Tesis
Sistema de excitación de un generador síncrono utilizando un controlador lógico difuso tipo-2
Fecha
2017-09-01Registro en:
Moo Medina, Emilio Ricardo.Sistema de excitación de un generador síncrono utilizando un controlador lógico difuso tipo-2. Tesis (Maestría en Ciencias en Ingeniería eléctrica). Ciudad de México, Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Zacatenco. 29 de Junio 2015. 257p.
Autor
Moo Medina, Emilio Ricardo
Institución
Resumen
En este trabajo se desarrolla un regulador de voltaje para el sistema de excitación de un generador síncrono utilizando un controlador difuso tipo-2 en intervalos (IT2 FLC del inglés Interval Type-2 Fuzzy Logic Controller). Se muestra el diseño del controlador desde su arquitectura. Para el espacio de entrada, se utilizan conjuntos difusos triangulares y Gaussianos tipo-2 en intervalos y se implementan los algoritmos de reducción de tipo Karnik & Mendel (KM) y el Karnik & Mendel mejorado (EKM, del inglés Enhanced Karnik & Mendel), siendo este último más eficiente en tiempo de cómputo. La metodología de sintonización parte de un controlador difuso tipo-1 como base y se añaden incertidumbres en forma manual considerando la evolución del diagrama de fases, índices de desempeño del error y la superficie de control propia del controlador.
ABSTRACT
In this thesis a voltaje regulator based in an interval type-2 Fuzzy Logic Controller (IT2 FLC) for the excitación system of a synchronous generator is developed. The design of the fuzzy controller from its architecture is showed. This controller uses triangular and Gaussian interval type-2 fuzzy sets. Two type reduction algorithms were compared, the convectional Karnik- Mendel (KM) and the enhaced Karnik-Mendel (EKM). The results show a better computation time and fewer iterations for the EK_M over the conventional KM. The type-2 fuzzy controller is tuned from the type-1 controller; the difference is the amount of uncertainty in the input fuzzy sets. This tuning methodology considers the evolution of the phase diagram, the performance index and the control surface.