1 Departamento de Eléctrica y Electrónica DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN CONTROLADOR DINÁMICO BASADO EN UN CLASIFICADOR DE ESTADOS POR SVM PARA UN SISTEMA BALASTRO-LÁMPARA HID-MH DE 250W. Departamento de Eléctrica y Electrónica Carrera de Ingeniería en Electrónica, Automatización y Control RICARDO S. GUALAVISÍ DIRECTOR: ING. PAÚL AYALA, MSC 1

2 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONESContenido INTRODUCCIÓN OBJETIVOS ESTADO DEL ARTE RESULTADOS CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 2

3 INTRODUCCION 3

4 ANTECEDENTES HID-MH diferentes potenciasConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción ANTECEDENTES El grupo de lámparas de descarga de alta intensidad de haluros metálicos HIDMH por sus siglas en inglés, es con mucho, el grupo más importante de lámparas utilizadas en iluminación exterior e industrial, son muy apreciadas por su larga vida y alta eficacia. Los lámparas HID-MH son el método más rentable en iluminación de carreteras, áreas de estacionamiento, campos deportivos, señalización y edificios. HID-MH diferentes potencias 4

5 ANTECEDENTES 5 Conclusiones y Recomendaciones ResultadosDiseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción ANTECEDENTES Balastro Analógico Balastro digital Iluminación de campos deportivos Iluminación avenidas. 5

6 Objetivos Objetivo GeneralConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Objetivos Objetivo General Diseñar e implementar un controlador dinámico basado en un clasificador de estados SVM para el control de tensión y corriente de una lámpara HID-MH para una operación estable. 6

7 Objetivos Objetivos EspecíficosConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Objetivos Objetivos Específicos Adquirir datos de cuatro variables: tensión, corriente, temperatura e iluminancia, de las fases de encendido del sistema balastro-lámpara para su clasificación. Implementar un clasificador de los estados de encendido del sistema balastro lámpara basado en SVM. Identificar el tipo de variable que permite una mejor clasificación de estados. Diseñar el controlador dinámico basado en el clasificador SVM de variables de mejor desempeño. 7

8 ESTADO DEL ARTE 8

9 Conceptos ImportantesEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Conceptos Importantes Componentes lámparas HID Fases de encendido de una lámpara HID-MH Balastro electrónico Máquina de soporte vector SVM 9

10 Componentes lámparas HIDEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Componentes lámparas HID Las lámparas HID-MH están conformadas básicamente por los siguientes elementos: 10

11 Fases de encendido de una lámpara HID-MHEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Fases de encendido de una lámpara HID-MH Una descarga eléctrica entre los dos electrodos provoca la condensación y mezcla de los gases, dando lugar a la emisión de luz. La ionización del gas, eleva la temperatura en el tubo de descarga, lo que da paso a la evaporación progresiva de los halogenuros metálicos. Después de varios minutos se produce la evaporación total de los elementos y se alcanza la estabilidad, en este punto la lámpara entregará los valores nominales de iluminación. Fases de encendido: Ignición Calentamiento Estabilización 11

12 Fase de Ignición Fase de calentamientoEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Fase de Ignición Esta fase se caracteriza por presentar una impedancia elevada en la lámpara y, además, requiere de una tensión elevada para romper el dieléctrico y hacer que la lámpara funcione. Se caracteriza por presentar una pequeña corriente y una emisión reducida de luz. Fase de calentamiento Se producen colisiones entre electrones y átomos que provocan un gran incremento de la temperatura y reducción considerable de la impedancia, Esta etapa presenta una tensión reducida y elevada corriente. 12

13 Fase de estabilizaciónEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Fase de estabilización Debido al incremento de presión y temperatura en el interior del tubo de descarga se estabiliza la impedancia. Esta fase exige un valor nominal de potencia, para entregar así el valor nominal de iluminación. 13

14 Estado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Balastro electrónico El uso de estos balastros sin duda mejora la eficiencia de los sistemas de iluminación sobre todo en el campo del ahorro de energía. Un mayor rendimiento de la lámpara se logra al trabajar con frecuencias mayores a 20kHz y así conseguir un aumento del 10% de flujo luminoso con respecto a los 60Hz . Sin embargo, a mayor frecuencia las pérdidas de conmutación se incrementan 14

15 Balastro electrónico 15 Estado del Arte Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Introducción Balastro electrónico 15

