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.
Este documento introduce los conceptos de redes neuronales y lógica difusa aplicadas a sistemas de control. Brevemente describe los conceptos clave de control moderno, lógica difusa, redes neuronales y neurocontrol, y luego se enfoca en el problema clásico del control del péndulo invertido como un ejemplo para ilustrar estas técnicas. Finalmente, explica los pasos básicos para implementar un sistema de control difuso, incluida la fuzzificación, reglas difusas, operaciones difusas y defuzzificación.
Lógica Difusa,es una lógica basada en la teoría
de conjuntos que posibilita imitar el comportamiento de la lógica humana....
Lógica difusa,conceptos, ejemplos,desventajas y ventajas....
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.
La lógica difusa se utiliza para modelar conceptos vagos y razonamientos aproximados como los del ser humano. Un sistema difuso consta de conjuntos difusos, reglas difusas "si-entonces" y mecanismos de inferencia. Se aplica en control, reconocimiento de patrones, negocios y medicina. Algunos ejemplos son el control de semáforos, robots autónomos y sillas de ruedas basadas en lógica difusa.
El documento trata sobre la lógica difusa. Explica que la lógica difusa permite grados de verdad entre 0 y 100%, acercando las matemáticas al lenguaje humano impreciso. Describe la historia de la lógica difusa y cómo surgió gracias a las ideas de filósofos como Platón y Aristóteles. Finalmente, detalla cómo Lotfi Asker Zadeh creó la lógica difusa formal en 1965 para representar conceptos subjetivos mediante modelos matemáticos.
1) El documento introduce los conceptos básicos de la lógica difusa, incluyendo conjuntos difusos, variables lingüísticas, distribuciones de posibilidad y reglas difusas si-entonces. 2) Explica dos ejemplos de problemas de control que pueden modelarse usando lógica difusa. 3) Describe las funciones de membresía que definen la pertenencia gradual de elementos a conjuntos difusos y las operaciones básicas en conjuntos difusos como unión e intersección.
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 brevemente la inteligencia en redes de comunicaciones. Habla sobre la lógica difusa y cómo imita la forma en que los humanos toman decisiones con información imprecisa. También menciona algunos tipos de sistemas de lógica difusa, como los sistemas tipo Mamdani y Takagi-Sugeno.
Este documento introduce los conceptos de redes neuronales y lógica difusa aplicadas a sistemas de control. Brevemente describe los conceptos clave de control moderno, lógica difusa, redes neuronales y neurocontrol, y luego se enfoca en el problema clásico del control del péndulo invertido como un ejemplo para ilustrar estas técnicas. Finalmente, explica los pasos básicos para implementar un sistema de control difuso, incluida la fuzzificación, reglas difusas, operaciones difusas y defuzzificación.
Lógica Difusa,es una lógica basada en la teoría
de conjuntos que posibilita imitar el comportamiento de la lógica humana....
Lógica difusa,conceptos, ejemplos,desventajas y ventajas....
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.
La lógica difusa se utiliza para modelar conceptos vagos y razonamientos aproximados como los del ser humano. Un sistema difuso consta de conjuntos difusos, reglas difusas "si-entonces" y mecanismos de inferencia. Se aplica en control, reconocimiento de patrones, negocios y medicina. Algunos ejemplos son el control de semáforos, robots autónomos y sillas de ruedas basadas en lógica difusa.
El documento trata sobre la lógica difusa. Explica que la lógica difusa permite grados de verdad entre 0 y 100%, acercando las matemáticas al lenguaje humano impreciso. Describe la historia de la lógica difusa y cómo surgió gracias a las ideas de filósofos como Platón y Aristóteles. Finalmente, detalla cómo Lotfi Asker Zadeh creó la lógica difusa formal en 1965 para representar conceptos subjetivos mediante modelos matemáticos.
1) El documento introduce los conceptos básicos de la lógica difusa, incluyendo conjuntos difusos, variables lingüísticas, distribuciones de posibilidad y reglas difusas si-entonces. 2) Explica dos ejemplos de problemas de control que pueden modelarse usando lógica difusa. 3) Describe las funciones de membresía que definen la pertenencia gradual de elementos a conjuntos difusos y las operaciones básicas en conjuntos difusos como unión e intersección.
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 brevemente la inteligencia en redes de comunicaciones. Habla sobre la lógica difusa y cómo imita la forma en que los humanos toman decisiones con información imprecisa. También menciona algunos tipos de sistemas de lógica difusa, como los sistemas tipo Mamdani y Takagi-Sugeno.
Este documento presenta una introducción a la lógica difusa. Resume las características clave de la lógica difusa, incluyendo su capacidad para manejar información imprecisa mediante conjuntos difusos y reglas de inferencia. También describe algunas aplicaciones comunes de la lógica difusa, como sistemas de control, predicción del clima y electrodomésticos inteligentes.
El documento resume la historia y conceptos clave de la lógica difusa. Detalla eventos importantes desde 1965 hasta la actualidad, como el desarrollo del primer controlador difuso en 1974 y su aplicación en sistemas de transporte en Japón en 1987. También describe las características, ventajas, desventajas y aplicaciones comunes de la lógica difusa, como el control de procesos y dispositivos inteligentes.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores absolutos. Fue formulada en 1965 y se adapta mejor al mundo real que la lógica binaria tradicional. Se utiliza en sistemas de control y para tomar decisiones cuando los procesos son complejos y no hay modelos matemáticos precisos. Algunos ejemplos de aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras y electrodomésticos.
Este documento introduce conceptos clave de la inteligencia artificial y los sistemas difusos. Explica que la inteligencia artificial busca imitar el comportamiento inteligente humano mediante el uso de lenguaje simbólico o reglas, y que los sistemas expertos son programas que codifican el conocimiento de expertos. También define los sistemas difusos como una forma de representar conocimiento impreciso mediante funciones de pertenencia que toman valores entre 0 y 1.
