Modelación y control de un invernadero experimental.
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Date
2022-11
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Publisher
Ecuador : Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
Abstract
Los sistemas agrícolas como los invernaderos son difíciles de controlar con los reguladores clásicos como consecuencia de su gran complejidad y de su comportamiento dinámico no lineal. Este proyecto se ha realizado con la finalidad de realizar una modelación y control de un invernadero experimental, aplicando un control inteligente como son las redes neuronales, el cual permite controlar las variables ambientales de temperatura y humedad en el momento adecuado y así el cultivo no pierda sus propiedades, además, se evitará la pérdida del cultivo. Uno de los principales objetivos de este trabajo es dar solución a los problemas que se presentan en los invernaderos automatizados. Se utiliza las funciones de transferencia de los datos obtenidos de temperatura y humedad, para obtener los modelos adecuados. El control que se implementa es un control avanzado de redes neuronales NARMA-L2, el cual permite controlar a la planta de manera adecuada. Los resultados indican un desempeño bueno y estable del controlador propuesto. La seguridad que brinda el sistema de control es apropiada ya que los datos obtenidos son los deseados en la simulación, la relación de temperatura y humedad se pueden simular para diferentes escenarios posibles, garantizando el buen funcionamiento del control. Los errores en estado estable tienden a cero, teniendo un error en estado estacionario de la temperatura de 0,03 y la humedad con un error de 0,0036, permitiendo mejorar el rendimiento del invernadero.
Description
Agricultural systems such as greenhouses are difficult to control with classical regulators as a consequence of their great complexity and their non-linear dynamic behaviour. This project has been carried out with the purpose of modeling and controlling an experimental greenhouse, applying intelligent control such as neural networks, which allows controlling the environmental variables of temperature and humidity at the right time and thus the crop does not lose its properties, in addition, the loss of the crop will be avoided. One of the main objectives of this work is to solve the problems that arise in automated greenhouses. The transfer functions of the data obtained from temperature and humidity are used to obtain the appropriate models. The control that is implemented is an advanced control of neural networks NARMA-L2, which allows to control the plant in an adequate way. The results indicate a good and stable performance of the proposed controller. The security provided by the control system is appropriate since the data obtained are those desired in the simulation, the relationship of temperature and humidity can be simulated for different possible scenarios, guaranteeing the proper functioning of the control. The errors in stable state tend to zero, having a temperature steady state error of 0.03 and humidity with an error of 0.0036, allowing to improve the performance of the greenhouse.
Keywords
CONTROL DE INVERNADEROS, REDES NEURONALES, AUTOMATIZACIÓN DE INVERNADEROS
Citation
Molina Fernández María Fernanda (2022), Modelación y control de un invernadero experimental. UTC. Latacunga. 66 p.