Este documento describe el control difuso y su algoritmo. Explica que el control difuso es un sistema de control basado en la lógica difusa que usa reglas lingüísticas en lugar de valores precisos. Detalla que el control difuso es útil cuando se quiere emular el comportamiento humano y no se requiere un modelo matemático exacto del proceso. Finalmente, presenta el algoritmo básico del control difuso, incluyendo la fusificación, base de reglas, inferencia y defusificación.
Este documento introduce la lógica difusa y sus componentes principales: la fuzzificación, las reglas de inferencia y la defuzzificación. Explica que la lógica difusa se basa en grados de verdad en lugar de valores booleanos y permite modelar sistemas no lineales. Además, describe brevemente algunas aplicaciones como sistemas de control y electrodomésticos.
Este documento describe la lógica difusa, incluyendo su definición, características, conjuntos difusos, números difusos, variables lingüísticas y aplicaciones. La lógica difusa permite valores imprecisos para definir evaluaciones entre verdadero/falso. Se basa en el lenguaje humano y la experiencia de expertos. Tiene aplicaciones en sistemas de control, electrodomésticos, motores y bases de datos.
El documento define un algoritmo como un conjunto ordenado y finito de operaciones o pasos que permite hallar la solución de un problema. Explica que un algoritmo debe cumplir con cinco características: ser finito, tener pasos definidos de manera precisa, tener entradas y salidas de datos, y ser efectivo de modo que pueda completarse en un tiempo finito. Además, clasifica los algoritmos en cualitativos, que usan palabras para describir los pasos, y cuantitativos, que usan cálculos numéricos.
Este documento compara un controlador PID estándar y uno con lógica difusa para aplicaciones de control de temperatura de alta precisión (dentro de 0.1°C). Se desarrollaron ambos controladores e implementaron para regular la temperatura de un bloque de cobre. Los resultados muestran que el controlador con lógica difusa puede igualar y superar el rendimiento del controlador PID estándar, ajustándose mejor a condiciones cambiantes impredecibles como cambios ambientales o desgaste de componentes. Se analizan las ventajas y desvent
DISEÑO DE SISTEMAS DIFUSOS Y CONTROL LÓGICO DIFUSOESCOM
Este documento describe los componentes básicos y el funcionamiento de los sistemas de control lógico difusos. Explica que estos sistemas usan reglas lingüísticas para controlar procesos, y constan de cuatro etapas: fusificación, evaluación de reglas, defusificación y una base de conocimiento con conjuntos difusos y reglas. Como ejemplo, se detalla un sistema de control de presión de calderas usando 7 conjuntos lingüísticos y 49 reglas difusas.
Este documento describe el uso de redes neuronales inversas como controladores. Explica que una red neuronal entrenada puede cancelar la dinámica de una planta y hacer que su salida se parezca lo más posible a la señal de referencia. También indica que las salidas de la planta se usan como entradas de la red neuronal durante el entrenamiento para que aprenda a imitar la ley de control inversa ideal. Finalmente, proporciona enlaces a fuentes bibliográficas sobre el tema.
Este documento describe el aprendizaje por descenso de gradiente y el entrenamiento de redes neuronales. Explica los pasos para entrenar una red neuronal de una capa y un perceptrón multicapa, incluyendo la selección de pesos iniciales, tasa de aprendizaje y función de error. También presenta consideraciones prácticas como el preprocesamiento de datos, evitar puntos planos y mínimos locales, y determinar cuándo detener el entrenamiento. Finalmente, incluye código para implementar algunas de estas consideraciones.
Este documento introduce la lógica difusa y sus componentes principales: la fuzzificación, las reglas de inferencia y la defuzzificación. Explica que la lógica difusa se basa en grados de verdad en lugar de valores booleanos y permite modelar sistemas no lineales. Además, describe brevemente algunas aplicaciones como sistemas de control y electrodomésticos.
Este documento describe la lógica difusa, incluyendo su definición, características, conjuntos difusos, números difusos, variables lingüísticas y aplicaciones. La lógica difusa permite valores imprecisos para definir evaluaciones entre verdadero/falso. Se basa en el lenguaje humano y la experiencia de expertos. Tiene aplicaciones en sistemas de control, electrodomésticos, motores y bases de datos.