16 Máquinas de vector soporte (SVM)Estado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Máquinas de vector soporte (SVM) Las máquinas de vectores soporte se originan en los trabajos sobre la teoría del aprendizaje estadístico y fueron introducidas en los años 90 por Vapnik y sus colaboradores. Inicialmente las SVM’s fueron direccionadas a resolver problemas de clasificación binaria, en la actualidad se usan para resolver otros problemas como: regresión, agrupamiento, multi-clasificación entre los más importantes. Los campos en los que han sido utilizadas con mayor éxito son visión artificial, reconocimiento de caracteres, categorización de texto, análisis de series temporales. 16

17 Aprendizaje SupervisadoEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Aprendizaje Supervisado La base en la que se fundamenta el aprendizaje supervisado es aprender a partir de datos y para ello busca la existencia de alguna dependencia funcional entre un conjunto de vectores de entrada y vectores de salida 17

18 Estado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Clasificación Dado un conjunto de muestras se puede definir un hiperplano de separación. El hiperplano que separa las muestras puede no ser único, es decir, existen un infinito número de hiper-planos posibles, surge entonces la necesidad de establecer un criterio adicional que permita definir un hiperplano de separación óptimo. 18

19 Estado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Clasificación Para ello, en primer lugar, se define el concepto de “margen” de un hiperplano de separación, denotado por t; como la mínima distancia entre dicho hiperplano y la muestra más cercana de cualquiera de las dos clases 19

20 Clasificación para datos no linealmente separablesEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Clasificación para datos no linealmente separables Para este fin, se considera el procedimiento dónde se define la función Φ, de entradas x, en un espacio característico H. Los vectores transformados al plantearse como un proceso de optimización da como resultado a una SVM definida en un nuevo espacio definida como kernel. Se defini el SVC. 20

21 Clasificación MúltipleEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Clasificación Múltiple Los SVC originalmente se diseñaron para problemas de clasificación binaria, debido a los buenos resultados presentados, han sido extendidas para resolver problemas de clasificación con múltiples clases Se definen los biclasificadores generalizados que permite construir un modelo a partir de un conjunto de funciones clasificadoras dicotómicas. Se plantea entonces la estructura de dos estructuras de máquina principales: Uno vs resto y todos vs todos 21 Máquina uno vs resto Máquina todos vs todos

22 Regresión basada en SVM’sEstado del Arte Conclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Introducción Regresión basada en SVM’s La regresión está basada en la definición de una función de pérdida que ignora errores, los cuales están situados a cierta distancia del valor verdadero. 22 Regresión lineal Regresión no lineal

23 DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DEL CONTROLADOR23

24 Diagrama de bloques del sistemaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Diagrama de bloques del sistema 24

25 Adquisición de tensión y corrienteConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Adquisición de tensión y corriente Se mide y adquiere la tension de forma directa a la lámpara La corriente se determina mediante la tension de una resistencia de sensamiento. 25

26 Adquisición de iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Adquisición de iluminancia Se adquiere hay que tener en cuenta el área de incidencia de la luz en el banco de pruebas Se dimenciona el sensor en base a las características técnicas que proporciona el fabricante. 26

27 Adquisición de temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Adquisición de temperatura Para seleccionar el sensor adecuado de temperatura se toma el máximo valor de temperatura emitido por alguna de las lámparas HID-MH, que según los fabricantes es 500°C. Se considera una tolerancia del 5% para dimensionar el sensor. Se require un sensor que tenga una temperature minima de 525 °C. La temperature se mide en la superficie de la ampolla ellipsoidal exterior. 27

28 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Controlador dinámico Implementa un controlador por modos deslizantes (CMD) para mantener una corriente adecuada en la bobina del convertidor Un compensador neuronal (CN) que realiza correcciones sobre la corriente de referencia del CMD ante perturbaciones externas. ACIN realiza la compensación en la señal de control para que la bobina reciba la corriente adecuada para el funcionamiento del convertidor además de suavizar el cambio de fases. 28

29 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción SVC El clasificador de estados debe ser capaz de identificar las tres fases de encendido principales: ignición, calentamiento, estable; adicionalmente se adiciona dos fases una de apagado y una no definida. Por tanto, el clasificador es multiclase de nivel 5 y además tendrá 4 entradas (máximo número de entradas) que corresponden a los datos de: tensión, corriente, temperatura e iluminancia. Se implementará el SVC con los datos de entrada que presenten los mejores resultados. Para determinar que variables son las mejores para el entrenamiento final del SVC se toman en consideración dos criterios: la precisión del clasificador y la ergonomía en la implementación 29

