Modelo neuro-difuso para el control hidráulico y su influencia en la distribución de agua del canal de riego IRCHIM, 2020

Descripción del Articulo

El presente trabajo tuvo como objetivo general desarrollar un modelo de control Neuro – difuso de la distribución de agua en el tramo km 8+000 – 20+000 del canal de riego IRCHIM 2020, que posibilite aumentar la operatividad sobre el canal, así como disminuir las pérdidas de agua por concepto de oper...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: López Carranza, Atilio Rubén
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional del Santa
Repositorio:UNS - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4561
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14278/4561
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelo neuro-difuso
Canal de riego
Distribución de agua
Instrumentación
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Descripción
Sumario:El presente trabajo tuvo como objetivo general desarrollar un modelo de control Neuro – difuso de la distribución de agua en el tramo km 8+000 – 20+000 del canal de riego IRCHIM 2020, que posibilite aumentar la operatividad sobre el canal, así como disminuir las pérdidas de agua por concepto de operación, el tipo de estudio fue aplicada, con diseño experimental en la categoría pre experimental, la población fueron los puntos de distribución de agua del canal IRCHIM, el muestreo fue no probabilístico por conveniencia. De los resultados se obtuvo que el canal principal de riego necesita un control para la correcta distribución de agua para riego, como para el tratamiento para la potabilización, así mismo se desarrolló un modelo de control neuro-difuso a la medida del tramo seleccionado del canal, El PLC utilizado está basado en la tecnología de Arduino diseñado para uso profesional y programado en MATLAB, así mismo El PLC consta de 17 entradas/salidas y también contiene varios puertos de comunicación que proporcionan mayor flexibilidad y control, pues la familia M-DUINO ofrece la posibilidad de expandir hasta 127 módulos a través de I2C, lo que significa que puede tener hasta 7 100 Entradas/Salidas en conexiones MaestroEsclavo, además de sensores, etc., y el sensor piezométrico presenta un rango de medición de 0 a 10 metros, su fuente de alimentación es de 12 a 24 V, presenta una comunicación RS-485 MODBUS RTU y por último presenta una protección IP68, estas herramientas de sensores, actuadores y controladores, quiere decir que la implementación de un modelo de control neuro-difuso en el canal principal de riego IRCHIM mejora la distribución de agua para riego y para el tratamiento de potabilización para consumo humano.
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