Este documento describe una práctica sobre el diseño de reguladores difusos utilizando Matlab. Los objetivos son aprender a utilizar una herramienta de diseño de reguladores difusos, comparar el comportamiento ante distintos parámetros y utilizar un regulador difuso para controlar un sistema continuo sencillo. Se explica cómo crear y editar un sistema difuso en Matlab usando funciones como newfis, addvar y addmf. Luego se detalla el uso del editor gráfico para definir funciones de pertenencia, reglas y analizar el comportamiento del sistema
La lógica difusa utiliza expresiones que no son totalmente ciertas ni falsas, permitiendo valores intermedios de verdad. Se basa en reglas heurísticas similares a la toma de decisiones humana para sistemas de control e inteligencia artificial. Los sistemas difusos son robustos y tolerantes a imprecisiones, imitando el razonamiento aproximado del ser humano.
La lógica difusa permite trabajar con información imprecisa e imita el razonamiento humano. Se originó en 1965 y se usa en control de sistemas, diagnóstico y sistemas expertos. Es útil cuando no hay un modelo matemático preciso o cuando se usa el conocimiento de expertos. Algunas aplicaciones incluyen control de tráfico, vehículos, máquinas y predicción de terremotos. Los conjuntos difusos permiten valores intermedios de pertenencia y se definen con funciones de pertenencia. Un controlador difuso usa
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 los métodos neuronales en sistemas difusos. Explica que las técnicas de entrenamiento de redes neuronales permiten incorporar información empírica en los sistemas difusos, expandiendo sus aplicaciones. También describe cómo los sistemas híbridos neuronales-difusos combinan ambos enfoques para aprovechar sus ventajas. Finalmente, explica cómo las redes neuronales se pueden usar para determinar funciones de membresía en sistemas difusos.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores binarios. Se aplica a procesos complejos como el clima y la biología. Algunos ejemplos de su uso son lavadoras inteligentes, medidores de presión sanguínea y cámaras con autoenfoque. La lógica difusa es útil para la inteligencia artificial ya que permite analizar información del mundo real en una escala entre lo verdadero y lo falso.
Este documento describe conceptos clave relacionados con variables lingüísticas y sistemas difusos, incluyendo: (1) La transición de variables numéricas a variables lingüísticas y su definición formal; (2) El uso de "hedges lingüísticos" para modificar el significado de conjuntos difusos; (3) Cómo las variables lingüísticas permiten describir conceptos vagos en lenguaje natural de forma matemática precisa.
Este documento describe diferentes métodos para el modelado de sistemas dinámicos utilizando modelos difusos. Explica conceptos como modelos de Takagi-Sugeno, estimación de parámetros, agrupamiento difuso, simplificación de reglas y redundancia en modelos difusos. También incluye un ejemplo de aplicación de un modelo difuso de Takagi-Sugeno para la predicción de la concentración de clorofila en lagos.
Este documento describe los sistemas secuenciales digitales. Un sistema secuencial es un sistema digital cuyas salidas dependen no solo de la entrada actual sino también de las entradas anteriores, permitiéndoles "memorizar" la evolución de las entradas. Los sistemas secuenciales se implementan realimentando un sistema combinacional, lo que introduce variables internas que representan los estados del sistema. Existen dos tipos principales de sistemas secuenciales: asíncronos y síncronos.
Tema 8 Aprendizaje De Sistemas Difusos Con Redes NeuronalesESCOM
1. - Introducción a las Redes Neuronales.
1.1.- Redes Neuronales Artificiales (Artificial
Neural Networks).
1.2.- Neuronas biológicas.
1.3.- ¿Qué es una red neuronal?
1.4.- Tipos de redes neuronales.
1.5.- Aplicaciones.
2. - Aplicación al diseño de controladores
difusos.
2.1.- Arquitectura ANFIS.
2.2.- Controlador neurodifuso adaptativo.
2.3.- Otros ejemplos de aplicación.
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.
Este documento presenta el plan de estudios para un curso de Análisis de Sistemas y Señales. El curso cubrirá temas como sistemas continuos y discretos, señales continuas y discretas, representación de sistemas en tiempo continuo y discreto, y aplicaciones de Fourier. Los estudiantes serán evaluados a través de exámenes, tareas, proyectos y participación. El objetivo del curso es enseñar a los estudiantes a predecir el comportamiento de sistemas a través del análisis de sus componentes y se
Este documento trata sobre el concepto de abstracción de datos, que consiste en aislar las características esenciales de un objeto para definirlo de manera independiente del lenguaje de programación. Explica que la abstracción permite ignorar detalles irrelevantes y enfocarse en lo importante, y que ha permitido aumentar el nivel de abstracción en los lenguajes de programación desde los lenguajes de máquina hasta los orientados a objetos. También presenta un ejemplo de cómo descomponer un objeto complejo como una silla en partes más
Este documento introduce los conceptos básicos de conjuntos difusos y lógica difusa. Explica que los conjuntos difusos permiten representar información vaga mediante funciones de membresía graduadas en lugar de funciones características binarias. También describe cómo se definen y representan conjuntos difusos, incluidas sus operaciones y propiedades como el soporte, núcleo y cortes alfa. Finalmente, introduce formas comunes de funciones de membresía y el concepto de complemento de conjuntos difusos.
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
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 presenta una introducción a la lógica difusa. Resume las características clave de la lógica difusa, incluyendo su capacidad para manejar información imprecisa mediante conjuntos difusos y reglas de inferencia. También describe algunas aplicaciones comunes de la lógica difusa, como sistemas de control, predicción del clima y electrodomésticos inteligentes.