30 Implementación del SVCConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación del SVC 30

31 Implementación del SVCConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación del SVC 31

32 PRUEBAS Y EVALUACION DE RESULTADOS32

33 Análisis en tiempo 33 Diseño e implementación del controlador EstadoConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis en tiempo 33

34 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis en tiempo Se observan variaciones notorias en la evolución de tensión, corriente e iluminancia específicamente en el primer tercio del periodo de adquisición, lo que indicaría posibles transiciones La temperatura presenta una tendencia con pocas variaciones en casi toda la adquisición, además de no alcanzar un estado estable como las demás variables Con el fin de realizar un estudio mas detallado de las variables se plantean los siguientes análisis: tensión-corriente, tensión-iluminancia, corriente-iluminancia, tensión-temperatura, corriente-temperatura y finalmente iluminancia-temperatura. 34

35 Análisis tensión-corrienteConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-corriente Lámpara Sylvania Lámpara Osram 35

36 Análisis tensión-corrienteConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-corriente Se distinguen claramente las fases tanto para lámparas de Sylvania como para Osram Pocos datos en las fases de Apagado e ignición Se presentan dos procedimientos que serán validados de forma experimental: - Disminuir el número de muestras de entrenamiento para las fases de calentamiento y estable. - Disminuir el número de muestras de entrenamiento para las fases de calentamiento y estable y obtener más datos mediante una SVR (Ben-Hur y Horn, 2001) 36

37 Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminancia Se deben validar los datos obtenidos en función de las características que los fabricantes dan. Con este fin se plantean dos criterios: La media de la relación flujo luminoso-potencia debe encontrarse dentro de un rango de error aceptable (menor al 10%). Comprobar que el coeficiente de correlación lineal medido para cada una de las relaciones flujo luminoso-potencia sea cercano a 1. 37

38 Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminancia Para determinar los parámetros necesarios se calcula la potencia medida y el flujo luminoso a partir de las mediciones de iluminancia, se obtienen los resultados de la siguiente tabla a), b), c) Lámparas Sylvania d)Lámpara Osram 38

39 Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminancia a), b), c) Lámparas Sylvania d)Lámpara Osram 39

40 Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminancia Para determinar los parámetros necesarios se calcula la potenica medida y el flujo luminoso a partir de las mediciones de iluminancia, se obtienen los resultados de la siguiente tabla a), b) Lámparas Sylvania 40

41 Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminanciaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-iluminancia y corriente-iluminancia Las fases de apagado e ignición muestran pocos datos Hay que considerar además que los datos de iluminancia fueron adquiridos bajo condiciones ideales Por tanto, el uso de iluminancia para implementar un SVC sería posible solamente para motivos académicos dentro de ambientes controlados. 41

42 Análisis tensión-temperatura y corriente-temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-temperatura y corriente-temperatura Es complicado validar los datos para esta variable debido a que el único dato disponible según los fabricantes es la temperatura umbral de resistencia de la ampolla elipsoidal exterior Por tanto, el uso de iluminancia para implementar un SVC sería posible solamente para motivos académicos dentro de ambientes controlados. 42

43 Análisis tensión-temperatura y corriente-temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-temperatura y corriente-temperatura a), b) Lámparas Sylvania 43

44 Análisis tensión-temperatura y corriente-temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis tensión-temperatura y corriente-temperatura Sobreposición de datos en las fases de apagado, ignición y calentamiento Variable lenta, difícil determinar cambios entre fases. No se tiene más que una referencia en la bombilla exterior Mediciones en ambiente controlado 44

45 Análisis iluminancia-temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis iluminancia-temperatura Lámpara Sylvania 45

46 Análisis iluminancia-temperaturaConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Análisis iluminancia-temperatura Sobreposición de datos en las fases de apagado, ignición y calentamiento Mismo problema de lentitud relacionado a la temperatura Mediciones en ambiente controlado 46

47 Comparación de variablesConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Comparación de variables Que la variable sea susceptible a cambios rápidos entre fases. Menor cantiad de sobreposición de datos Facilidad de implementación 47

48 Comparación de variablesConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Comparación de variables En base a la tabla 6 el SVC será multi-variable de nivel 5 y tendrá 2 variables que son tensión y corriente, 48

49 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Resultados del SVC El primer modelo fue obtenido en base al 70% de muestras de entrenamiento y evaluado con el 30% (validación cruzada Hold-out) de las muestras de prueba. 49

50 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Resultados del SVC Las tasas de precisión más bajas corresponden a las fases de Apagado e Ignición. 50

51 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR No se considera la totalidad de los datos inicialmente, después se juntan los datos faltantes. 51