El documento define un algoritmo como un conjunto ordenado y finito de operaciones o pasos que permite hallar la solución de un problema. Explica que un algoritmo debe cumplir con cinco características: ser finito, tener pasos definidos de manera precisa, tener entradas y salidas de datos, y ser efectivo de modo que pueda completarse en un tiempo finito. Además, clasifica los algoritmos en cualitativos, que usan palabras para describir los pasos, y cuantitativos, que usan cálculos numéricos.
Este documento compara un controlador PID estándar y uno con lógica difusa para aplicaciones de control de temperatura de alta precisión (dentro de 0.1°C). Se desarrollaron ambos controladores e implementaron para regular la temperatura de un bloque de cobre. Los resultados muestran que el controlador con lógica difusa puede igualar y superar el rendimiento del controlador PID estándar, ajustándose mejor a condiciones cambiantes impredecibles como cambios ambientales o desgaste de componentes. Se analizan las ventajas y desvent
DISEÑO DE SISTEMAS DIFUSOS Y CONTROL LÓGICO DIFUSOESCOM
Este documento describe los componentes básicos y el funcionamiento de los sistemas de control lógico difusos. Explica que estos sistemas usan reglas lingüísticas para controlar procesos, y constan de cuatro etapas: fusificación, evaluación de reglas, defusificación y una base de conocimiento con conjuntos difusos y reglas. Como ejemplo, se detalla un sistema de control de presión de calderas usando 7 conjuntos lingüísticos y 49 reglas difusas.
Este documento describe el uso de redes neuronales inversas como controladores. Explica que una red neuronal entrenada puede cancelar la dinámica de una planta y hacer que su salida se parezca lo más posible a la señal de referencia. También indica que las salidas de la planta se usan como entradas de la red neuronal durante el entrenamiento para que aprenda a imitar la ley de control inversa ideal. Finalmente, proporciona enlaces a fuentes bibliográficas sobre el tema.
Este documento describe el aprendizaje por descenso de gradiente y el entrenamiento de redes neuronales. Explica los pasos para entrenar una red neuronal de una capa y un perceptrón multicapa, incluyendo la selección de pesos iniciales, tasa de aprendizaje y función de error. También presenta consideraciones prácticas como el preprocesamiento de datos, evitar puntos planos y mínimos locales, y determinar cuándo detener el entrenamiento. Finalmente, incluye código para implementar algunas de estas consideraciones.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para clasificar velocidades como bajas, medias o altas basado en funciones de pertenencia.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para calcular los grados de pertenencia basado en rangos de velocidad.
Este documento describe el desarrollo de un controlador difuso para un mecanismo de billar. Explica la definición de las variables de entrada y salida, la partición de los espacios de entrada y salida en conjuntos difusos triangulares, el proceso de fuzificación de las variables de entrada, y la creación de una base de conocimientos para la inferencia difusa basada en la investigación de campo sobre el juego de billar.
Solucion de problemas por medio de computadorasJorge Ñauñay
El documento describe las etapas del proceso de resolución de problemas mediante computadoras, que incluyen la definición del problema, el análisis de la solución, la determinación de la solución óptima, la elaboración de un algoritmo en pseudocódigo, la codificación en un lenguaje de programación, la compilación y ejecución del programa, la determinación y análisis de errores, y la documentación del proceso completo.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores precisos, y puede manejar conceptos vagos como "alto" o "caliente". Funciona mediante reglas heurísticas como "si hace mucho frío, aumentar drásticamente la temperatura". Ofrece resultados precisos y simula el comportamiento humano, pero requiere tiempo de aprendizaje y la interpretación de valores difusos puede ser difícil.
Este documento describe los diferentes tipos de controladores, incluyendo controladores analógicos, digitales y híbridos. También explica las diferentes acciones de control como control de dos posiciones, control proporcional, integral, derivativo y combinaciones de estos. El objetivo principal de un controlador es mantener una variable controlada dentro de rangos previamente establecidos mediante la detección y corrección de errores.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos del tema "Sistema de control de un motor DC con controlador difuso":
El documento introduce el uso de lógica difusa para controlar la velocidad de un motor DC como una alternativa a los controladores PID convencionales. Explica los conceptos básicos de lógica difusa incluyendo conjuntos difusos, funciones de membresía, reglas difusas y los pasos de fuzzificación, inferencia y defuzzificación. El objetivo es diseñar e implementar un controlador difuso para control
Este documento presenta una introducción a los algoritmos. Define un algoritmo como un conjunto finito de instrucciones precisas que realizan una tarea y culminan en un estado final reconocible. Explica que la máquina de Turing de Alan Turing proporciona una definición matemáticamente precisa de algoritmo. Además, cubre temas como la especificación, implementación y eficiencia de los algoritmos, así como diferentes clases de algoritmos como fuerza bruta y divide y conquista.
