A Study on Fuzzy Logic-Based Smart Temperature Control Simulation

Transkript

1 Bulanık Mantık abanlı Akıllı Sıcaklık Kontrolü Benzetim Çalışması A Study on Fuzzy Logic-Based Smart emperature Control Simulation sman Doğmuş 1, Şaban Yılmaz 2, Mahit Güneş 3, Hasan ıza Özçalık 4 1 Elektronik ve tomasyon rogramı odogmus@yahoo.com 2 Elektronik ve tomasyon rogramı sabanyilmaz1@hotmail.com 3 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü gunesmahit@gmail.com 4 Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü hrizaozcalik@ksu.edu.tr Özetçe Ahşap kurutma fırınının kontrolü, ahşap malzemenin kalitesinin korunması, enerji ve maliyet açısından önemlidir. Birçok ahşap kurutma sistemi olmasına rağmen akıllı sıcaklık kontrolü sektör için yenidir. Bu çalışmada ahşap kurutma fırını için Bulanık Mantık abanlı akıllı sıcaklık kontrolü benzetim çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmalarda başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Abstract Controlling wood drying kilns is of vital importance in terms of preserving the quality of wooden materials, energy and cost. Although many systems of wood drying are currently used, smart temperature control is a new phenomenon for this sector. his study focuses on the simulation of fuzzy logic based smart temperature control for a wood drying kiln, which yielded successful results. 1. Giriş Ahşap kurutma; ağaçtan elde edilen malzemelerin içinde bulunan ve kullanım amacı için uygun olmayan nemin atılması işlemidir. İdeal bir kurutmada; kurutma neticesinde malzemenin kalitesinin korunması, kurutma maliyetinin düşük olması ve mümkün olan en kısa sürede kurutma faktörleri önemlidir. Günümüzdeki klasik konvansiyonel kurutma fırınlarının tamamında buhar kazanlı, kızgın yağlı, sıcak sulu yani basınçlı kazanlı fırınlardır. Bu kazanlarının ürettiği akışkan (buhar, yağ veya su), fırının içine döşenen serpantin borularının içinde dolaştırılıp serpantinler ısıtılmakta ve yine fırının içine yerleştirilen aksiyal vantilatörler ile hava dolaştırılıp serpantinlere çarptırılarak fırın odasının içinin ısıtılması sağlanmaktadır. Son yıllarda çeşitli kontrol teknikleri, endüstrinin birçok alanında kullanılmaktadır. Bu kontrol tekniklerden biriside bulanık mantık tabanlı kontroldür. Bu çalışmada ahşap kurutma fırınının sıcaklık kontrolü için bulanık mantık tasarımı yapılmıştır. Bilgisayar simülasyonları MALAB/Simulink, bulanık mantık kontrolcü tasarımı ise MALAB/Fuzzy Logic oolbox yazılımı ile yapılmıştır. Günümüzde kontrol sistemi uygulamalarında bulanık mantık ile denetim önemli hale gelmiştir. Klasik sayısal (0,1) mantığının ötesine geçmiş bir yaklaşım olan bulanık mantık, bu iki değer arasında çok seviyeli değerler üretebilmesi sonucunda denetimin daha doğru kararlar üretmesini, böylece performansın ve verimin artmasını sağlamaktadır [1]. Bu çalışmada Ahşap kurutma fırını sıcaklık kontrolünün gerekliliği göz önüne alınarak Matlab/Simulink de bir denetim sistemi oluşturulmuştur. Sistemin denetiminde ise bulanık mantık denetleyicisi kullanılmıştır. Bulanık mantık uygulamalarına birçok alanda rastlamak mümkündür. tomatik kontrol sistemleri, bilgi sistemleri, görüntü tanımlama, optimizasyon, biyolojik süreç kontrolü, nükleer reaktör kontrolü, deprem mühendisliği ve savunma sanayi gibi endüstriyel ağırlıklı uygulamaların yanı sıra sosyal alanlara yönelik uygulamalar da bulunmaktadır. Burada tasarlanan sistemin denetiminde tek tip üyelik fonksiyonuna sahip bulanık mantık denetleyicisi yerine, üçgen, yamuk, gaussian ve cauchy üyelik fonksiyonlarına sahip bulanık mantık denetleyicileri ayrı ayrı uygulanmış, her üyelik