El documento resume la historia y conceptos clave de la lógica difusa. Detalla eventos importantes desde 1965 hasta la actualidad, como el desarrollo del primer controlador difuso en 1974 y su aplicación en sistemas de transporte en Japón en 1987. También describe las características, ventajas, desventajas y aplicaciones comunes de la lógica difusa, como el control de procesos y dispositivos inteligentes.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores absolutos. Fue formulada en 1965 y se adapta mejor al mundo real que la lógica binaria tradicional. Se utiliza en sistemas de control y para tomar decisiones cuando los procesos son complejos y no hay modelos matemáticos precisos. Algunos ejemplos de aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras y electrodomésticos.
Este documento introduce conceptos clave de la inteligencia artificial y los sistemas difusos. Explica que la inteligencia artificial busca imitar el comportamiento inteligente humano mediante el uso de lenguaje simbólico o reglas, y que los sistemas expertos son programas que codifican el conocimiento de expertos. También define los sistemas difusos como una forma de representar conocimiento impreciso mediante funciones de pertenencia que toman valores entre 0 y 1.
Este documento describe una práctica sobre el diseño de reguladores difusos utilizando Matlab. Los objetivos son aprender a utilizar una herramienta de diseño de reguladores difusos, comparar el comportamiento ante distintos parámetros y utilizar un regulador difuso para controlar un sistema continuo sencillo. Se explica cómo crear y editar un sistema difuso en Matlab usando funciones como newfis, addvar y addmf. Luego se detalla el uso del editor gráfico para definir funciones de pertenencia, reglas y analizar el comportamiento del sistema
La lógica difusa utiliza expresiones que no son totalmente ciertas ni falsas, permitiendo valores intermedios de verdad. Se basa en reglas heurísticas similares a la toma de decisiones humana para sistemas de control e inteligencia artificial. Los sistemas difusos son robustos y tolerantes a imprecisiones, imitando el razonamiento aproximado del ser humano.
La lógica difusa permite trabajar con información imprecisa e imita el razonamiento humano. Se originó en 1965 y se usa en control de sistemas, diagnóstico y sistemas expertos. Es útil cuando no hay un modelo matemático preciso o cuando se usa el conocimiento de expertos. Algunas aplicaciones incluyen control de tráfico, vehículos, máquinas y predicción de terremotos. Los conjuntos difusos permiten valores intermedios de pertenencia y se definen con funciones de pertenencia. Un controlador difuso usa
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 los métodos neuronales en sistemas difusos. Explica que las técnicas de entrenamiento de redes neuronales permiten incorporar información empírica en los sistemas difusos, expandiendo sus aplicaciones. También describe cómo los sistemas híbridos neuronales-difusos combinan ambos enfoques para aprovechar sus ventajas. Finalmente, explica cómo las redes neuronales se pueden usar para determinar funciones de membresía en sistemas difusos.
La lógica difusa se basa en valores relativos en lugar de valores binarios. Se aplica a procesos complejos como el clima y la biología. Algunos ejemplos de su uso son lavadoras inteligentes, medidores de presión sanguínea y cámaras con autoenfoque. La lógica difusa es útil para la inteligencia artificial ya que permite analizar información del mundo real en una escala entre lo verdadero y lo falso.
Este documento describe conceptos clave relacionados con variables lingüísticas y sistemas difusos, incluyendo: (1) La transición de variables numéricas a variables lingüísticas y su definición formal; (2) El uso de "hedges lingüísticos" para modificar el significado de conjuntos difusos; (3) Cómo las variables lingüísticas permiten describir conceptos vagos en lenguaje natural de forma matemática precisa.
Este documento describe diferentes métodos para el modelado de sistemas dinámicos utilizando modelos difusos. Explica conceptos como modelos de Takagi-Sugeno, estimación de parámetros, agrupamiento difuso, simplificación de reglas y redundancia en modelos difusos. También incluye un ejemplo de aplicación de un modelo difuso de Takagi-Sugeno para la predicción de la concentración de clorofila en lagos.
Este documento describe los sistemas secuenciales digitales. Un sistema secuencial es un sistema digital cuyas salidas dependen no solo de la entrada actual sino también de las entradas anteriores, permitiéndoles "memorizar" la evolución de las entradas. Los sistemas secuenciales se implementan realimentando un sistema combinacional, lo que introduce variables internas que representan los estados del sistema. Existen dos tipos principales de sistemas secuenciales: asíncronos y síncronos.
Tema 8 Aprendizaje De Sistemas Difusos Con Redes NeuronalesESCOM
1. - Introducción a las Redes Neuronales.
1.1.- Redes Neuronales Artificiales (Artificial
Neural Networks).
1.2.- Neuronas biológicas.
1.3.- ¿Qué es una red neuronal?
1.4.- Tipos de redes neuronales.
1.5.- Aplicaciones.
2. - Aplicación al diseño de controladores
difusos.
2.1.- Arquitectura ANFIS.
2.2.- Controlador neurodifuso adaptativo.
2.3.- Otros ejemplos de aplicación.
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.
Este documento presenta el plan de estudios para un curso de Análisis de Sistemas y Señales. El curso cubrirá temas como sistemas continuos y discretos, señales continuas y discretas, representación de sistemas en tiempo continuo y discreto, y aplicaciones de Fourier. Los estudiantes serán evaluados a través de exámenes, tareas, proyectos y participación. El objetivo del curso es enseñar a los estudiantes a predecir el comportamiento de sistemas a través del análisis de sus componentes y se
Este documento trata sobre el concepto de abstracción de datos, que consiste en aislar las características esenciales de un objeto para definirlo de manera independiente del lenguaje de programación. Explica que la abstracción permite ignorar detalles irrelevantes y enfocarse en lo importante, y que ha permitido aumentar el nivel de abstracción en los lenguajes de programación desde los lenguajes de máquina hasta los orientados a objetos. También presenta un ejemplo de cómo descomponer un objeto complejo como una silla en partes más
Este documento introduce los conceptos básicos de conjuntos difusos y lógica difusa. Explica que los conjuntos difusos permiten representar información vaga mediante funciones de membresía graduadas en lugar de funciones características binarias. También describe cómo se definen y representan conjuntos difusos, incluidas sus operaciones y propiedades como el soporte, núcleo y cortes alfa. Finalmente, introduce formas comunes de funciones de membresía y el concepto de complemento de conjuntos difusos.
