Los controladores difusos para la automatización de invernaderos permiten la
posibilidad de trabajar en diferentes condiciones de operación. Por ello, el
diseño de un controlador difuso para temperatura, humedad e intensidad luminosa
de un cultivo hidropónico es de gran utilidad, y se puede hacer un diseño
bastante sencillo a implementar en LabVIEW. Con esto se busca extender la
aplicación a diversos tipos de vegetales cultivables, mediante el uso de
herramientas genéricas de inteligencia artificial.
Existen diversas formas de producir cultivos hidropónicos, entre los que se
encuentran el uso de un medio líquido, en un sustrato sólido o en el aire. Con
anterioridad se construyó y automatizó un cultivo de lechuga basado en la
aeroponia, por lo que una solución nutritiva y rica en minerales y sales es
proporcionada de forma periódica con un rociador. En este caso, se diseñó un
controlador difuso que fue implementado en un microcontrolador AVR 90S8535 y
comprobado empleando simulaciones elaboradas en MATLAB.
No obstante, para ampliar el rango de capacidades del sistema, se propone un
rediseño del controlador para que de manera genérica pueda adaptarse a una
amplia gama de vegetales frecuentes en la alimentación básica necesaria para el
ser humano, mediante el uso de la instrumentación virtual que ofrece LabVIEW y
las tarjetas de adquisición de datos de National Instruments.
Controlador Difuso
La lógica difusa es una herramienta matemática y de la inteligencia
artificial que ha permitido el uso de la acumulación del conocimiento para
llevar a cabo el control de máquinas, procesos y fenómenos, desarrollando
tecnología que satisface las necesidades del hombre. La estructura base de un
controlador difuso puede apreciarse en la Figura 1, con las partes principales
necesarias:
Difusificador. Establece una relación entre la entrada no difusa y diversos
conjuntos difusos. Se emplean diversas estrategias para realizar las relaciones,
entre las que se encuentran: Singleton (uso directo de los valores no difusos de
entrada) y No Singleton (las entradas se traducen a valores difusos a través de
funciones exponenciales tipo campana de Gauss, triangulares, trapezoidales,
entre otras).
Base de reglas difusas. Combina los conjuntos difusos de la entrada y asigna
un conjunto difuso para la salida. Frecuentemente se emplean asociaciones
lógicas verbales, empleando conjunciones de la forma " œsi" ¦ entonces." Las
reglas se pueden representar como una tabla o por medio de matrices (memorias
asociativas difusas FAM).
Sistemas de Inferencia. Estos dispositivos interpretan las reglas de la base
por medio de operaciones realizadas con las funciones de pertenencia. Las más
usadas son: regla del mínimo, regla del producto, regla aritmética, regla
máximomínimo, regla booleana y regla de Goguen, entre otras.
Desdifusificador. Transforma un conjunto difuso en un valor no difuso de
salida. Existen diversos métodos para realizar la transformación, siendo los más
empleados el método del máximo, el centroide de un área y la media de
centroides, por mencionar algunos.
Diseño del Controlador Difuso para el cultivo hidropónico
Considerando que para cada tipo de vegetal a cultivar existen diferentes
requerimientos de temperatura, humedad e intensidad luminosa, y que además
dependen de la hora del día, es necesario que el controlador genérico tenga
cuatro entradas correspondientes a cada una de las variables mencionadas.
Adicionalmente, el controlador total se ha subdividido en el planteamiento de
las reglas partiendo del principio de superposición, como se aprecia en la
Figura 2.
Asimismo, el diseño propuesto implica el uso de cinco actuadores para el
sistema: resistencias, persianas, luces, un humidificador y un ventilador, los
cuales proporcionarán las características ambientales que requiere el
cultivo.
Diseño de las Funciones de Pertenencia para la difusificación. Para poder
difusificar los valores obtenidos a partir de los sensores que miden las
variables del sistema, se han establecido las Funciones de Pertenencia correspondientes a cada variable, con sus respectivas etiquetas y universos
de discurso, según se aprecia en la Figura 3 (temperatura), Figura 4 (intensidad
luminosa), Figura 5 (humedad), y finalmente en la Figura 6 (hora),
correspondientemente.
Diseño de las Matrices de Reglas Difusas (FAM). Con las funciones de
pertenencia elegidas y respectivamente etiquetadas, se procedió al diseño de la
FAM (matriz de reglas difusas) para relacionar las variables de entrada con el
comportamiento de los actuadores a la salida del sistema [Fig. 2]. Para esto, se
crearon tres matrices distintas [Figs. 7 a 9] para control de temperatura,
intensidad luminosa y humedad del ambiente.
Diseño de las Funciones de Pertenencia para la desdifusificación. Para las
funciones de desdifusificación se decidió emplear del tipo Singleton o barra,
para simplificar la obtención del valor nítido de voltaje para los actuadores.
De esta forma, la selección puede apreciarse en las Figuras 10 a 14, para
ventilador, resistencias, persianas, luces y humidificador, respectivamente.
Antes de la implementación del controlador en la plataforma elegida para las
pruebas que se realizarán a futuro para el ajuste de los parámetros de diseño de
acuerdo con el desempeño real del sistema, se programaron cada una de las partes
que componen el controlador difuso, para posteriormente utilizar el código en
bloques para LabVIEW, empleando las ventajas del software. El resultado de la
implementación en LabVIEW se aprecia en la Figura 15, donde se muestran los
bloques correspondientes a las partes del controlador difuso.
Conclusiones
A través de este diseño simple es posible implementar un controlador difuso
en cada una de sus etapas para la automatización de un cultivo hidropónico.
Los parámetros propuestos del controlador necesitan ajuste de acuerdo al
desempeño final del sistema para obtener un resultado óptimo, por lo que se
consideró a LabVIEW y el sistema de adquisición de datos DAQ de National
Instruments, para la validación final del controlador. Este controlador emplea
las partes básicas, pero se puede extender a diseños más complejos con mayor
número de variables.