2 fonksiyonun sisteme olan etkileri incelenmiş ve en uygun üyelik fonksiyonunun hangisi olduğu belirlenmiştir. Şekil 4 Düz plaka ile ısı akışı Şekil 4 deki gibi düz bir plakada oluşan ısı akışı, 1 numaralı denklemde (Fourier ısı iletim kanunu) verilmiştir. Şekil 1 Ahşap kurutma fırını [2]. Q KA( ) 1 2 (1) 2. Kurutma Fırın Sistemi ve Matematiksel Modeli Kurutma fırın sisteminin fiziki durumu şekil 2 de verilmiştir. İzolasyonlu bir oda, gaz yakıcı bir sistem, termometre, gaz akış kontrolü için selenoid vana ve bir kontrolörden oluşmaktadır. İstenilen sıcaklık ve oda içerisindeki ölçülen sıcaklık kontrolöre gelir. Burada kontrol sinyali üretilir. Üretilen kontrol sinyali selenoid vanaya verilir. Bu sayede gaz akış hızı kontrol edilir[3]. Denklem 1 deki parametrelerin karşılığı; A = Yüzey alanı (m 2 ) l = laka kalınlığı (m) θ 1, θ 2 = Sıcaklık (K) K = Isıl iletkenlik (W/mK) Q = Isı akışı (J/s=W) Denklem 1 i hm Kanununa benzer şekilde yazılırsa ( ( t ) ( t )) Q ( t ) (2) 1 2 elde edilir. ise ısıl dirençtir ve (3) KA Şeklinde ifade edilir[1]. Şekil 2 Kurutma fırın kontrol sistemi Sistemin blok diyagramı şekil 3 de verilmiştir. Şekil 3 Kurutma fırın kontrol sistemi blok diyagramı 2.1 Isıl Sisteminin Matematiksel Modelleri Isıl sistemleri, elektrik sistemlerine benzer olarak dikkate alabiliriz. Böylece ısıl sistemlerde direnç ve kapasitif elemanlar içerecek şekilde tasarlanabilir Isıl Kapasite C Bir kütlede depolanan ısı miktarı denklem 4 de verilmiştir. H ( t) m C (t) (4) Buradaki parametrelerin karşılığı; H = Isı (J) m = kütle (kg) C = Sabit basınçta özgül ısı (J/kgK) θ = Sıcaklık artışı (K) Denklem 4 ün zamana göre türevi, Q ısı akışını verir. d H mc (5) Q ( t ) m C (6) C m C (7) ermal kapasite C denklem 7 de verildiği gibi alınır ve Q ( t ) C (8) denklem 8 elde edilir Isıl Direnç

3 Şekil 5 Isı transfer sistemi Denklem 8 den faydalanarak denklem 9 yazılır. Q ( t ) C 2 (9) Denklem 2 düzenlenerek denklem 10 yazılır. Q ( t) ( t) ( t) 1 2 (10) Denklem 9 ve 10 birleştirilirse, denklem 11 yazılır ( t ) ( t ) C (11) 2 C ( t ) ( t ) (12) 2 1 ve denklem 12 elde edilir[1] danın Matematiksel Modeli θ m = Ölçülen sıcaklık (K) θ s = Dış ortam sıcaklığı (K) odanın ısıl dinamiği denklem 13 de verilmiştir. Q ( t ) Q ( t ) C (13) i C ; oda içerisindeki havanın ısıl kapasitesidir ve denklem 9 dan yararlanarak bu şekilde yazılabilir. danın duvarındaki ısı akışı, denklem 2 den yararlanılarak denklem 14 deki gibi yazılabilir. Q ( t) ( t) S ( t) (14) ; duvarın ısıl direncidir. Denklem 14 ü, denklem 13 de yerine yazar ve düzenleme yaparsak; ( t ) ( t ) S Q ( t ) C i Q ( t ) ( t ) ( t ) C i S Q ( s ) ( s ) (1 C s ) ( s ) i S ( s ) Q ( s ) ( s ) i S 1 C s (15) Şekil 7 de gözüktüğü gibi, elde edilen denklem 15 ile odanın ısıl dinamiklerinin blok diyagramı çizilir. Şekil 6 dadaki ilgili parametreler da içindeki ve etrafındaki değişkenler şekil 6 de verilmiştir. Bu parametreler sırası ile; Q i = daya giren ısı akışı (J/s=W) Q o = Duvardan çıkan ısı akışı (J/s=W) θ o = da sıcaklığı (K) Şekil 7 danın ısıl dinamiklerinin blok diyagramı ile gösterimi

