de inferențe.

În aplicațiile inginerești ale logicii fuzzy, de control, predicție, decizii asistate cele mai utilizate implicații sunt implicațiile Mamdani.

Dacă intrare unui sistem cu logică fuzzy este p-dimensională, atunci inferența regulii () de forma (2.9), are ca rezultat setul fuzzy a cărui funcție de apartenență este norma –t min (minimum) sau prod (product), notată (*):

(2.10)

Fiecare regulă determină un set fuzzy în Y astfel ca:

(2.11)

2.2.3 Fuzzificatorul

Fuzzificatorul reprezintă un punct crisp într-un set fuzzy din X. Cel mai utilizat fuzzificator este fuzzificatorul singleton, care este de fapt un singleton fuzzy, adică este un singleton fuzzy cu suportul , dacă pentru și pentru toți ceilalți cu .

În figura 2.5 se observă că intrările crisp x sunt mai întâi fuzificate de către fuzzificator în seturi fuzzy de intrare și apoi aceste seturi fuzzy activează motorul de inferențe.

2.2.4 Defuzzificatorul sistemelor de tip Mamdani

Defuzzificatorul are rolul de a mapa un set fuzzy într-un punct crisp , de exemplu setul fuzzy pentru (unde U este universul de discurs), în punctul din U, mapare care trebuie să fie realizată în toate sensurile „cât mai reprezentative”. Deoarece această sintagmă poate să aibă mai multe interpretări vor exista astfel și multe metode pentru operația de defuzzificare.

Metodele de fuzzificare sunt următoarele:

RCOM (random choice of maximum – metoda alegerii aleatoare a maximului)

FOM (first of maximum – metoda primului maxim)

LOM (last of maximum) – metoda ultimului maxim)

MOM (middle of maximum- metoda maximul mijlociu)

COG (center of gravity – metoda centrului de greutate/ de gravitație/ centroid)

MeOM (mean of maxima – metoda mediei maximelor)

BADD (basic defuzzification distributions – distribuției defuzzificări de bază)

GLSD (generalized level set defuzzification – metoda nivelului setului de defuzzificare generalizat)

ICOG (indexed center of gravity – metoda centrului de gravitație indexat)

SLIDE (semi-linear defuzzification – metoda semilineară de defuzzificare)

FM (fuzzy mean – metoda mediei fuzzy)

WFM (weighted fuzzy mean – metoda mediei fuzzy ponderate)

QM (quality method – metoda calității)

EQM (extended quality method – metoda extinsă a calității)

COA (center of area = bisector – metoda centrului ariei)

ECOA (extended center of area – metoda extinsă a centrului ariei)

CDD (constraint decision defuzzification – defuzzificarea constrânsă de decizie)

FCD (fuzzy clustering defuzzification – metoda defuzzificării prin clusterare fuzzy)

Deoarece operațiile de defuzzificare sunt consumatoare de timp de calcul, iar tehnicile de defizzificare nu sunt probleme ușoare de analize matematice riguroase, au fost dezvoltate și tipuri de sisteme cu logică fuzzy la care blocul de defuzificare lipsește (Sugeno,Tsukamoto).

Deoarece în aplicații de control, conducere, reglare, aplicații de luare a unei decizii este necesară o ieșire crisp, este necesar un proces de defuzificare pentru obținerea unui număr care reflectă cel mai bine setul fuzzy de ieșire.

2.3 Regulatorul fuzzy

Structura unui regulator fuzzy este identică cu cea a unui sistem cu logică fuzzy, acesta fiind prezentat în figura 2.7, iar sensul curgerii semnalului regulatorului este prezentat în figura 2.8.

Figura 2.7 Structura unui regulator fuzzy.

Figura 2.8 Sensul curgerii semnalului la regulatoarele fuzzy.

Mărimile de intrare într-un regulator fuzzy sunt:

eroarea , unde reprezintă valoarea de referință sau valoarea dorită pentru mărimea de interes denumită „ prezentul ”.

integrala erorii, adică când , sau , când , denumită „ trecutul”.

Derivata erorii, adică , denumită „ viitorul”.

În figura 2.9 sunt arătate semnalele unui regulator PID fuzzy.

Figura 2.9 Semnalele unui regulator PID fuzzy.

Regulatoarele convenționale (non-fuzzy) au o singură mărime de intrare, semnalul de eroare, de abatere (eroarea e), adică diferența dintre valoarea momentană, actuală (v) și valoarea de referință (vref):

(2.12)

Regulatoarele fuzzy, au la intrare, nu una ci două sau mai multe intrări, ca de exemplu:

Eroarea (e) și derivata erorii – acestea fiind cele mai utilizate controlere fuzzy, reprezentat în figura 2.10, la care avem:

și (2.13)

Figura 2.10 Controler fuzzy cu două intrări, de tip PI

Eroarea și derivata erorii () și derivata derivatei erorii (), deci cu trei intrări, reprezentate în figura 2.11.