52 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR Los datos de las fases de apagado e ignición cuentan con un modelo que permite generar más datos. Se generan 1000 datos extras para la fase de apagado y 1200 para la fase de ignición. Este número se obtiene de forma experimental en función de la distribución de la zona de clasificación. 52

53 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR Banco de datos final, incluye datos de las 4 lámparas. 53

54 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR Nuevas zonas de clasificación con SVR. 54

55 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR Precisión del clasificador con y sin SVR 55

56 Implementación de la SVRConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación de la SVR Se observa que los datos de la lámpara OSRAM afectan a la precisión general del clasificador, se comprueba entrenando un modelo con datos únicamente con datos de Sylvania 56

57 Conclusiones y RecomendacionesResultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Máquina de estados La máquina de estados cumple la función principal de garantizar que las fases de encendido ocurran de forma secuencial, puede además funcionar como un complemento al SVC 57

58 Implementación final del SVC y Máquina de estadosConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación final del SVC y Máquina de estados El bloque A es el SVC y el bloque B es la máquina de estados 58

59 Implementación final del SVC y Máquina de estadosConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Implementación final del SVC y Máquina de estados Con la implementación de la máquina de estados hay un aumento de la precisión del clasificador del 96;913% a 97;639% además de que el sistema Balastro-lámpara no se vea afectado por transiciones erróneas en el proceso de encendido. 59

60 Comparativa de clasificadoresConclusiones y Recomendaciones Resultados Diseño e implementación del controlador Estado del Arte Introducción Comparativa de clasificadores Se puede observar que cualquier método de clasificación mediante SVM es mejor que el clasificador neuronal expuesto por (Velastegui y Andino, 2015), sin embargo, analizando métodos de clasificación mediante SVMs se observa que ambos métodos presentan tazas de acierto sobre el 93%, debido a la diferencia estructural, al número de clases, y al número de lámparas empleadas estos sistemas no se puede comparar de forma directa. 60

61 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES61

62 Conclusiones y RecomendacionesResultados Tratamiento de las señales Experimento y adquisición de datos Diseño y construction del hardware Estado del Arte Introducción Conclusiones La adquisición de datos permitió determinar que variables son las mejores a ser implementadas en un SVC, estas variables son tensión y corriente, pues permiten determinar cambios de forma rápida y notoria, con lo que se puede tomar las acciones del caso, si bien es cierto la iluminancia presenta cambios rápidos y notorios es poco práctica su implementación, pues requiere la instalación de un sensor dedicado, mismo que puede ser propenso a lecturas erróneas debido a factores externos como luz solar entre otras. La temperatura es la variable que menos responde a cambios rápidos haciendo que el sistema sea propenso a reaccionar de forma más lenta lo que no es recomendable si se llega a dar un pico de tensión o corriente. La precisión del SVC en general tiende a disminuir cuando se hace el entrenamiento de un modelo único para lámparas HID-MH de diferentes fabricantes, esto puede ser debido a las diferencias físicas y logísticas en la manufactura de estas lámparas. 62

63 Conclusiones y RecomendacionesResultados Tratamiento de las señales Experimento y adquisición de datos Diseño y construction del hardware Estado del Arte Introducción Conclusiones Una de las ventajas de utilizar técnicas de clasificación y de regresión mediante SVM, es que permite implementar sistemas que realizan operaciones complejas mediante ecuaciones sencillas de bajo costo computacional. Se realizó la comparación entre los diferentes SVC, y mediante los resultados se comprueba que el que mejores resultados presentó fue un SVC en conjunto con una máquina de estados que trabaja con datos de tensión y corriente, el cual permite ajustar las regiones de clasificación mediante el número de muestras obtenidas del SVR que pueden hacer del sistema más tolerable a cambios de tensión o corriente sin que se produzca cambios de fase, al realizar la comparativa con el clasificador neuronal se observa que este presenta menor precisión. 63

64 Conclusiones y RecomendacionesResultados Tratamiento de las señales Experimento y adquisición de datos Diseño y construction del hardware Estado del Arte Introducción Recomendaciones Diseñar un algoritmo en otras plataformas y lenguajes de programación que permitan un entrenamiento más rápido del SVC, pues los modelos diseñados en Matlab tomaron un tiempo considerable. Se recomienda la creación de un SVC dedicado para lámparas de un solo fabricante, puesto que al intentar englobar los datos de dos fabricantes la precisión del clasificador en general tiende a reducir. Como trabajo futuro se plantea un estudio para reducir el tamaño en memoria del modelo del clasificador con el fin de que el hardware no sature la misma. 64

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