Implementation of Simple Fuzzy PI Controller for Liquid Level Cascade Control
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents simplest fuzzy logic controller (SFLC) PLC's based implementation applied to the cascade control strategy.Level and flow control loops are important and widely used in the oil and manufacturing industries to ensure a quality product.The control is used to maintain the level of the liquid in the tank at the desired value by manipulating the liquid in the reservoir.Two fuzzy sets on each input variable, five fuzzy sets on the output variable, five linear control rules, algebraic product bounded AND/OR operator, Larsen product inference and Centre of Sums (CoS) defuzzification are the components of this simplest nonlinear fuzzy controller to be implemented.The proposed work deals with the real implementation of a simplest fuzzy logic cascade control strategy designed on SIMATIC S7-300 Plc based on ladder diagram (LD) programming.In this paper, we have presented the results of the experimental tests of the conventional PI control strategy as well as the simplest fuzzy PI implementation applied to a PUL-2/EV cascade control device.Experimental results using this simplest fuzzy PI controller with the setpoint error shown that the setpoint tracking rise time can be reduced by 30% and the disturbance rejection time is decreased at 7sec compared to the conventional PID-PLC based controller, and concluded by stressing the importance of this new controller implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».