Figura 2.11 Controler fuzzy cu două intrări, de tip PD

Regulatorul fuzzy PI din figura 2.10 are două intrări și iar ieșirea este , iar regulile lingvistice ale CLF-FLC trebuie să fie de forma :

și (2.14),

unde A, B, C sunt termeni lingvistici fuzzy. Prin analogie cu regulatoarele clasice, acest regulator fuzzy are o comportare de tip PI.

Regulatorul fuzzy PD din figura 2.11 are și acesta două intrări și , și ieșirea este . Acest tip de regulator, ce are la intrare eroarea și derivata acesteia iar ieșirea este direct , are reguli lingvistice tot de forma IF-THEN, de tipul:

și (2.15)

Regulatorul fuzzy P are numai o singură intrare, eroarea , ieșirea este iar regulile vor avea forma:

(2.16)

Regulatorul fuzzy PID are regulile de forma:

(2.17)

Capitolul III

3.1 Metode de implementare

Am încercat implementarea unui sistem de control de tip fuzzy cu ajutorul programului conceput de către firma SIEMENS numit FuzzyControl++. Utilizând acest program proiectarea sistemelor fuzzy devine astfel mai ușoară, dezavantajul fiind acela că nu se poate implementa pe toate tipurile de automate. Acest program se pretează pentru sistemele din seria S7-300 și S7-400.

3.2 Generarea unui sistem fuzzy cu FuzzyControl++ bazat pe o aplicație SIEMENS

Pentru început trebuie ales sistemul țintă pe care se va implementa regulatorul fuzzy, după care se vor defini intrările, ieșirile și setul de reguli.

Figura 3.1 Ecranul de pornire al programului.

Exemplul următor ne va arăta dependența unei valve în funcție de temperatură și presiune. Controlul se va executa într-un sistem fuzzy și se va transfera în unitatea de control, reprezentată de sistemul țintă, în cazul exemplului procesorul S7-300. Sistemul dispune de două intrări și o ieșire.

Vom continua cu alegerea numărului de intrări, a numărului de ieșiri și sistemul țintă.

Figura 3.2 Alegere număr intrări, ieșiri sistem țintă.

Se continuă cu editarea intrărilor,ieșirilor.

În figura 3.3 este editată intrarea numărul 1, denumită presiune se inserează numărul de funcții de apartenență, se editează valorile acestora, se alege domeniul de lucru.

Figura 3.3 Editare intrare de presiune.

În figura 3.4 este editată intrarea numărul 2, denumită d_Presiune se inserează numărul de funcții de apartenență,se editează valorile acestora și se alege domeniul de lucru.

Figura 3.4 Editare intrare d_Presiune

În figura 3.5 este editată ieșirea, denumită Valva se inserează numărul de funcții apartenență, se editează valorile acestora și se alege domeniul de lucru.

Figura 3.5 Editare ieșire Valva.

În figura 3.6 sunt stabilite regulile, ce pot fi reprezentate sub forma de tabel sau sub formă de matrice.

Figura 3.6 Stabilirea regulilor.

În acest caz regulile sunt următoarele:

Dacă presiune este mică și d_Presiune este negativă atunci Valva este închisă

Dacă presiune este mică și d_Presiune este zero atunci Valva este închisă

Dacă presiune este mică și d_Presiune este pozitivă atunci Valva este închisă

Dacă presiune este medie și d_Presiune este negativă atunci Valva este închisă

Dacă presiune este medie și d_Presiune este zero atunci Valva este închisă

Dacă presiune este medie și d_Presiune este pozitivă atunci Valva este la jumătate

Dacă presiune este mare și d_Presiune este negativă atunci Valva este închisă

Dacă presiune este mare și d_Presiune este zero atunci Valva este deschisă

Dacă presiune este mare și d_Presiune este pozitiva atunci Valva este deschisă

În figura 3.7 este ilustrată reprezentarea 3D a regulatorului fuzzy

Figura 3.7 Reprezentare 3D.

În figura 3.8 este reprezentat graficul funcționării regulatorului fuzzy. Aici se poate observa funcționarea regulatorului în funcție de setul de reguli implementate. Se mai poate observa că dacă intrarea d_Presiune are valoarea zero, valva este închisă iar când d_Presiune și presiune au valori maxime, atunci valva este complet deschisă.

Deoarece producătorul SIEMENS nu a mai continuat dezvoltarea softului, în continuare va fi realizată o aplicație ce va utiliza programul FuzzyControl++ doar pentru faza de simulare a regulatorului fuzzy, implementarea practică o voi face pe un procesor din seria S7-1200, echipat cu panou de operare și utilizând limbajul de programare LADDER.

Figura 3.8 Graficul regulatorului fuzzy.

În figura 3.9 este reprezentată activitatea regulilor implementate în cadrul regulatorului fuzzy.

Figura 3.9 Activitatea regulilor.