Este documento presenta información sobre diagramas de flujo, algoritmos y sus características. Explica que los diagramas de flujo representan procesos y flujos de información de manera gráfica. Luego describe los niveles de diagramas de flujo, incluyendo el diagrama de contexto en el nivel 0, el diagrama de nivel superior en el nivel 1, y el diagrama de detalle en el nivel 2. También define qué es un algoritmo y menciona dos clases de algoritmos: cualitativos y cuantitativos. Por último, explica
La lógica difusa se utiliza para resolver problemas complejos e inciertos mediante el razonamiento aproximado, imitando la forma en que los humanos toman decisiones. Se ha aplicado en áreas como el control de sistemas, la predicción y el reconocimiento de patrones. Las variables lingüísticas y los conjuntos difusos permiten representar conceptos vagos mediante funciones de membresía y operaciones como la unión, intersección y complemento.
1. El documento describe los diferentes tipos de sistemas de control industrial, incluyendo control ON-OFF, proporcional, proporcional + integral, proporcional + derivativo y PID. También describe lógica difusa, redes neuronales, SCADA, instrumentación virtual y otros componentes clave de los sistemas de control industrial.
Este documento describe los diferentes tipos de controladores y cómo funcionan. 1) Explica que un controlador es un programa que permite la interacción entre el sistema operativo y un dispositivo periférico. 2) Detalla los tres tipos principales de controladores: Proporcional (P), Integral (I) y Derivativo (D). 3) Resume que un controlador PID combina las acciones P, I y D para lograr un control más preciso de un proceso.
El documento introduce los conceptos básicos de los algoritmos, incluyendo su definición, partes (entrada, proceso, salida), características (precisión, definición, finitud) y ejemplos. Explica los tipos de datos, variables, constantes, instrucciones, comandos y estructuras condicionales y de repetición como while que se usan para representar algoritmos.
El documento introduce los conceptos básicos de los algoritmos, incluyendo su definición, partes (entrada, proceso, salida), características (precisión, definición, finitud) y ejemplos. Explica los tipos de datos, variables, constantes, instrucciones, comandos y estructuras condicionales y de repetición como while que se usan para representar algoritmos.
Este documento describe diferentes tipos de controladores, incluyendo controladores PID, PI y P. Explica las acciones proporcional, integral y derivativa y cómo cada una contribuye a la respuesta del sistema. También cubre conceptos como compensación en adelanto y atraso, y cómo estos afectan la ganancia y fase del sistema.
Solucion de problemas por medio de computadorasFernando Solis
El documento describe los pasos para resolver un problema mediante computadoras, incluyendo la definición del problema, análisis de la solución, control de calidad, selección de la solución óptima, elaboración de una tabla de datos, construcción de un algoritmo en pseudocódigo, codificación en un lenguaje de programación, ejecución del programa, determinación de errores, conclusiones y documentación.
Este artículo analiza el funcionamiento de un regulador proporcional integral (PI) utilizando criterios heurísticos y lógica difusa. Explica cómo las entradas al regulador PI, como el error y la derivada del error, pueden tratarse como parámetros difusos en lugar de deterministas. Luego describe cómo dividir estas señales de entrada en zonas difusas y establecer reglas basadas en la intersección de estas zonas para determinar la acción de control necesaria, imitando el razonamiento humano. El objetivo es comprender mejor el funcion
Este documento define qué es un algoritmo y describe sus características principales. Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones ordenadas que permiten resolver un problema mediante pasos sucesivos. Los algoritmos pueden expresarse a través de lenguajes de programación, pseudocódigo o diagramas de flujo. El documento también presenta ejemplos de algoritmos para sumar números y multiplicar tres números.
Este documento trata sobre acciones de control en sistemas controlados. Explica las acciones de control proporcional, integral y derivativa, así como combinaciones de estas acciones como PI, PD y PID. Describe cómo estas acciones de control detectan desviaciones entre valores medidos y deseados para emitir señales de corrección hacia el actuador. El control automático es importante en ingeniería para lograr un desempeño óptimo en sistemas dinámicos.
