Estudio de un sistema de control adaptativo para contrarrestar las heladas en los cultivos utilizando riego por aspersión en la región Altiplánica de Puno
Descripción del Articulo
El presente trabajo de investigación, se centra en el estudio de un sistema de control adaptativo para contrarrestar las heladas utilizando riego por aspersión. El estudio de la respuesta del sistema ante las variaciones de las heladas, los parámetros de la planta y la respuesta que se puede lograr...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2014 |
| Institución: | Universidad Nacional Del Altiplano |
| Repositorio: | UNAP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/2392 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/2392 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | automatización e instrumentación Control digital |
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El presente trabajo de investigación, se centra en el estudio de un sistema de control adaptativo para contrarrestar las heladas utilizando riego por aspersión. El estudio de la respuesta del sistema ante las variaciones de las heladas, los parámetros de la planta y la respuesta que se puede lograr de las técnicas de control adaptativo en nuestro sistema de riego por aspersión. Para analizar la respuesta de la planta se tuvo que obtener un modelo matemático de la planta considerando el flujo laminar, posteriormente obtener un modelo paramétrico en el que se ordenó las ecuaciones en vectores con los estados de variables disponibles para la medición, conocidas y desconocidas (a ser estimadas). Una vez establecido el modelo paramétrico se procedió a la estimación de los parámetros desconocido usando el algoritmo de mínimos cuadrados con factor de olvido, utilizando el error cuadrático medio entre el valor ideal y el estimado. Considerando los dos esquemas MRAC directo – indirecto, así como dos escenarios de pruebas: Set point sin ruido y con ruido, con las señales de escalón unitario, diente de sierra, senoidal, cuadrada. Para el primer escenario MRAC directo – indirecto sin ruido acuerdo al análisis realizado, obtuvo los siguientes valores: Entre la set point y la señal de control para el MRAC directo y MRAC indirecto fue el mismo. En las mediciones de error entre ambos enfoques entre la respuesta de la planta y el modelo de referencia fue el siguiente: Entre el MRAC directo 0.9982, y en indirecto 0.8183. Así mismo en el caso con ruido se obtuvo, en el caso directo 1.1790 y en el indirecto 0.8470, expresado en porcentajes, respectivamente. Razones por las cuales llego a la conclusión que el MRAC indirecto presenta respuesta mejor que el MRAC indirecto |
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Una vez establecido el modelo paramétrico se procedió a la estimación de los parámetros desconocido usando el algoritmo de mínimos cuadrados con factor de olvido, utilizando el error cuadrático medio entre el valor ideal y el estimado. Considerando los dos esquemas MRAC directo – indirecto, así como dos escenarios de pruebas: Set point sin ruido y con ruido, con las señales de escalón unitario, diente de sierra, senoidal, cuadrada. Para el primer escenario MRAC directo – indirecto sin ruido acuerdo al análisis realizado, obtuvo los siguientes valores: Entre la set point y la señal de control para el MRAC directo y MRAC indirecto fue el mismo. En las mediciones de error entre ambos enfoques entre la respuesta de la planta y el modelo de referencia fue el siguiente: Entre el MRAC directo 0.9982, y en indirecto 0.8183. Así mismo en el caso con ruido se obtuvo, en el caso directo 1.1790 y en el indirecto 0.8470, expresado en porcentajes, respectivamente. 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