Capitolul IV

4.1 Introducere in tehnologia de dezinfecție cu clor a apei potabile

Apele existente în natură,indiferent dacă au fost supuse unei tratări pentru limpezire sau nu,sunt de foarte multe ori contaminate din punct de vedere bacteriologic și pot constitui pericole de îmbolnăvire pentru organismul uman.

Dezinfecția apei este un proces de distrugere sau neutralizare a bacteriilor și virușilor prezenți in apă.

Clorul este unul din dezinfectanții cei mai utilizați pentru dezinfecția apei. Este folosit pentru distrugerea majorității microorganismelor și este relativ ieftin. Este unul din elementele cele mai reactive, legându-se cu ușurință de alte elemente.

Clorul formează substanțe foarte stabile, cum ar fi sarea, sau produse foarte reactive cum ar fi acidul clorhidric. Clorul gazos este foarte corosiv și foarte reactiv, de aceea stocarea sau transportul acestuia se face în condiții speciale.

Clorul este folosit la dezactivarea organismelor patogene din apele destinate consumului, din apele de piscină, a apelor uzate sau pentru albirea produselor textile. Acesta omoară microorganismele patogene cum ar fi bacteriile și virușii prin spargerea legăturii chimice a moleculelor acestora. Dezinfectanții care sunt folosiți în acest scop sunt compuși ai clorului care pot schimba unii atomi din bacterii (cum ar fi enzimele sau alte celule) cu alți compuși. Când enzima vine în contact cu clorul, unul sau mai mulți atomi de hidrogen din aceasta sunt înlocuiți de către clor. Acest lucru duce la modificarea structurii moleculei și în majoritatea cazurilor, va provoca disocierea sau dezactivarea acesteia. În momentul când enzimele nu funcționează corect, bacteria sau celula moare.

Acidul hipocloric (HOCl, neutru din punct de vedere electric) și ionii de hipoclorit (OCl-, cu sarcina electrică negativă) formează clorul liber. Acesta are ca efect o dezinfecție eficace. Acidul hipoclorit este mai reactiv decât hipocloritul. Acidul hipoclorit se disociază în acid clorhidric (HCl) și atomi de oxigen. Atomul de oxigen este un dezinfectant puternic.

Proprietățile de dezinfectant ale clorului se bazează pe puterea de oxidare a atomilor de oxigen liberi și pe reacția de substituție a clorului. Membranele celulelor microorganismelor patogene sunt, în mod natural, încărcate cu sarcină electrică negativă. Drept urmare acestea pot fi penetrate cu mai mare ușurință de către acidul hipoclorit neutru decât de ionii negativi ai hipocloritului. Eficacitatea dezinfecției este influențată de pH-ul apei. Dezinfecția cu clor este eficace atunci când pH-ul este intre 5,5 și 7,5.

Când clorul este introdus în apă pentru dezinfecție el reacționează mai întâi cu substanțele organice și anorganice dizolvate. După aceasta, clorul nu mai poate fi folosit la dezinfecție pentru-că a format alte produse. Cantitatea totală de clor folosită în acest proces este cunoscută sub numele de „cerere de clor” a apei.

Clorul poate reacționa cu amoniacul (NH3) rezultând cloramina sau cu compuși ai altor substanțe chimice care conțin clor, azot, sau hidrogen. Aceștia sunt denumiți „compuși activi ai clorului”, spre deosebire de acidul hipoclorit sau ionul de hipoclorit care sunt denumiți „clor activ liber” și care sunt cei care produc dezinfecția apei. Totuși, compușii activi ai clorului reacționează mai lent decât clorul liber.

Când se dozează clorul trebuie ținut cont de faptul că o parte a acestuia reacționează cu compușii din apă. Doza trebuie să fie destul de importantă pentru ca o cantitate semnificativă să rămână în apă și să permită dezinfecția. Cantitatea de clor necesară este determinată de cantitatea de materiale organice din apă, de către pH, de timpul de contact și de temperatura apei. Clorul reacționează cu materialele organice din apă și formează sub-produse de dezinfecție cum ar fi trihalometanul și acidul acetic halogenat.

Clorul poate fi folosit pentru dezinfectare prin diferite metode. Când se folosește o clorinare obișnuită, clorul este pur și simplu adăugat apei și nu este necesar nici un fel de pre tratament. Se poate face o pre clorinare sau post clorinare înainte sau după alte tratamente.

Reclorinarea sau postclorinare este adăugarea de clor unei ape deja tratate, într-unul sau mai multe puncte, în scopul de a conserva dezinfecția.

Palierul de clorinare constă într-o adăugare continuă de clor în apă până în punctul în care cererea de clor a apei este anihilată și tot amoniacul prezent este oxidat, astfel încât din acel punct nu mai rămâne decât clor liber. În acest mod se face de obicei dezinfecția. Pentru a se atinge palierul se aplică în prima fază o super-clorinare care constă în adăugarea de clor până se ating concentrații în clor superioare concentrației de 1 mg/l cât se recomandă pentru dezinfecție.