Este documento describe cómo codificar una solución de problema en un lenguaje de programación como Quick Basic. Explica los pasos para convertir un diagrama de flujo en código, incluyendo el uso de ciclos, variables, operaciones matemáticas e instrucciones de entrada y salida. También define conceptos como contadores, acumuladores y ciclos controlados por centinelas. Finalmente, resume las principales estructuras de control como if/else, while y for y cómo varían su sintaxis entre diferentes lenguajes.
Este documento describe el control difuso de un péndulo invertido mediante la sintonización de las ganancias del controlador (g0, g1, h). Se construye el modelo en Simulink y un controlador difuso en Matlab. Al variar las ganancias, se observa que aumentar g0 o h acelera la respuesta pero puede causar sobreimpulso, mientras que disminuir g1 mejora las oscilaciones.
Este documento presenta una actividad sobre control difuso en la asignatura de Control Inteligente. Se define un sistema de control difuso para el control de un sistema no lineal utilizando conjuntos difusos y reglas difusas. Se pide probar el programa de control difuso en 5 casos diferentes y dibujar la superficie de control resultante. El documento contiene el código del programa de control difuso desarrollado.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para clasificar velocidades como bajas, medias o altas basado en funciones de pertenencia.
El documento describe el concepto de control difuso y cómo implementarlo. Explica que el control difuso es útil cuando se usa el conocimiento de un operador humano para construir un controlador sin necesidad de un modelo matemático del proceso. Describe los elementos clave del control difuso como la base de reglas, la fusificación, la máquina de inferencias y la defusificación. Luego presenta un algoritmo de fusificación para calcular los grados de pertenencia basado en rangos de velocidad.
Este documento describe el desarrollo de un controlador difuso para un mecanismo de billar. Explica la definición de las variables de entrada y salida, la partición de los espacios de entrada y salida en conjuntos difusos triangulares, el proceso de fuzificación de las variables de entrada, y la creación de una base de conocimientos para la inferencia difusa basada en la investigación de campo sobre el juego de billar.
Solucion de problemas por medio de computadorasJorge Ñauñay
El documento describe las etapas del proceso de resolución de problemas mediante computadoras, que incluyen la definición del problema, el análisis de la solución, la determinación de la solución óptima, la elaboración de un algoritmo en pseudocódigo, la codificación en un lenguaje de programación, la compilación y ejecución del programa, la determinación y análisis de errores, y la documentación del proceso completo.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores precisos, y puede manejar conceptos vagos como "alto" o "caliente". Funciona mediante reglas heurísticas como "si hace mucho frío, aumentar drásticamente la temperatura". Ofrece resultados precisos y simula el comportamiento humano, pero requiere tiempo de aprendizaje y la interpretación de valores difusos puede ser difícil.
Este documento describe los diferentes tipos de controladores, incluyendo controladores analógicos, digitales y híbridos. También explica las diferentes acciones de control como control de dos posiciones, control proporcional, integral, derivativo y combinaciones de estos. El objetivo principal de un controlador es mantener una variable controlada dentro de rangos previamente establecidos mediante la detección y corrección de errores.
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos del tema "Sistema de control de un motor DC con controlador difuso":
El documento introduce el uso de lógica difusa para controlar la velocidad de un motor DC como una alternativa a los controladores PID convencionales. Explica los conceptos básicos de lógica difusa incluyendo conjuntos difusos, funciones de membresía, reglas difusas y los pasos de fuzzificación, inferencia y defuzzificación. El objetivo es diseñar e implementar un controlador difuso para control
Este documento presenta una introducción a los algoritmos. Define un algoritmo como un conjunto finito de instrucciones precisas que realizan una tarea y culminan en un estado final reconocible. Explica que la máquina de Turing de Alan Turing proporciona una definición matemáticamente precisa de algoritmo. Además, cubre temas como la especificación, implementación y eficiencia de los algoritmos, así como diferentes clases de algoritmos como fuerza bruta y divide y conquista.
