Implementation of Neuroidentifiers Trained by PSO on a PLC Platform for a Multimachine Power System

Power systems are nonlinear with fast changing dynamics. In order to design a nonlinear adaptive controller for damping power system oscillations, it becomes necessary to identify the dynamics of the system. This paper demonstrates the implementation of a neural network based system identifier, referred to as a neuroidentifier, on a programmable logic controller (PLC) platform. Two separate neuroidentifiers are trained using the particle swarm optimization (PSO) algorithm to identify the dynamics in a two-area four machine power system, one neuroidentifier for Area 1 and the other for Area 2. The power system is simulated in real time on the Real Time Digital Simulator (RTDS). The PLC implementing two neural networks and the PSO training algorithm is interfaced in a real time to the RTDS. Typical results are presented showing that PLC platform is able to implement the neuroidentifiers to sufficiently identify the dynamics of the two-area four machine power system

Sintonización de un controlador PID en un PLC haciendo uso de inteligencia de enjambres

Los avances de la electrónica han permitido el desarrollo de sistemas más rápidos en el procesamiento de datos y eficientes en el consumo de energía, permitiendo la implementación de algoritmos complejos que requieren de gran cantidad de recursos computacionales, como capacidad de memoria o capacidad de procesamiento. Considerando esto, hoy en día es posible implementar algoritmos complejos; como aquellos usados en la inteligencia artificial, en microcontroladores y PLCs que actualmente ofrecen las condiciones requeridas para un buen funcionamiento de los mismos. En este trabajo de grado, se implementara en un PLC Allen Bradley un algoritmo de inteligencia de enjambres cuya función es la de determinar el modelo matemático de un sistema o proceso, esto con el fin de calcular los parámetros de un controlador PID que ejercerá la acción de control más adecuada para lograr del sistema la respuesta deseada. La prueba del funcionamiento del algoritmo en el PLC se hará usando modelos matemáticos de sistemas dinámicos en matlab, desde donde se establecerá comunicación con el PLC. El PLC enviara las señales de control y desde matlab se envían los datos correspondientes a la salida de la planta. Para esto se usara el estándar de comunicación OPCPregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a