Clorul gazos se poate obține sub forma lichidă în rezervoare cu o presiune de 10 bar. Este foarte solubil în apă (3 litri clor/1 litru apă). Pentru a distruge bacteriile este necesară o mică cantitate de clor – cca. 0,2 – 0,4 mg/l. Cantitatea de clor care este adăugată apei este de obicei mai mare ca urmare a „cererii de clor” a apei. În prezent, clorul gazos este folosit numai în instalații mari, municipale sau industriale, de purificare a apei. Pentru aplicații mai mici se folosește de obicei hipoclorit de sodiu sau de calciu.

4.2 Instalație de dezinfecție cu clor gazos folosind tehnica fuzzy

În lucrarea de față am realizat o instalație de dezinfecție cu clor gazos utilizând tehnica fuzzy, implementată cu ajutorul automatului programabil produs de Siemens din seria S7-1200. Aplicația dispune și de un panou operator din seria KTP 600 color, pe care sunt afișați parametrii instalației.

Aplicația a fost gândită ca dezinfecția apei să se facă în două etape, și anume:

Etapa de pre clorinare

Etapa de post clorinare

4.2.1 Schema bloc a instalației de clorinare

Figura 4.1 Schema bloc a instalației de clorinare

4.2.2 Componentele instalației de clorinare

Instalația este compusă din recipientele de stocare a clorului gazos, în acest caz butelii cu capacitatea de 65 kg. Acestea sunt vopsite în culoarea galbenă conform normelor în vigoare. Pe butelie este montat un regulator de clor vacuum cu rolul de a reduce presiunea clorului la ieșirea către instalație.

Figura 4.1 Butelia de clor

De la ieșirea din regulatorul de vacuum clorul merge către schimbătorul automat de butelii, care este tot de tip vacuum. Rolul acestuia este acela de a realiza schimbarea automată a buteliei de clor în momentul în care aceasta s-a consumat, permițând astfel operatorilor să poată schimba butelia goală fără a întrerupe procesul de clorinare.

Figura 4.2 Schimbătorul automat de butelii

De aici clorul merge către dozatorul de clor, acesta este comandat în curent 0-20mA, rolul lui este acela de a doza cantitatea de clor necesară dezinfecției apei potabile în funcție de valoarea măsurată a clorului existent în apă.

Figura 4.3 Dozatorul de clor

Măsurarea clorului este realizată cu ajutorul echipamentului de prelevare și măsurare a clorului, senzorul de clor transmițând informația despre cantitatea de clor existentă în cantitatea de apă prelevată.

Figura 4.4 Celula de măsură și echipamentul de prelevare probe.

4.3 Etapa de preclorinare simulare parametri de intrare-ieșire

Pentru a putea observa comportarea regulatorului fuzzy pentru etapa de preclorinare, am utilizat programul implementat de firma Siemens numit Fuzzy Control++.

În această etapă clorinarea apei se realizează în funcție de debitul de apă măsurat cu ajutorul unui debitmetru electromagnetic și o doză de clor impusă. Am ales o doză de clor impusă cu valoarea de 0,5 mg/l.

Ca elemente de intrare în regulator avem:

Doza de clor impusă cu valoarea de 0,5 mg/l.

Debitul de apă variabil măsurat cu debitmetru electromagnetic, cu semnal unificat la ieșire 0-10V, cu interval de valori 0 și 2000 mc/h

Pentru intrarea de clor impus am ales un număr de 5 funcții de apartenență, situate în domeniul 0 – 0,55 mg/l, denumite n_big, n_small, null, p_small și p_big.

Figura 4.5 Funcțiile de apartenență pentru clorul impus

Pentru intrarea de debit am ales tot un număr de 5 funcții de apartenență, situate în domeniul 0 – 2000 mc/h, denumite n_big, n_small, null, p_small și p_big. Deoarece capacitatea maximă de dozare a dozatorului este de 1000g/h, iar doza maximă impusă este de 0,5mg/l rezultă că debitul maxim ce poate fi clorinat într-o oră este de 2000 mc, pentru doza de clor maxim impusă:

(4.1)

Figura 4.6 Funcțiile de apartenență pentru debitul de apă

Am trecut la stabilirea regulilor ce vor guverna regulatorul de tip fuzzy. Regulatorul pentru etapa de pre clorinare este unul de tip proporțional de tip buclă deschisă, fără reacție, el urmărind doar debitul de apă ce trece prin debitmetru electromagnetic.