Este documento presenta información sobre diagramas de flujo, algoritmos y sus características. Explica que los diagramas de flujo representan procesos y flujos de información de manera gráfica. Luego describe los niveles de diagramas de flujo, incluyendo el diagrama de contexto en el nivel 0, el diagrama de nivel superior en el nivel 1, y el diagrama de detalle en el nivel 2. También define qué es un algoritmo y menciona dos clases de algoritmos: cualitativos y cuantitativos. Por último, explica
La lógica difusa se utiliza para resolver problemas complejos e inciertos mediante el razonamiento aproximado, imitando la forma en que los humanos toman decisiones. Se ha aplicado en áreas como el control de sistemas, la predicción y el reconocimiento de patrones. Las variables lingüísticas y los conjuntos difusos permiten representar conceptos vagos mediante funciones de membresía y operaciones como la unión, intersección y complemento.
1. El documento describe los diferentes tipos de sistemas de control industrial, incluyendo control ON-OFF, proporcional, proporcional + integral, proporcional + derivativo y PID. También describe lógica difusa, redes neuronales, SCADA, instrumentación virtual y otros componentes clave de los sistemas de control industrial.
Este documento describe los diferentes tipos de controladores y cómo funcionan. 1) Explica que un controlador es un programa que permite la interacción entre el sistema operativo y un dispositivo periférico. 2) Detalla los tres tipos principales de controladores: Proporcional (P), Integral (I) y Derivativo (D). 3) Resume que un controlador PID combina las acciones P, I y D para lograr un control más preciso de un proceso.
El documento introduce los conceptos básicos de los algoritmos, incluyendo su definición, partes (entrada, proceso, salida), características (precisión, definición, finitud) y ejemplos. Explica los tipos de datos, variables, constantes, instrucciones, comandos y estructuras condicionales y de repetición como while que se usan para representar algoritmos.
El documento introduce los conceptos básicos de los algoritmos, incluyendo su definición, partes (entrada, proceso, salida), características (precisión, definición, finitud) y ejemplos. Explica los tipos de datos, variables, constantes, instrucciones, comandos y estructuras condicionales y de repetición como while que se usan para representar algoritmos.
Este documento describe diferentes tipos de controladores, incluyendo controladores PID, PI y P. Explica las acciones proporcional, integral y derivativa y cómo cada una contribuye a la respuesta del sistema. También cubre conceptos como compensación en adelanto y atraso, y cómo estos afectan la ganancia y fase del sistema.
Solucion de problemas por medio de computadorasFernando Solis
El documento describe los pasos para resolver un problema mediante computadoras, incluyendo la definición del problema, análisis de la solución, control de calidad, selección de la solución óptima, elaboración de una tabla de datos, construcción de un algoritmo en pseudocódigo, codificación en un lenguaje de programación, ejecución del programa, determinación de errores, conclusiones y documentación.
Este artículo analiza el funcionamiento de un regulador proporcional integral (PI) utilizando criterios heurísticos y lógica difusa. Explica cómo las entradas al regulador PI, como el error y la derivada del error, pueden tratarse como parámetros difusos en lugar de deterministas. Luego describe cómo dividir estas señales de entrada en zonas difusas y establecer reglas basadas en la intersección de estas zonas para determinar la acción de control necesaria, imitando el razonamiento humano. El objetivo es comprender mejor el funcion
Este documento define qué es un algoritmo y describe sus características principales. Un algoritmo es un conjunto finito de instrucciones ordenadas que permiten resolver un problema mediante pasos sucesivos. Los algoritmos pueden expresarse a través de lenguajes de programación, pseudocódigo o diagramas de flujo. El documento también presenta ejemplos de algoritmos para sumar números y multiplicar tres números.
Este documento trata sobre acciones de control en sistemas controlados. Explica las acciones de control proporcional, integral y derivativa, así como combinaciones de estas acciones como PI, PD y PID. Describe cómo estas acciones de control detectan desviaciones entre valores medidos y deseados para emitir señales de corrección hacia el actuador. El control automático es importante en ingeniería para lograr un desempeño óptimo en sistemas dinámicos.
Este documento describe cómo codificar una solución de problema en un lenguaje de programación como Quick Basic. Explica los pasos para convertir un diagrama de flujo en código, incluyendo el uso de ciclos, variables, operaciones matemáticas e instrucciones de entrada y salida. También define conceptos como contadores, acumuladores y ciclos controlados por centinelas. Finalmente, resume las principales estructuras de control como if/else, while y for y cómo varían su sintaxis entre diferentes lenguajes.