4 Şekil 8 Sıcaklık kontrol sisteminin blok diyagramı Ölçülen sıcaklık θ m ise, θ ın belirli bir düzeltme katsayısı ile çarpımına eşittir. Bu eşitlik denklem 16 da verilmiştir. ( s ) H ( s ) (16) m 1 Elde edilen bu denklemler ile komple kontrol sisteminin blok diyagramı şekil 8 deki gibi bulunur[1]. 3. Bulanık Denetleyici asarımı Bulanık mantık ilk olarak 1965 yılında Lütfi Zadeh tarafından ortaya atılmıştır. tarihten sonra önemi gittikçe artarak günümüze kadar gelen bulanık mantık, belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışılabilmesi için kurulmuş katı bir matematik düzen olarak tanımlanabilir. Klasik mantıkta bir eleman bir kümenin elemanıdır ya da değildir mantığına sahip olduğu için klasik mantık yöntemleriyle karmaşık sistemleri modellemek ve denetlemek zordur. Çünkü veriler tam ve net olmalıdır [4]. Bulanık mantık da ise kesinlik yoktur ve daha niteliksel tanımlama mevcuttur. Bulanık mantığın en ilgi çeken tarafı ise uzman kişinin bilgileri denetleyicinin içerisine gömülerek sistem denetlenir. Yani sistemin herhangi bir matematiksel modeline ihtiyaç yoktur. BMD, şekil 9 de gösterildiği gibi, genel olarak bulanıklaştırma, kural tabanı, çıkarım mekanizması ve durulaştırma olmak üzere dört temel bileşenden oluşmaktadır. Şekil 10 da ise 2 giriş ve 1 çıkışa sahip bulanık mantık sistemi gösterilmektedir. Şekilde BMD nin 2 girişi vardır. Bunlar hata (e) ve hata değişimi (de) olarak tanımlanabilir. Çıkış ise U için oluşturulmuştur. Şekil 10 2 giriş, 1 çıkışlı Bulanık Mantık Denetim sistemi Sıcaklık denetiminde kullanılan hata(e), hata değişimi(de), U için oluşturulan üçgen üyelik fonksiyonları şekil 11 de verilmiştir (a) (b) Şekil 9 Bulanık Mantık Denetleyici içyapısı (c) Şekil 11 Bulanık Denetleyici üyelik fonksiyonları a) Hata b) Hata değişimi c) U çıkışı U çıkışı için oluşturulan kural tabanı ise tablo 1 de verilmiştir.