Figura 4.7 Matricea de reguli

În reprezentarea grafică 3D regulatorul fuzzy va arăta clar funcționarea de tip proporțional a regulatorului, pe cele 3 axe avem:

Pe axa x – avem valoarea dozei de clor impusă în domeniul 0-0,55mg/l

Pe axa y – avem valoarea debitului de apă în domeniul 0-2000mc/h

Pe axa z – avem curentul de comandă al dozatorului în domeniul 0-20mA

Figura 4.8 Reprezentarea grafică 3D

Am trecut la simularea comportării regulatorului în regim dinamic pentru a vedea dacă regulile alese realizează scopul propus. În simulare culorile reprezintă:

Verde – doza de clor impusă

Turcoaz – debitul de apă

Roșu – curentul de comandă pentru dozatorul de clor.

Se observă că doza de clor impusă are valoarea de 0,5mg/l, constantă în tot domeniul, debitul este variabil în domeniul 0-2000 mc/h, iar curentul de comandă al dozatorului este variabil în domeniul 0-20mA, și urmărește debitul de apă ce urmează a fi tratat. Acest lucru se poate observa în figura 4.9.

Se mai poate observa că proporționalitatea este păstrată în funcție de debit, și în cazul în care schimbăm doza de clor impusă, la o altă valoare, mai mică, în cazul nostru 3mg/l, lucru observabil în figura 4.10.

Dacă schimbăm tipul de formă de undă, din triunghi în sinusoidal, și doza de clor o setăm ca fiind variabilă, obținem formele de undă din figura 4.11, în care constatăm că dozatorul va fi comandat proporțional cu debitul de apă ce urmează a fi tratat.

În figura 4.12 este prezentată activitatea regulilor impuse regulatorului, și în funcție de acestea se poate vedea în partea de jos a graficului, variația curentului de comandă a dozatorului de clor.

Figura 4.9 Simulare regulator preclorinare doza 5 mg/l.

Figura 4.10 Simulare regulator preclorinare doza 3 mg/l.

Figura 4.11 Simulare cu doza de clor variabilă

Figura 4.12 Simulare activitate reguli.

Volumul total de apă ce poate fi tratat pe perioada unei zile este de:

(4.2)

Consumul de clor pe zi pentru capacitatea dozatorului de 1000 g/h în acest caz va fi de :

(4.3)

De aici rezultă că o butelie de clor cu capacitatea de 65 kg ne va ajunge timp de :

(4.4)

Din acest motiv există posibilitatea de a schimba buteliile de clor de capacitate mai mare, schimbarea acestora făcându-se la perioade de timp mult mai mari.

4.4 Etapa de postclorinare simulare parametri intrare – ieșire

În această etapă clorinarea apei se realizează în funcție de debitul de apă măsurat cu ajutorul unui debitmetru electromagnetic și diferența dintre doza de clor impusă și doza de clor măsurată. doză de clor impusă are valoarea de 0,5 mg/l, valoarea clorului măsurat poate fi între 0 și 0,5 mg/l. Valoarea clorului măsurat poartă denumirea de clor rezidual, adică valoarea clorului ce rămâne în apă după 30 de minute.

În această etapă se urmărește ca valoarea clorului care este necesar distrugerii bacteriilor existente în apă să fie completată până la valoare maximă de 0,5 mg/l.

Regulatorul va trebui astfel să comande dozatorul în funcție de aceste intrări, pentru a putea realiza scopul propus.

Ca elemente de intrare în regulator avem:

Doza de clor impusă cu valoarea de 0,5 mg/l.

Clorul măsurat în apă, parametru ce poate avea valori între 0 și 0,5 mg/l

Debitul de apă variabil, măsurat cu debitmetru electromagnetic. cu semnal unificat la ieșire 0-10V, cu interval de valori cuprins între 0 și 400 mc/h.

Pentru intrarea de clor impus am ales un număr de 5 funcții de apartenență, situate în domeniul 0 – 0,55 mg/l, denumite n_mare, n_mic, nul, p_mic și p_mare, acestea fiind reprezentate în figura 4.13.

Pentru intrarea de debit am ales tot un număr de 5 funcții de apartenență, situate în domeniul 0 – 400 mc/h, denumite n_mare, n_mic, nul, p_mic și p_mare, acestea fiind reprezentate în figura 4.14.

Deoarece capacitatea maximă de dozare a dozatorului este de 200 g/h, iar doza maximă ce poate fi măsurată este de 0,5 mg/l rezultă că debitul maxim ce poate fi clorinat într-o oră este de 400 mc, pentru doza de clor maxim impusă:

(4.5)

Figura 4.13 Funcții de apartenență pentru intrarea doză clor impusă.

Figura 4.14 Funcții de apartenență pentru intrarea de debit

Cea de a treia intrare este intrarea pentru clorul măsurat, intrare ce are stabilite tot 5 funcții de apartenență situate în domeniul 0-0,55 mg/l, reprezentarea fiind arătată în figura 4.15.

Deoarece clorul măsurat mai poartă denumirea de clor rezidual,

Figura 4.15 Funcții de apartenență pentru intrarea de clor măsurat.

