Controladores Difuso y PID en un proceso térmico con supervisión inalámbrica usando tecnologías Android y Arduino

Abstract

En el proceso de purificación de agua para el consumo humano, controlar la temperatura contribuye con su salubridad e higiene; por lo tanto, el objetivo de este trabajo fue comparar el rendimiento de un controlador tradicional con uno difuso. Las estrategias de control se diseñaron y simularon en la herramienta computacional Matlab®, y se implementaron en el microcontrolador Atmega de Arduino; en ambos casos, simulación y experimentación, se consideraron el tiempo de asentamiento, la sobreelongación y el error en estado estable para comparar los controladores. El controlador difuso con respecto al controlador PID, en la simulación eliminó la sobreelongación y redujo el tiempo de asentamiento en un 76 %, y en la experimentación no generó sobreelongación y disminuyó en un 28 % el tiempo de asentamiento. El error en estado estable fue cero para los dos controladores en la simulación y la experimentación. El controlador difuso fue más estable y rápido; concluyendo que esta estrategia es la apropiada para regular la temperatura en este proceso.

In the process of water purification for human consumption, the control of the temperaturecontributes to its health and hygiene. The goal of this study was to compare the performance of atraditional controller with a fuzzy controller for this case study.The control strategies were designed and simulated in Matlab®software, and they wereimplemented in Atmega microcontroller of Arduino; in bothcases, simulation and empirical setup,we considered the settling time,overshootand steady state errortocompare the controllers.The fuzzy controller eliminated the overshoot and reduced the settling time by 76 % insimulation, in comparison to the PID controller. In the experimental data, the fuzzy controller did notshow overshoot and decreased the settling time by 28 % with respect to the other controller.The steady state error was zero in both controllers for simulation and for the empirical setup. The fuzzy controller was faster and more stable, for this reason, we concluded thatthis control strategy isappropriate to regulate the temperature in thisprocess.