Este documento describe el control difuso de un péndulo invertido mediante la sintonización de las ganancias del controlador (g0, g1, h). Se construye el modelo en Simulink y un controlador difuso en Matlab. Al variar las ganancias, se observa que aumentar g0 o h acelera la respuesta pero puede causar sobreimpulso, mientras que disminuir g1 mejora las oscilaciones.
Este documento presenta una actividad sobre control difuso en la asignatura de Control Inteligente. Se define un sistema de control difuso para el control de un sistema no lineal utilizando conjuntos difusos y reglas difusas. Se pide probar el programa de control difuso en 5 casos diferentes y dibujar la superficie de control resultante. El documento contiene el código del programa de control difuso desarrollado.
La máquina de inferencia del control difuso toma como entrada valores lingüísticos del error y la derivada del error de un proceso, y utiliza reglas difusas almacenadas en una base de reglas para generar valores lingüísticos de la fuerza de control de salida. El documento explica el funcionamiento de la máquina de inferencia, proporciona un ejemplo de reglas y conjuntos difusos para el control de un péndulo invertido, y calcula los grados de certeza y conjuntos difusos implicados para diferentes condiciones de entrada.
Este documento describe el diseño de un controlador neuronal para un sistema de control de temperatura y flujo de aire. El objetivo general es diseñar e implementar un controlador inteligente mediante Matlab para este sistema. Se presenta la descripción del modelo matemático del sistema, las actividades planeadas como la recopilación de datos y pruebas, y los objetivos específicos como la identificación de la planta, el modelado en Simulink y la implementación de la red neuronal. Finalmente, se muestran algunos resultados experimentales utilizando la red neuronal inversa para diferentes valores
El documento describe el diseño de un controlador neuronal para un sistema de control de temperatura y flujo de aire. Se establece un equipo de trabajo y sus roles para el proyecto. Se detallan las actividades como recopilar información, reconocer el área de trabajo, obtener datos de la planta, modelar matemáticamente el sistema, y realizar pruebas. Los objetivos son diseñar e implementar el controlador neuronal usando Matlab/Simulink para controlar la temperatura entre 30-50°C, analizando la respuesta en términos de error y veloc
Este documento describe los pasos para implementar un controlador neuronal usando Matlab y una tarjeta de adquisición. Explica las herramientas de Simulink necesarias como Real Time Workshop y Real Time Windows Target para trabajar en tiempo real. También detalla los elementos requeridos como la planta, computador, tarjeta y cableado, y el procedimiento que incluye la construcción del modelo, conexión al objetivo, y verificación de la instalación del kernel en tiempo real.
Identificación del sistema multitanque INTECO.
Se desea identificar el sistema de dos tanques acoplados que se muestra en la figura. Las señales de entrada que se utilizarán son los valores de anchos de pulso de cada señal pwm que controla la apertura de las válvulas C1 y C2. El caudal de entrada al tanque superior es constante
La identificación de un sistema dinámico mediante una red neuronal consiste en determinar los parámetros de la red de tal manera que los dos sistemas tengan respuestas similares cuando son excitados con las mismas señales de control.
TIA portal Bloques PLC Siemens______.pdfArmandoSarco
Bloques con Tia Portal, El sistema de automatización proporciona distintos tipos de bloques donde se guardarán tanto el programa como los datos
correspondientes. Dependiendo de la exigencia del proceso el programa estará estructurado en diferentes bloques.
1. Página 1
UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS “ESPE”
DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE
Actividad No20. Control Difuso
Fecha: 02 de julio 2014
Nombre: Dayana Ochoa y Carlos Mendoza
NRC: 2055
Control Difuso
1. ¿Qué es Control Difuso?
2. ¿Cuándo es útil aplicar el control difuso?
Un sistema de control difuso es un sistema de control basado en la lógica difusa,
es una forma de razonamiento mediante un cálculo con palabras, se puede
programar en una maquina haciendo razonamiento, inferencias a través de una
base de reglas, en este tipo de control se usa terminología basada en valores
lingüísticos. La lógica difusa es ampliamente utilizada en el control difuso. El
término "fuzzy" o difuso se refiere al hecho de que la lógica utilizada puede tratar
con conceptos que no se pueden expresar como "verdadero" o "falso", sino como
"parcialmente cierto". Aunque los enfoques alternativos, tales como los algoritmos
genéticos y redes neuronales pueden realizar tan bien como la lógica difusa en
muchos casos, la lógica difusa tiene la ventaja de que la solución al problema se
puede convertir en términos de que los operadores humanos pueden comprender,
de manera que su experiencia puede ser utilizado en el diseño del
controlador. Esto hace que sea más fácil de mecanizar tareas que ya se llevan a
cabo con éxito por los seres humanos.