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
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 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.
La lógica difusa permite representar matemáticamente la incertidumbre y la vaguedad mediante valores parciales de pertenencia. Fue creada por Lofti Zadeh en la década de 1970 y se usa ampliamente en sistemas de control e inteligencia artificial debido a que puede modelar conocimiento experto de forma sistemática. Algunas aplicaciones incluyen sistemas de control de aire acondicionado, cámaras fotográficas y electrodomésticos.
INTRODUCCION Métodos Neuronales En Sistemas DifusosESCOM
Este documento describe cómo las redes neuronales artificiales pueden usarse para mejorar los sistemas difusos mediante el entrenamiento empírico. Explica que las redes neuronales permiten refinar sistemas difusos que proporcionan múltiples salidas precisas y potencialmente contradictorias. También describe cómo las redes neuronales pueden usarse para seleccionar reglas, determinar funciones de membresía y modelar el comportamiento interno de sistemas cuando no se conocen sus entradas y salidas.
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 la lógica difusa y sus aplicaciones. La lógica difusa se basa en valores relativos entre 0 y 1 para representar conceptos vagos como "caliente" o "frío". Se utiliza para sistemas de control complejos que no pueden modelizarse matemáticamente. Algunas aplicaciones incluyen sistemas de control industrial, electrodomésticos, cámaras fotográficas y motores. La lógica difusa compensatoria permite modelar procesos deductivos y de toma de decisiones siguiendo patrones de pens
Este documento describe los diferentes tipos de estructuras de control como secuencial, alternativa y repetitiva. Explica cómo se declaran variables y constantes y cómo se realizan las entradas y salidas de datos. También destaca la importancia de las bases de datos en informática para almacenar y acceder a datos de forma estructurada y rápida. Finalmente, presenta ejemplos de formatos para las diferentes estructuras de control.
Este documento describe la importancia de las bases de datos, las estructuras de control y sus formatos en informática. Explica cómo declarar variables y constantes y los tipos de dispositivos de entrada y salida de datos en una computadora.
El documento presenta una lista de conceptos clave relacionados con lenguajes de programación, incluyendo diferencias entre programación estructurada y orientada a objetos. También incluye un ensayo que contrasta estas dos aproximaciones, señalando que la programación estructurada se enfoca en la organización mientras que la orientada a objetos agrupa conjuntos de variables relacionadas en objetos.
Conceptualizacion lenguajes de programacionorus004
El documento presenta una lista de conceptos clave relacionados con lenguajes de programación, incluyendo diferencias entre programación estructurada y orientada a objetos. También incluye un ensayo que contrasta estas dos aproximaciones, señalando que la programación estructurada se enfoca en la organización mientras que la orientada a objetos agrupa conjuntos de variables relacionadas en objetos.
El documento define la simulación como el uso de modelos para investigar hipótesis sobre sistemas complejos. Explica que la simulación implica crear un modelo matemático del sistema, realizar experimentos con el modelo en una computadora, y analizar los resultados para comprender el comportamiento del sistema real. También describe las etapas típicas de un estudio de simulación, como definir el sistema, formular el modelo, validar los resultados, y experimentar e interpretar los datos generados.
El documento define la simulación como el uso de modelos para investigar hipótesis sobre sistemas complejos. Explica que la simulación implica crear un modelo matemático del sistema, implementarlo en una computadora para realizar experimentos, y validar que los resultados del modelo coinciden con el comportamiento real del sistema. También describe las etapas típicas de un estudio de simulación, incluyendo la definición del sistema, formulación del modelo, recolección de datos, implementación, verificación, validación, experimentación e interpretación de resultados.
El documento define los conceptos clave de un sistema, incluyendo entrada, salida, procesamiento, retroalimentación y ambiente. Explica que un sistema está compuesto de subsistemas que interactúan para lograr un objetivo, y que es afectado por fenómenos como la entropía y la homeostasis. Además, señala que un sistema puede ser centralizado o descentralizado y que debe adaptarse a los cambios en su ambiente.
El documento describe los conceptos básicos de un sistema de automatización, incluyendo entrada, salida, planta y sistema de control. Explica la diferencia entre control de lazo abierto, donde la salida no se mide ni realimenta, y control de lazo cerrado, donde la salida se compara con la entrada para reducir el error mediante realimentación. Como ejemplo, describe un sistema de control de alumbrado público que puede funcionar con un horario programado o detectar el nivel de luz usando una fotocelda para encender y apagar las luces de forma más ef
Este documento presenta la información sobre un sistema de control difuso, incluyendo una lista de integrantes, antecedentes de la lógica y control difusos, operaciones con conjuntos difusos, definición de variables, fuzificación de variables de entrada, base de conocimiento, sistema de inferencia usando el método de Mamdani, y método de defuzificación del centroide.
Este documento presenta una introducción al análisis estadístico descriptivo y gráficos con Stata. Explica comandos como codebook, summarize e inspect para obtener estadísticas descriptivas. También cubre comandos como scatter, histogram y kdensity para crear diferentes tipos de gráficos. Finalmente, aplica estos conceptos al analizar variables de presión arterial antes y después de un tratamiento.
Institución Educativa Distrital El Campito.
