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• Rodrigo Ignacio Osorio Sepulveda

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Control Fuzzy de una Lavadora Automática Eduardo Acevedo, Rodrigo Osorio, Jeysson solis Universidad Tecnológica de Chile Inacap Rancagua, Chile

Este documento está dedicado al control de funcionamiento de una lavadora, el control Difuzo (control Fuzzy), este control opera según reglas previamente determinadas (formulas condicionantes ) según los distintos valores de entrada se obtiene una salida deseada que simula el comportamiento de un lavandero experto.

I.

Introducción

Muchas lavadoras automáticas hoy en dia poseen un control en base a Reglas y condiciones (control fuzzy). En este documento realizaremos un control determinando reglas y condiciones que consideramos son las óptimas para obtener un funcionamiento deseado en base la experiencia de una lavandera experta y asi obtener un control experto.

II.

Descripción general

El control que diseñaremos esta destinado controlar el lavado de delantales y overoles de una empresa de servicios generales por lo cual no necesitamos variables como la temperatura o tipo de tela. Nuestra lavadora la compondrá un motor, un sensor de peso, sensor de nivel, válvulas de entrada y salida etc. Su capacidad es de 15 kilos.

III.

CONTROL FUZZY

PESO (fig. 1):

Representación del sistema

Peso Liviano=PL, Peso Medio=PM, Peso Pesado=PP, Peso Exesivo=PE; Todos en Kilogramo Fig.1

Para nuestro control fuzzy tomaremos en cuenta como parámetros de entrada el nivel del agua en nuestra lavadora y el peso de la ropa ya que está abocada a realizar el lavado de delantales y overoles de una empresa de servicios. El propósito del control es mantener bajo dominio el tiempo de lavado, enjuague y centrifugado, la velocidad del motor así como su giro en la lavadora ya se encuentra preestablecido para las diferentes etapas de nuestro proceso (Lavado, Enjuague, Centrifugado) así como también el torque del motor. Entonces nuestra salidas son el tiempo de lavado, enjuague y centrifugado

NIVEL (fig. 2): Nivel Bajo=NB; Nivel Medio=NM Nivel Alto=NA; Nivel Tope=NT; Todos en centímetros. Fig.2

A continuación definiremos nuestras variables de Estado y variables de Control para obtener el resultado deseado, un control experto Fuzzy.

A. Variables de Estado Las siguientes variables linguisticas que se indican en la figura, son las que se han establecido :

B. Variables de Control

Están definidas, 3 etiquetas linguisticas para cada tiempo de Lavado, Enjuague, Centrifugado

Tiempo Largo=CL; Tiempo Medio=CM; Tiempo Corto=CC; Fig.5

TIEMPO LAVADO (Fig.3) Tiempo Largo=LL; Tiempo Medio=LM; Tiempo Corto=LC; Fig.3

C. Reglas Fuzzy Para Establecer nuestras reglas difusas tenemos dos entradas. Estas son PESO y NIVEL , las salidas estan todas denominadas con sus respectivos nombres y etiquetas linguisticas FAM = Fuzzy Association Matrix TIEMPO ENJUAGUE (Fig.4)

FAM TIEMPO LAVADO

Tiempo Largo=EL; Tiempo Medio=EM; Tiempo Corto=EC; Niv

Fig.4

BAJO

MEDIO

ALTO

TOPE

LIVIANO

LC

LC

LM

LM

MEDIO

LC

LM

LL

LL

PESADO

LL

LL

LL

LL

EXSESIV O

LL

LL

LL

LL

el Peso

TIEMPO CENTRIFUGADO (Fig.5)

FAM TIEMPO ENJUAGUE

Niv

BAJO

MEDIO

ALTO

TOPE

el

Se han usado los siguientes operandos para control difuzo:

Peso LIVIANO

EC

EC

EM

EM

MEDIO

EC

EM

EL

EL

PESADO

EL

EL

EL

EL

EXSESIV O

EL

EL

EL

EL

   

IV.

BAJO

MEDIO

ALTO

TOPE

el

Se simula la siguiente entrada en los sensores de la lavadora automática  

Peso LIVIANO

CC

CC

CM

CM

MEDIO

CC

CM

CL

CL

PESADO

CL

CL

CL

CL

EXSESIV O

CL

CL

CL

CL

Condiciones obtenidas

D. Operando u Operadores

EJEMPLOS DE FUNCIONAMIENTO

FAM TIEMPO CENTRIFUGADO Niv

Conectiva And Implicacion Difuza Mamdani Variables de Entrada Variables de Salida

Peso Medio (PM) = 8 Kgr. Nivel Nedio(NM) = 60 cm.

Fuzzyficación Esta es la primera parte del proceso, donde luego del procedimiento convencional de adquirir los valores de las variables del sistema, se procede a calcular el grado de pertenecia de tales variables a todos los posibles conjuntos fuzzy que se le han asignados

Simulación

Podemos observar que se cumplió con lo esperado, luego de la desfuzzyficación se obtuvo la salida deseada según nuestras reglas anteriormente determinadas.

V.

Conclusión

Nuestro control fuzzy cumple con lo esperado su funcionamiento fue optimo, relacionando y comparando nuestras entradas con nuestras reglas y operadores determinados generando las salidas deseadas para nuestro control experto.