5 e U de NB NK SS K B NB NB NB NB NK SS NK NB NB NK SS K SS NB NK SS K B K NK SS K B B B SS K B B B ablo 1: U için kural tablosu Matlab simulink ile oluşturulan sistem modeli şekil 12 de ve fırının modeli şekil 13 de görülmektedir[5-11] Şekil 15 Hata grafiği Şekil 15 de sistemin hata set değerini yakalama hata grafiği görülmektedir. İlk çalışma bölgesinde sistem sıcaklık hatası 12. dakikada %1 in altına düşmeye başlamış ve 27. dakikada %0,1 in altında değerler elde edilmiştir. İkinci çalışma bölgesinde sistem sıcaklık hatası 8. dakikada %1 in altına düşmeye başlamış ve 27. dakikada %0,1 in altında değerler elde edilmiştir. Son çalışma bölgesinde sistem sıcaklık hatası 6. dakikada %1 in altına düşmeye başlamış ve 13. dakikada %0,1 in altında değerler elde edilmiştir. Şekil 12 Sistemin simulink modeli Şekil 13 Fırının simulink modeli Matlab simulink ile oluşturulan sistemin test edilmesi amacıyla ahşap kurutma fırınının sıcaklık set değeri olarak; 105 o C, 125 o C ve 115 o C seçilmiştir. Örnek çalışma modelinde ilk 40 dakika için 105 o C sonra 40 dakika süre ile 125 o C ve 40 dakika süre ile 115 o C de çalışması planlanmıştır. Şekil 14 de örnek çalışma modeli görülmektedir. İlk çalışma bölgesinde sistem sıcaklığı set değerini 12. dakikada 1 o C hata ile yakalamakta ve 27. dakikada istenilen değer tam olarak elde edilmektedir. İkinci çalışma bölgesinde sistem sıcaklığı set değerini 8. dakikada 1 o C hata ile yakalamakta ve 27. dakikada istenilen değer tam olarak elde edilmektedir. Son çalışma bölgesinde sistem sıcaklığı set değerini 6. dakikada 1 o C hata ile yakalamakta ve 13. dakikada istenilen değer tam olarak elde edilmektedir. Şekil 14 Örnek çalışma modeli SNUÇLA Bu çalışmada ahşap kurutma fırını için Bulanık Mantık abanlı akıllı sıcaklık kontrolü benzetim çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışmalarda bulanık mantık tabanlı oluşturulan akıllı sıcaklık kontrolü ile ahşap kurutma fırını için başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Benzetim çalışmaları sonucuna göre sistem çok kısa sürelerde set değerini yakalamaktadır. Farklı çalışma şartları için ortalama 8,67 dakikada 1 o C lik sıcaklık farkı ile istenilen set değerleri yakalanmıştır. Farklı çalışma şartları için ortalama 22,33 dakikada %0,1 in altına düşmektedir. Ahşap kurutma fırınları için bulanık mantık tabanlı akıllı sıcaklık kontrolü yapılmasın uygun olduğu sonucuna varılmıştır. Kaynakça [1] Ö. Akyazı, M. A. Usta, A. S. Akpınar, Kapalı rtam Sıcaklık ve Nem Denetiminin Farklı Bulanık Üyelik Fonksiyonları Kullanılarak Gerçekleştirilmesi, 6 th International Advanced echnologies Symposium (IAS 11), May 2011, Elazığ, urkey [2] eri/938r1incoplan%20classe% jpg E.: [3]. S. Burns, Advanced Control Engineering, Butterworth-Heinemann, 2001, pp. 6, 25-27, [4] L. A. Zadeh, Fuzzy sets, Inform, Control, Vol.8, 1965, pp [5] Z. Kovacic, S. Bogdan, Fuzzy Control Desing heory and Application, aylor&francis, 2006, pp [6].M. Aguilar, V. Muñoz and Y. Callero, Control Application Using Fuzzy Logic, University of La Laguna,, 2012, pp [7] N. Isizoh, S.. kide, A.E. Anazia, C.D. gu, emperature Control System Using Fuzzy Logic echnique, Vol.1, No. 3, 2012 [8] Willam C., Fuzzy Logic and eal ime Applications, New Generation ublishers, Ibadan, Nigeria, 2009.

6 [9] Lewis A.., ptimal Fuzzy Logic Control echnique, Whitecap ublishing Co., Lagos, Nigeria, [10] Francis.C., Solutions to Fuzzy Logic Controls, Septon M. ublishers, London, [11] Özek, M. Sinecen, Klima Sistem Kontrolünün Bulanık Mantık İle Modellemesi, amukkale University Engineering College Journal f Engineering Sciences, Cilt. 10, Sayı. 3, 2004