Lic. Hernando José Salazar Serpa
Integrantes:
-Michell Bárcenas
- Mallory Rodríguez
- Kevin Sánchez
- María José Sobrino
2012
Unidad 2. ing industrial. equipo 4. ing. sistemaslalo-skylen
Este documento describe las propiedades de los sistemas, incluyendo su estructura, emergencia, comunicación, sinergia, homeostasis, equifinalidad, entropía, inmersión y control. También cubre la organización de sistemas complejos, los supra-sistemas, infra-sistemas, iso-sistemas y hetero-sistemas.
Este documento trata sobre electrónica de potencia y convertidores electrónicos. Explica conceptos básicos como análisis de circuitos mediante series de Fourier, calidad de servicio eléctrico, circuitos con interruptores, dispositivos semiconductores de potencia y puentes AC-DC. Cubre temas como rectificadores de media onda no controlados, rectificadores controlados y convertidores CC-CC e inversores.
Unidad 1 significado y sentido del comportamiento etico3Jairo Nava
Este documento trata sobre el significado y sentido del comportamiento ético. Explica que el comportamiento ético implica seguir las costumbres de la sociedad para vivir en armonía. También habla sobre la ética en los ámbitos personal, académico y como ciudadano. Finalmente, define conceptos como moral, juicio moral vs ético, y valores éticos fundamentales como la verdad, responsabilidad, justicia y libertad.
El documento proporciona información sobre varios productos de charolas y accesorios para cableado, incluyendo charolas tipo escalera de aluminio, curvas horizontales y verticales, conectores, bajadas para cable, placas de cierre y tapas. Se especifican los anchos, peraltes, materiales y códigos disponibles para cada producto.
Este documento describe el desarrollo de un transmisor FM analógico por parte de estudiantes de ingeniería. El proyecto aplicará conceptos de varias asignaturas como teoría de la información, análisis de circuitos y programación orientada a objetos. El transmisor capturará señales de audio, las amplificará y transmitirá usando modulación de frecuencia a través de una antena.
Este documento introduce la teoría de conjuntos difusos y lógica difusa. Explica que la lógica difusa permite representar conocimiento vago e impreciso mediante funciones de pertenencia que toman valores entre 0 y 1. Define conceptos como conjunto difuso, variable lingüística y grado de pertenencia. Además, presenta ejemplos como clasificar la altura humana en conjuntos difusos de bajo, mediano y alto.
2. 4.1 Control y lógica difusa
En nuestros días una alternativa muy útil en la realización de control sobre un
sistema es el control difuso. Dicha alternativa permite, mediante el conocimiento experto de
una o varias personas, generar una base de conocimientos que dará al sistema la capacidad
de tomar decisiones sobre ciertas acciones que se presenten en su funcionamiento. Este
apartado pretende hacer una muy breve introducción al control difuso. Primero se hace una
pequeña mención de sus antecedentes, con referencia en [3]. Posteriormente se habla de su
base, que es la lógica difusa. Finalmente se ve de manera muy general, la estructura de un
controlador difuso.
4.1.1 Antecedentes del control difuso
Las bases de la lógica difusa fueron presentadas alrededor de 1965 por Lofti Zadeh,
profesor de la Universidad de California en Berkley. Contraviniendo los conceptos de la
lógica clásica, donde se marca únicamente un elemento como perteneciente o no a un
conjunto, propone el concepto de pertenencias parciales a conjuntos que denominó difusos.
En 1974, el británico Ebrahim Mandami, demuestra la aplicabilidad de la lógica difusa en
el campo del control. Desarrolla el primer sistema de control difuso práctico, la regulación
de un motor de vapor.
El profesor Zadeh habla de que la gente no maneja modelos matemáticos o información
cuantitativa cuando ejecuta tareas del medio que lo rodea, realizando control altamente
adaptable. Por ejemplo al caminar por la calle sin chocar contra los objetos y personas, o
estacionar un automóvil o jugar a balancear un péndulo invertido (escoba). Si los
36
3. controladores convencionales pudieran aceptar entradas con ruido e imprecisas, podrían
trabajar de una manera más eficiente y quizá implementarse más fácilmente.
4.1.2 Lógica Difusa
La denominada lógica difusa permite a los sistemas tratar con información que no es
exacta; es decir, dicha información contiene un alto grado de imprecisión, contrario a la
lógica tradicional que trabaja con información definida y precisa. Como ejemplo de
información que maneja la lógica difusa tenemos: estatura media, temperatura alta, etc., que
en términos difusos son realmente imprecisos. La teoría de conjuntos difusos parte de la
similitud con los conjuntos clásicos en los cuales se tiene una función de pertenencia de 0 ó
1. En los conjuntos difusos se tiene la característica de que la función de pertenencia puede
adquirir valores en el rango de 0 a 1. Es así como se introduce el concepto de conjunto
difuso, el cual se encuentra asociado con un determinado valor lingüístico que está definido
por una etiqueta, palabra o adjetivo (ver figura 4.1.2-1).
Así se define una función de pertenencia de una variable para cada conjunto difuso, en la
que se indica el grado en que se encuentra incluida en el concepto representado por la
etiqueta. De esta manera los conjuntos difusos pueden agrupar objetos por el valor de una
cierta magnitud; como por ejemplo, las personas pueden ser agrupadas por su altura como
puede verse en la figura citada en el párrafo anterior:
37
4. Figura 4.1.2-1
Conjuntos difusos
Además puede observarse claramente que la transición del valor del conjunto entre el cero
y el uno es gradual y no cambia instantáneamente entre ellos como el caso de la lógica
clásica. El concepto de función de membresía en un conjunto difuso se ilustra en el ejemplo
a continuación:
Figura 4.1.2-2
Función de membresía
Donde, según la figura 4.1.2-2, la función de membresía o pertenencia de un elemento x en
el conjunto difuso triangular (A) está dado por:
38
5. x - p1
p2 - p1 p1 < x < p2
µA(x) p3 - x
p3 - p2 p2 < x < p3
0 en otro lado
(1) Fórmulas para el cálculo de membresías en un cluster triangular
De esta manera, existen otras formas de conjuntos difusos, como son trapezoidales, tipo
campana de Gauss, tipo S, etc. Para todos ellos, el concepto de función de membresía es el
mismo; es decir, el tener un grado de pertenencia entre 0 y 1. Así, a grandes rasgos, este es
el concepto básico de la lógica difusa, sus conjuntos difusos.