Am trecut la stabilirea regulilor ce vor guverna regulatorul de tip fuzzy. Regulatorul pentru etapa de postclorinare este unul de tip proporțional de tip buclă inchisă, cu reacție, el urmărind debitul de apă ce trece prin debitmetru electromagnetic și diferența dintre doza de clor impusă și clorul rezidual măsurat. În figura 4.16 este prezentat setul de reguli ce guvernează acest regulator fuzzy.

Figura 4.16 Setul de reguli pentru postclorinare.

În reprezentarea grafică 3D din figura 4.17, regulatorul fuzzy va arăta clar funcționarea de tip proporțional a regulatorului în funcție de diferența dintre doza de clor impusă și clorul rezidual măsurat, pe cele 3 axe avem:

Pe axa x – avem valoarea dozei de clor impusă în domeniul 0-0,55mg/l

Pe axa y – avem valoarea debitului de apă în domeniul 0-400mc/h

Pe axa z – avem curentul de comandă al dozatorului în domeniul 0-20mA

Figura 4.17 Reprezentare 3D a regulatorului postclorinare.

Trecem la simularea comportării regulatorului în regim dinamic pentru a vedea dacă regulile alese realizează scopul propus. În simulare culorile reprezintă:

Verde – doza de clor impusă

Albastru – debitul de apă

Galben – clorul măsurat

Roșu – curentul de comandă pentru dozatorul de clor.

Se observă că doza de clor impusă are valoarea de 0,5 mg/l, constantă în tot domeniul,clorul măsurat este si el de asemenea variabil în domeniul 0-0,5mg/l, debitul este variabil în domeniul 0-400 mc/h, iar curentul de comandă al dozatorului este variabil în domeniul 0-20mA, urmărind debitul de apă ce urmează a fi tratat. Acest lucru se poate observa în figura 4.18.

Dacă schimbăm valoarea dozei de clor impusă la o valoare aleasă de exemplu la 0,2 mg/l observăm că regulatorul începe să devină instabil, mai precis perioada de stabilizare a acestuia va crește, lucru observabil în figura 4.19.

În figura 4.20 este prezentată activitatea regulilor impuse regulatorului, și în funcție de acestea se poate vedea în partea de jos a graficului, variația curentului de comandă a dozatorului de clor.

Figura 4.18 Simulare regulator cu doza de clor impusă la valoarea 0,5 mg/l.

Figura 4.18 Simulare regulator cu doza de clor impusă la valoarea 0,2 mg/l.

Figura 4.20 Activitatea regulilor impuse.

Volumul total de apă ce poate fi tratat pe perioada unei zile este de:

(4.6)

Consumul de clor pe zi pentru capacitatea dozatorului de 200 g/h în acest caz va fi de:

(4.7)

De aici rezultă că o butelie de clor cu capacitatea de 65 kg ne va ajunge timp de :

(4.8)

Durata acestei butelii a fost calculată pentru cazul particular în care valoarea clorului rezidual ar fi fost maximă. În realitate butelia de la instalația de postclorinare are o durată mult mai mare decât valoarea calculată, deoarece diferența între clorul impus și clorul rezidual nu depășește 0,25 mg/l.

Capitolul V

5.1 Realizare practică a regulatorului fuzzy

Pentru realizarea practică a regulatorului am utilizat automatul programabil S7-1200 și panoul operator KTP600 color cu placă de comunicație de tip ethernet ambele produse de firma SIEMENS .

Am utilizat programul integrat de dezvoltare TIA PORTAL al firmei SIEMENS, program ce conține toate uneltele necesare dezvoltării programului pentru automatul programabil și pentru dezvoltarea interfețelor de tip om-mașină.

Automatul programabil S7-1200 utilizat, cod 6ES7 214-1AG31-0XB0, dispune de 14 intrări digitale, 10 ieșiri digitale cu ieșire pe tranzistor, 2 intrări analogice încorporate, interfață PROFINET, și o memorie de lucru de 75kB. Atașat pe partea frontală avem inclus un modul de ieșire analogică pe 12 biți, cu selectare a mărimii de ieșire în mărimi unificate (0-20mA, 0-10V). }n figura 5.1 este prezentată o vedere generală a automatului programabil.

Figura 5.1 Automatul S7-1200

Panoul operator utilizat, cod 6AV6 647-0AD11-3AX0, dispune de ecran tactil de 5.7'' rezoluție 320 x 240 pixeli, 256 culori, 6 taste funcționale, și comunicație pe PROFINET.

Ambele echipamente sunt alimentate dintr-o sursă de alimentare de 24V și un curent de 2A.

În figura 5.2 este prezentată o vedere generală a panoului operator KTP600.

Figura 5.2 Vedere generala KTP600

5.2 Descriere ecrane panou operator

5.2.1 Ecranul principal

Figura 5.3 descrie ecranul principal al aplicației, ecran ce conține butoane de selecție a ecranelor următoare, butonul de oprire, și două lămpi de semnalizare funcționare a pompelor din stația de pompare.

Figura 5.3 Ecranul principal.

5.2.2 Ecranul „Preclorinare”

La apăsarea butonului numit „Preclorinare” vom naviga în ecranul care ne arată procesul de preclorinare. Acest ecran conține imagini cu butelia de clor, pompa de ridicare a presiunii („booster”), pompa aferentă stației de pompare, debitmetrul electromagnetic, injectorul de clor și dozatorul de clor.

Figura 5.4 Ecran proces preclorinare

Tot pe acest ecran sunt vizualizate valorile debitului de apă (mc/h), valoarea clorului consumat (kg/h) și scala gradată 0-20mA aferentă comenzii dozatorului de clor.

Pe ecran mai sunt prezente și un număr de trei butoane, unul pentru întoarcere la ecranul principal („Desktop”), unul pentru vizualizare graficul preclorinării („Grafic preclor.”) și unul pentru vizualizare setări de sistem („Sistem”). Mai există un buton ascuns, accesibil la apăsarea pe „Pompa booster”, care ne trimite în ecranul de pornire manuală a acestei pompe.

5.2.3 Ecranul „Grafic preclorinare”

La apăsarea butonului „Grafic preclor.” Vom intra în modul de vizualizare a graficului sistemului de preclorinare, grafic ce are ca elemente vizualizate debitul de apa vehiculat și cantitatea de clor consumată în procesul de preclorinare.

Pe ecranul „Grafic preclor.” există două butoane, unul pentru întoarcere la ecranul principal și unul pentru întoarcere la ecranul sistemului de preclorinare.

5.2.4 Ecran „Pornire manuală pompa booster preclorinare”

La apăsarea pe icoana „Pompa booster”, vom intra în ecranul de pornire manuală a acestei pompe, ecran ce conține două butoane pentru acționare numite „Start” și „Stop”, butonul de întoarcere la ecranul principal, butonul de întoarcere la ecranul preclorinare și butonul de vizualizare grafic preclorinare. De menționat că butoanele „Start” și „Stop” vor fi colorate în funcție de starea lor.

Figura 5.5 Ecran grafic sistem preclorinare

Figura 5.6 Ecran pornire manuală a pompei

5.2.5 Ecranul „Postclorinare”

La apăsarea butonului numit „Postclorinare” vom naviga în ecranul care ne arată procesul de postclorinare. Acest ecran conține imagini cu butelia de clor, pompa de ridicare a presiunii („booster”), pompa aferentă stației de pompare, debitmetrul electromagnetic, injectorul de clor, senzorul de măsură a clorului și dozatorul de clor.

Figura 5.7 Ecran sistem postclorinare

Pe acest ecran sunt vizualizate valorile debitului de apă (mc/h), valoarea clorului consumat (kg/h), valoarea clorului măsurat (mg/l) și scala gradată 0-20mA aferentă comenzii dozatorului de clor.

Pe ecran mai sunt prezente și un număr de trei butoane, unul pentru întoarcere la ecranul principal („Desktop”), unul pentru vizualizare graficul postclorinării („Grafic postclor.”) și unul pentru vizualizare setări de sistem („Sistem”). Mai există un buton ascuns, accesibil la apăsarea pe „Pompa booster”, care ne trimite în ecranul de pornire manuală a acestei pompe.

5.2.6 Ecranul „Grafic postclorinare”

La apăsarea butonului „Grafic preclor.” Vom intra în modul de vizualizare a graficului sistemului de preclorinare, grafic ce are ca elemente vizualizate debitul de apa vehiculat și cantitatea de clor consumată în procesul de preclorinare.

Pe ecranul „Grafic preclor.” există două butoane, unul pentru întoarcere la ecranul principal și unul pentru întoarcere la ecranul sistemului de preclorinare.

Figura 5.8 Ecran grafic sistem postclorinare.

5.2.7 Ecran „Pornire manuală pompa booster postclorinare”

La apăsarea pe icoana „Pompa booster”, vom intra în ecranul de pornire manuală a acestei pompe, ecran ce conține două butoane pentru acționare numite „Start” și „Stop”, butonul de întoarcere la ecranul principal, butonul de întoarcere la ecranul postclorinare și butonul de vizualizare grafic postclorinare. De menționat că butoanele „Start” și „Stop” vor fi colorate în funcție de starea lor.

Figura 5.9 Ecran pornire manuală a pompei.

5.3 Descriere program automat programabil

5.3.1 Programul principal

Programul principal este compus din mai multe funcții și anume:

Funcția pentru realizarea preclorinării

Funcția pentru realizarea postclorinării

Funcția de conversie 0-20mA

Funcția pentru acționarea pompelor

Funcțiile fuzzy

Figura 5.10 Programul principal din automatul programabil

5.3.2 Funcția pentru realizarea preclorinării

Deoarece datele de intrare sunt de tip analogic, mai exact tensiuni în domeniul 0-10V, este necesar ca aceste valori analogice să fie convertite în valori digitale, pentru a putea fi înțelese de automat. Acest lucru este exemplificat în figura 5.11.