Es útil aplicar el control difuso cuando se utiliza el conocimiento y experiencia de un
operador humano para construir un controlador que emule el comportamiento de tal
persona. Comparado con el control tradicional, el control difuso tiene dos ventajas
prácticas, una es que el modelo matemático del proceso a controlar no es requerido y
otra es que se obtiene un controlador no lineal desarrollado empíricamente sin
complicaciones matemáticas.
Las aplicaciones de control difuso más adecuadas son aquellas donde existen
requerimientos cualitativos para una acción de control satisfactoria y dichos
requerimientos pueden ser enunciados fácilmente como reglas difusas. Por esta
razón, los controladores con lógica difusa son usados para operar funciones
automáticas en lavadoras, video-grabadoras, reproductores de CD, sistemas de aire
acondicionado, cámaras y productos similares.
2. Página 2
3. ¿Cómo hacer control difuso? ¿Cuál es el algoritmo?
4. ¿Escriba 2 ejemplos de grado de certeza y grado de pertenencia?
Para hacer un control difuso se debe realizar lo siguiente:
El primer paso en lógica difusa es convertir la señal x (que bien pudiera ser una señal
de error en el sistema de control) en un conjunto de variables difusas. A este paso se le
conoce como clasificación difusa o ‘fusificación’. Esto se hace asignando valores (que
serán nuestros valores difusos) a partir de un conjunto de funciones de membresía o
pertenencia.
Un clasificador difuso divide los rangos posibles en los cuales puede clasificarse el
valor de la señal x como sigue:
a) LP: x es Largo Positivo
b) MP: x es Medio Positivo
c) S: x es Pequeño (de las siglas en ingles ‘Short’)
d) MN: x es Medio Negativo
e) LN: x es Largo Negativo
En un controlador, el clasificador difuso o ‘fusificador’ se utiliza para determinar el
nivel de membrecía conectando una señal obtenida del sistema a su entrada.
La estructura normalmente utilizada en un controlador difuso puede verse en la
siguiente figura:
Para la resolución de este tipo de problemas, se requiere que en su algoritmo consten los
siguientes elementos básicos:
La "base de reglas", que tiene el conocimiento, en la forma de un conjunto de reglas,
de la mejor manera de controlar el sistema (por ejemplo, si hablamos del parámetro
temperatura, la base de reglas puede ser “alta”, “media” y “baja”).
El “mecanismo de inferencia” evalúa qué reglas de control son relevantes en el tiempo
actual y después decide qué entrada a la planta se debe usar.
(Para el ejemplo anterior, se propone que si la temperatura es mayor a 80 grados,
entonces es “alta”).
La “fusificación” simplemente modifica las entradas de modo que puedan ser
interpretados y comparados con las reglas de la base de reglas.
La “defusificación” que convierte las conclusiones alcanzadas por el mecanismo de
inferencia en las entradas a la planta.
1. GRADO DE CERTEZA
Conjunto: FRUTAS
3. Página 3
5. Defina qué son los conjuntos difusos
6. Desarrolle el algoritmo de fusificación para el siguiente ejercicio
P=La cebolla es una fruta
El grado de certeza que de que la cebolla sea una fruta es del 0%.
P=Una manzana es una fruta
El grado de certeza que una manzana sea una fruta es del 100%.
Conjunto: AVES
Q= Una gallina es una ave
El grado de certeza que una gallina sea una ave es del 100%
Q= Una ballena es una ave
El grado de certeza que una ballena sea una ave es del 0%
2. GRADO DE PERTENENCIA
Conjunto: VOCALES
El grado de pertenencia de la “a” al conjunto de las vocales es del 100%
Conjunto: REPTILES
El grado de pertenencia de que el “lagarto” pertenezca al
conjunto de los reptiles es del 100%.
Un conjunto difuso, es un conjunto que surgió como una nueva forma de representar
la imprecisión y la incertidumbre. Es un conjunto que puede contener elementos de
forma parcial. Es decir que la propiedad x € A puede ser cierta con un grado de
verdad.