4.1.3 Control Difuso
La principal aplicación actual de la lógica difusa son los sistemas de control difuso,
que utilizan las expresiones difusas para formular las reglas que controlarán dichos
sistemas. Como la lógica difusa sugiere un cierto grado de pertenencia para un dato que se
presente dentro de los conjuntos difusos, permite a un controlador difuso tomar diferentes
grados de acción en un sistema. En los sistemas de control debe tomarse en cuenta el
conocimiento experto de una o varias personas para la realización de la base de
conocimientos sobre la cual se basará la toma de decisiones.
El control difuso puede aplicarse en innumerables sistemas, tanto sencillos, como brazos
articulados y vehículos autónomos, en los cuales los modelos matemáticos son muy
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6. complejos; así, empleando técnicas de razonamiento aproximado es posible controlar
sistemas superiores cuando el entorno no se conoce de forma precisa. Dicha característica
permite mayor flexibilidad que el control clásico en el que para la realización de un
controlador se requiere de un alto grado de cálculo matemático. Así, al desarrollar un
controlador difuso es posible prescindir de la rigidez matemática y transmitir el raciocinio
humano hacía un sistema.
La estructura normalmente utilizada en un controlador difuso puede verse en la figura
4.1.3-1.
Figura 4.1.3-1
Estructura de un controlador difuso
En la que se puede ver un primer bloque llamado fuzificador en el que los datos de entrada
son procesados para calcular el grado de membresía que tendrán dentro del controlador.
Posteriormente se tiene el dispositivo de inferencia que junto con la base de conocimientos
realizan la toma de decisiones que dictarán la forma en que actuará el sistema. El método
de inferencia se basa en el grado de pertenencia de los datos de entrada en los conjuntos
difusos de los espacios correspondientes, siempre que éstas se den, para tomar una decisión
en el espacio de salida. El conjunto de reglas, que son la base de conocimiento, es del tipo
antecedente – consecuente; es decir: si… entonces…, y existen distintos métodos de
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7. llevarla a cabo (mínimo-máximo, máximo-producto, etc.). La última etapa que se tiene
dentro del controlador es el defuzificador, que es quien realiza el procesado final con el fin
de adecuar los valores difusos obtenidos de la inferencia en valores no difusos útiles para el
proceso que se ha de controlar, como ejemplos tenemos el método del centro de área, de la
máxima pertenencia, etc. De ésta manera obtenemos un panorama general de como se
estructura un controlador difuso.
4.2 Desarrollo del controlador difuso
En esta sección se describe el procedimiento que se siguió para estructurar el
controlador difuso, la implementación de él, se desarrolla en la sección 5.5.
4.2.1 Definición de variables
Comenzamos definiendo las variables de salida del sistema, sobre la base de ellas se
estructuran las de entrada. Las salidas están dadas directamente por el planteamiento de las
funciones del mecanismo. El sistema golpea la bola de billar a distinta altura (posición en el
eje Y) y con distinta fuerza; esto nos da como variables de salida la fuerza de golpeo y la
altura. Para definir las entradas, tiene que plantearse que tipo de variables se controlan en
el juego, aplicando las variables de salida del mecanismo. Es decir; que puede hacer un
jugador si sólo pudiera golpear la bola a lo largo de su eje perpendicular a la mesa y con
distinta fuerza. Se definen entonces dos variables de entrada. La primera es distancia, por
ella entendemos la distancia que debe viajar la bola que se golpea con el taco para lograr
obtener la carambola. La segunda es reacción, por ella entendemos a lo que hará la bola
que fue golpeada, al tener su primer choque con otra bola. La división de estas variables, se
realiza en el siguiente apartado.
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8. 4.2.2 Clusterización de los espacios de entrada y salida
Se dividieron, tanto los espacios de entrada como los de salida, en cinco clusters
triangulares. El número obedece a las etiquetas lingüísticas para las variables, estas
etiquetas fueron asignadas de acuerdo a las posibilidades del juego de carambola y se
definen más adelante. La forma de los clusters obedece a que fue a nuestro juicio la más
indicada, ya que se va a realizar la implementación en un microcontrolador y los conjuntos
triangulares presentan mayor facilidad en su representación, manejo y evaluación y son
eficientes para realizar un controlador. Las variables finalmente tienen un rango de 0 a 252
con una partición equidistante; esto es conveniente, ya que se utilizó una resolución para
los espacios en el microcontrolador de 8 bits. Es importante señalar que en el proceso se
variaron estos rangos y divisiones, así como que el programa implementado en hardware
esta diseñado para realizar estos cambios sin alterar su funcionamiento.
La partición de los espacios de entrada se llevó a cabo de la siguiente manera. Para el caso
de la reacción, las etiquetas lingüísticas son los efectos posibles: “regresa mucho”, “regresa
poco”, “detenerse”, “avanza poco” y “avanza mucho”, como se ve en la figura 4.2.2-1.
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9. Figura 4.2.2-1
Clusterización de “Reacción”
Para una mejor ilustración del significado de estas etiquetas, se presenta la figura 4.2.2-2 y
su explicación:
Figura 4.2.2-2
Significado de “Reacción”
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10. La reacción de “detenerse”, significa que la bola tiradora al golpear la otra, detendrá su
movimiento, como sabemos en el billar, este tiro es sólo posible en una colisión de frente;
por ello, no nos referimos directamente al hacer alto, sino al no tener efecto. Para el resto de
los efectos, podemos observar en la figura, que los significados de “regresa” y “avanza” son
obvios, limitándonos a describir el “mucho” o “poco” del que hablamos. Concretamente,
estos adjetivos hacen referencia a la cantidad de efecto que tiene la bola tiradora, no hay
que confundir con la distancia, que es dada por la otra variable de entrada. Por ejemplo, al
decir “avanza mucho”, significa que la bola, después de golpear a la otra, tenderá a avanzar
inmediatamente después de cambiar su trayectoria producto de la colisión y si nos
refiriéramos a “avanza poco”, la bola tardaría más en desviarse hacia delante de su
trayectoria normal después de la colisión.
En el caso de distancia se divide en: “muy cerca”, “cerca”, “medio”, “lejos” y “muy lejos”.
En la figura 4.2.2-3, podemos ver esta partición.
Figura 4.2.2-3
Clusterización de “Distancia”
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11. La partición de los espacios de salida quedó como se describe a continuación. Para la
variable de fuerza (figura 4.2.2-4): “muy despacio”, “despacio”, “medio”, “fuerte” y “muy
fuerte”.
Figura 4.2.2-4
Clusterización de “Fuerza”
Para la variable de altura (figura 4.2.2-5): “muy abajo”, “poco abajo”, “centro”, “poco
arriba” y “muy arriba”.
Figura 4.2.2-5
Clusterización de “Altura”
4.2.3 Fuzificación de las variables de entrada
Las entradas al controlador difuso son valores discretos en el rango mencionado (de
0 a 252). Con cada una de las variables de entrada, el valor recibido al controlador es
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12. comparado con su respectivo espacio; así obtenemos la información de a que cluster
pertenece. Posteriormente, se calcula la membresía del valor de cada entrada en cada uno
de los clusters que tenga pertenencia. En la figura 4.2.3-1 observamos este concepto de
manera gráfica, únicamente como ejemplo a lo anterior; la línea roja representa la variable
y la parte sombreada, representa el grado de pertenencia a cada cluster.
Figura 4.2.3-1
Valor de entrada para fuzificar
En el diagrama a bloques (figura 4.2.3-2) puede apreciarse el funcionamiento del
fuzificador.
Figura 4.2.3-2
Funcionamiento del fuzificador
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13. Recibido un valor de entrada para “Distancia” y uno para “Reacción”, devuelve el grado de
pertenencia de cada uno a su respectivo espacio, en los clusters que abarquen al valor.
Debido a la partición simétrica de los espacios, la variable sólo pueda pertenecer a uno o
dos clusters, resultando en una o dos funciones de pertenencia por espacio únicamente.
4.2.4 Base de conocimiento
Esta sección describe la parte central del controlador difuso, nos referimos a la base
de conocimientos, punto de partida para la generación del conjunto de reglas sobre las que
se rige la inferencia. Se describen los términos usados y se muestra la base en forma de
matriz de asociación difusa.
Para el desarrollo de la base de conocimientos, fue necesario hacer una investigación de
campo. Ésta nos permitió confirmar los conocimientos empíricos para lograr tener un
respaldo adecuado y que el controlador se basará en la mejor información posible. Se
desarrollaron dos bases de conocimiento distintas, ya que al tener dos salidas es necesario
un controlador por cada una, aún cuando dependan de las mismas entradas. Definimos:
En las entradas:
Distancia Reacción
MC = Muy corto AM = Avanza mucho
C = Corto AP = Avanza poco
M = Medio D = Detenerse
L = Largo RP = Regresa poco
ML = Muy largo RM = Regresa mucho
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14. En las salidas:
Fuerza Altura
MD = Muy despacio MA = Muy abajo
D = Despacio PA = Poco abajo
M = Medio C = Centro
F = Fuerte PAr = Poco arriba
MF = Muy fuerte MAr = Muy arriba
Las matrices se muestran en las tablas 4.2.4-1 y 4.2.4-2.
DISTANCIA ENTRE BOLAS
ALTURA
MC C M L ML
AM MAr MAr MAr MAr MAr
EFECTO
AP PAr PAr PAr PAr PAr
D C C C C C
RP PA PA PA PA PA
RM MA MA MA MA MA
Tabla 4.2.4-1
Base de conocimientos de la altura
DISTANCIA ENTRE BOLAS
FUERZA
MC C M L ML
AM D D M F MF
EFECTO
AP D M M F MF
D D M M F MF
RP F F MF MF MF
RM F MF MF MF MF
Tabla 4.2.4-2
Base de conocimientos de la fuerza
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15. Las matrices son una forma sencilla de ver las reglas. De esta observación, podemos
concluir claramente que en el caso correspondiente a la “Altura”, la variable “Distancia”,
no tiene influencia en los consecuentes, ya que las diferentes consecuencias son regidas
únicamente por la variable “Efecto”. De esta forma tenemos elaborada la base reglas que
son aplicadas al controlador y permiten la decisión de los diferentes tipos de tiros.
4.2.5 Proceso de inferencia
El proceso de inferencia utilizado es el de mínimo – máximo, también conocido
como Mandami; ya que por sus características es de los métodos más apropiados para
realizar un controlador compilado. Este método se basa en lo siguiente:
Valores de entrada: El resultado de la fuzificación arroja ciertos valores de
membresía para distintos clusters en cada espacio de entrada.
Ejemplo: µA1(x) = 0.7; Valor de membresía de la variable x en la entrada A, cluster 1
µA2(x) = 0.3; Valor de membresía de la variable x en la entrada A, cluster 2
0 para los demás clusters del espacio de entrada A
µB1(y) = 0.4; Valor de membresía de la variable y en la entrada B, cluster 1
µB2(y) = 0.6; Valor de membresía de la variable y en la entrada B, cluster 2
0 para los demás clusters del espacio de entrada B
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16. Aplicación de reglas: Las pertenencias que existen se aplican sobre la base de reglas
para saber en que cluster del espacio de salida se produce el consecuente de cierta
combinación de antecedentes descritos en dichas reglas.
Ejemplo: R1: Si A1 y B2 entonces C3 ←
R2: Si A3 y B1 entonces C2
·
·
·
Rn: Si A2 y B2 entonces C5 ←
En general:
Regla#: Si Xn y Ym entonces Cz
Leyendo las reglas como: Si hay membresía en el cluster “n” del espacio
“X” y en el cluster “m” del espacio “Y”, entonces se da en el cluster “z” del espacio de
salida “C”.
En este ejemplo, se dan las reglas señaladas (R1 y Rn)
Membresías de salida: El valor de membresía que se hereda al cluster de salida en
cada regla cumplida, es el valor mínimo de las membresías de los clusters de los
espacios de entrada que se involucran en la regla.
Ejemplo: µC3(z) = 0.6; Valor de membresía de la variable z en la salida C, cluster 3
µC5(z) = 0.3; Valor de membresía de la variable z en la salida C, cluster 5
Formación del polígono: Después de aplicar todas las reglas que se cumplen,
podemos tener varios valores de membresía para un mismo cluster del espacio de
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17. salida, si varias reglas heredaron en él. Adicionalmente es necesario formar el
polígono de salida, que refleja el valor de las membresías a lo largo de los clusters
del espacio de salida. Para obtener el producto final del proceso de inferencia, se
debe entonces hacer un barrido por cada cluster, tomando siempre el máximo valor
de membresía que presente en cualquier regla. Entre clusters, se debe tomar también
como el valor de membresía, la mayor de cada uno.
La figura 4.2.5-1 muestra un ejemplo de lo descrito en este último punto.
Figura 4.2.5-1
Formación del polígono de salida
En esta figura, podemos observar la formación del polígono de salida, así como también
nos da una idea de los puntos anteriores. En ella, de cada renglón se toma la menor
membresía de los espacios de entrada para heredar al de salida (mínimo). La última
columna muestra la integración del polígono de salida, con los máximos de los mínimos.
De esta manera queda conformado el método de inferencia del máximo - mínimo. A
continuación se muestra gráficamente este método de inferencia (figura 4.2.5-2), con la
finalidad de facilitar su comprensión.
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18. Figura 4.2.5-2
Método de inferencia máximo – mínimo (Mandami)
4.2.6 Defuzificación
Como última parte de los procesos del controlador difuso, se lleva a cabo la
defuzificación. En este proyecto, el método utilizado es el del centroide, su elección se debe
a la misma razón que el método de inferencia elegido; es decir, practicidad para ser
implementado. Es importante mencionar, que no por ello, se compromete de ninguna
manera su eficiencia, ya que estos métodos son también muy confiables.
El proceso de defuzificacón por centro de área o centroide es simple, dado el polígono de
salida por la el proceso de inferencia, simplemente se calcula el centro de gravedad de la
figura, mediante la fórmula (2).
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22. En esta misma interfaz se hace la definición de las variables tanto de entrada como de
salida; y aunque se puede definir más de una salida se simularán por mayor orden y
simplicidad de manera separada. Adicionalmente se define el tipo de disyunción,
conjunción, implicación, agregación y defuzificación.
El segundo paso es definir tanto los espacios de entrada como los de salida. Esto se realiza
en una nueva interfaz (figura 4.3-3 y 4.3-4) en los que se define el rango de los espacios, el
número y el tipo de clusters en los que éstos se dividen. Se definen también las etiquetas de
cada cluster, así como los parámetros de cada uno (puntos numéricos que marcan los
límites de los clusters).
Figura 4.3-3
Variable de entrada “Distancia”
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23. Figura 4.3-4
Variable de entrada “Reacción”
El siguiente paso es editar las reglas que dan forma al controlador; una vez más en una
nueva interfaz (figura 4.3-5 y 4.3-6). En ella se presentan las variables definidas en la etapa
anterior, así que basta con seleccionarlas junto a las condiciones que las relacionan,
apegadas a la base de conocimiento del ambiente gráfico y una vez hecho esto las reglas se
van agregando de manera sencilla.
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26. Los pasos anteriores son los únicos necesarios para configurar la simulación. Lo único que
se necesita ahora es pedirle al programa que muestre las reglas, lo cual hace en una nueva
ventana que se muestra en la siguiente serie de figuras. En ellas se aprecia la naturaleza
gráfica como es mostrado el comportamiento del controlador en el simulador.
El programa despliega el conjunto de reglas. Existen dos formas de ingresar los valores de
entrada; una en el cuadro de diálogo correspondiente o simplemente dando clic con el ratón
sobre las representaciones gráficas de las entradas en un punto deseado. Las salidas se
muestran en la columna de la extrema derecha, donde se aprecian claramente las reglas
cumplidas y en la parte inferior de esta columna el polígono resultante de la inferencia. En
las figuras 4.3-7 y 4.3-8 se muestra el resultado de la defuzificación tanto de forma gráfica
con una línea roja como numérica en la parte superior de la columna.
Figura 4.3-7
Salida de la variable “Altura”
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27. Figura 4.3-8
Salida de la variable “Fuerza”
Como resultado al procedimiento descrito en este capítulo, previa recopilación del
conocimiento experto, se tiene conformado el controlador difuso. Realizada su simulación,
podemos tener la seguridad de que funciona de acuerdo a lo esperado. Esto nos permite
realizar la programación del controlador difuso en el microcontrolador (sección 5.5) sobre
una base confiable.
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