Figura 5.11 Conversia analog digitală a debitului

În această secvență este realizată conversia valorilor de intrare de tip „ int ” în valori de tip „ real ” ale debitului. Se observă valoarea minime și maximă conform calculelor din capitolul anterior. Doza de clor este fixată la valoarea 0,5 mg/l.

În figura 5.12 este prezentat calculul cantității de clor consumat rezultatul fiind afișat numeric pe ecran în dreptul dozatorului, conform formulei:

(5.1)

Figura 5.12 Calculul cantității de clor consumat etapa preclorinare

5.3.3 Funcția pentru realizarea postclorinării

În acest caz avem ca date de intrare debitul de apa vehiculat și clorul măsurat, reprezentate ca tensiuni în domeniul 0-10V, aceste valori analogice sunt convertite în valori digitale, pentru a putea fi înțelese de automat. Acest lucru este exemplificat în figura 5.13.

Figura 5.13 Conversia analog digitală pentru debit și clor etapa postclorinare

Valoarea minimă pentru debit este 0 mc/h iar cea maximă este 400 mc/h conform calculelor din capitolul anterior.

Figura 5.14 Calculul debit și cantitate de clor etapa postclorinare.

Pentru cantitatea de clor consumată am utilizat formula:

(5.2)

Figura 5.15 Secvența de comandă a dozatorului etapa postclorinare.

5.3.4 Implementarea regulilor de control fuzzy pe automatul S7-1200

Pentru această lucrare am definit următoarele reguli de control fuzzy, conform figurii 5.16. Aici avem cinci funcții de apartenență numite:

n_mare (negativ mare) – cu valori ale debitului între 0-75 mc/h

n_mic (negativ mic) – cu valori ale debitului între 40-150 mc/h

nul – cu valori ale debitului între 120-225 mc/h

p_mic (pozitiv mic) – cu valori ale debitului între 200-330 mc/h

p_mare (pozitiv mare) – cu valori ale debitului între 270-400 mc/h

Figura 5.16 Reguli de implementare în automatul programabil.

Pentru funcția de apartenență n_mare avem implementate un număr de trei reguli și anume:

Figurile 5.17, 5.18 și 5.19 arată modul de implementare pentru regulile mai sus menționate.

Figura 5.17 Implementarea regulii nr.1

Figura 5.18 Implementarea regulii nr.2

Figura 5.19 Implementarea regulii nr.3

Pentru funcția de apartenență n_mic avem implementate un număr de cinci reguli și anume:

Figura 5.20 Implementarea regulilor nr.1 și nr.5.

Pentru funcția apartenență nul avem implementate un număr de cinci reguli și anume:

Figura 5.21 Implementarea regulii nr.2

Pentru funcția de apartenență p_mic avem implementate un număr de cinci reguli și anume:

Figura 5.22 Implementarea regulii nr.4

Pentru funcția de apartenență p_mare avem implementate un număr de cinci reguli și anume:

Figura 5.23 Implementarea regulii nr.2

Figura 5.24 prezintă calculul valorii de ieșire al regulatorului fuzzy.

Figura 5.24 Valorile ieșirii regulatorului.

Valorile tensiunii de intrare, cuprinse în domeniul de valori 0-10V, au fost culese de pe un potențiometru, sunt de tip „int”, iar acestea au fost convertite în valori corespunzătoare ale debitului de apă vehiculat astfel:

Tabelul cu „tag”-urile utilizate în cadrul programului.

Figura 5.25 Lista de „tag”-uri utilizată

Capitolul VI

Concluzii

Prezentul proiect are ca obiectiv implementarea tehnicii fuzzy cu ajutorul automatului programabil S7-1200, și vizualizarea parametrilor tehnici ai instalației pe un panou operator cu ecran tactil de tip KTP600 color

În faza actuală în cadrul proiectului au fost realizate următoarele obiective:

au fost implementate în cadrul programului software un număr de 5 funcții de apartenență

a fost implementat și testat programul de control

au fost testat răspunsul ieșirilor analogice de comandă în curent, necesar pentru dozatorul de clor

au fost realizate și testate interfețele grafice de pe panoul operator

Regulatorul este stabil în domeniul de aplicație, cu un timp de amortizare a oscilațiilor regulatorului de până la o secundă.

Pentru aplicația propusă acest timp este suficient, însă se dorește o precizie mai mare și atunci va trebui să completăm aplicația software. Aplicarea tehnicilor de inteligență artificială în industrie întâmpină greutăți fie la partea tehnică de programare fie în partea de materiale existente pentru acest tip de aplicații.

Pentru dezvoltările viitoare se vor încerca următoarele sarcini:

implementarea un număr mai mare de funcții de apartenență, pentru creșterea preciziei

adăugarea de module suplimentare de intrări – ieșiri de tip analogic și digital

Bibliografie