Se mide esta posibilidad de pertenecer (o pertenencia) con un número 𝝁 𝑨(x), entre 0
y 1, llamado grado de pertenencia de x, a A. Si es 0, x no pertenece a A. Si es 1,
entonces x € A, totalmente, y si 0< 𝝁 𝑨(x)< 1, x pertenece a A de una manera parcial.
En definitiva un conjunto difuso A se define como una función de pertenencia que
enlaza o empareja los elementos de un dominio o universo de discurso X con
elementos del intervalo [0,1].
FUSIFICACIÓN
Algoritmo
GP Velocidad Baja
GP Velocidad Media
GP Velocidad Alta
Velocidad
4. Página 4
El problema consiste en desarrollar el código de Matlab para realizar el proceso de fusificación
para los elementos del universo velocidad en la autopista General Rumiñahui.
Para ello se ha determinado los siguientes rangos de velocidad para velocidad bajas, medias y
altas.
Para determinar el algoritmo de solución se procede a encontrar las ecuaciones de las rectas que
definen los rangos de velocidad baja y alta.
Calculo de recta pendiente positiva velocidad media
𝒚 = 𝒎𝒙 + 𝒃
𝑷 𝟏 = (𝟔𝟎, 𝟏) y 𝑷 𝟐 = (𝟓𝟎, 𝟎)
𝒎 =
𝒚 𝟐 − 𝒚 𝟏
𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏
=
𝟎 − 𝟏
𝟓𝟎 − 𝟔𝟎
=
−𝟏
−𝟏𝟎
=
𝟏
𝟏𝟎
Por lo tanto tenemos que cuando:
𝒙 = 𝟔𝟎 𝒚 = 𝟏
𝟏 =
𝟏
𝟏𝟎
(𝟔𝟎) + 𝒃
𝒃 = 𝟏 − 𝟔 = −𝟓
Por lo tanto la ecuación de la recta está dada por: 𝒚 =
𝒙
𝟏𝟎
− 𝟓
Calculo de recta pendiente negativa velocidad media
Recta 2:
𝒚 = 𝒎𝒙 + 𝒃
𝑷 𝟏 = (𝟖𝟎, 𝟏) y 𝑷 𝟐 = (𝟗𝟎, 𝟎)
𝒎 =
𝒚 𝟐 − 𝒚 𝟏
𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏
=
𝟎 − 𝟏
𝟗𝟎 − 𝟖𝟎
=
−𝟏
𝟏𝟎
= −
𝟏
𝟏𝟎
Por lo tanto tenemos que cuando:
𝒙 = 𝟖𝟎 𝒚 = 𝟏
𝟏 =
𝟏
−𝟏𝟎
(𝟖𝟎) + 𝒃
𝒃 = 𝟏 + 𝟖 = 𝟗
Por lo tanto la ecuación de la recta está dada por: 𝒚 = −
𝒙
𝟏𝟎
+ 𝟗
5. Página 5
Código del Programa
for i=1:3
V=input ('Ingrese el valor de la Velocidad a ser evaluado: ');
if V<50
GP=0;
GP1=1;
GP2=0;
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Bajas %.2f', GP1*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Medias %.2f',GP*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Altas %.2f',GP2*100)
end
if V>60 && V<80
GP=1;
GP1=0;
GP2=0;
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Bajas %.2f',GP1*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Medias %.2f',GP*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Altas %.2f',GP2*100)
end
if V>90
GP=0;
GP2=1;
GP1=0;
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Bajas %.2f',GP1*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Medias %.2f',GP*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Altas %.2f',GP2*100)
end
if V>50 && V<60
GP= 0.1*V-5;
GP1=1-GP;
GP2=0;
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Bajas %.2f',GP1*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Medias %.2f',GP*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Altas %.2f',GP2*100)
end
if V>= 80 && V<=90
GP=9-0.1*V;
GP2=1-GP ;
GP1=0;
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Bajas %.2f',GP1*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Medias %.2f',GP*100)
sprintf('El Grado de pertenencia a Velocidades Altas %.2f',GP2*100)
end
pause();
end
6. Página 6
Gráficas de resultados
Nosotros Dayana Ochoa y Carlos Mendoza afirmamos que esta actividad es de nuestra autoría y
establecemos que para la elaboración de la misma se ha seguido los lineamientos del Código de
Ética de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE