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.

1. SBC DIFUSO
INTEGRANTES:
 CALLE FIGUEROA, José Luis
 CHAVEZ BRICEÑO, Elvis
 CONTRERAS ULLOA, Shirley
 GONZÁLEZ TORRES, Cristian
 LOYOLA DÍAZ, Jhon Alexander
 PIMENTEL CHUCHÓN, Nidia
 VALENCIA VARAS, Karen
 VILLEGAS SANCHEZ, Emili

2. CONTROL
Y
LÓGICA
DIFUSA
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3. Antecedentes
1956
Las bases de la lógica
difusa por Lofti Zadeh,
profesor de la Universidad
de California en Berkley.
1974
Demuestra la aplicabilidad
de la lógica difusa en el
campo del control,
Ebrahim Mandami.
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4. Lógica Difusa
Permite a los
sistemas tratar con Conjunto difuso, el cual se
información que no es encuentra asociado con un
exacta (información determinado valor lingüístico
contiene un alto grado que está definido por una
de imprecisión) etiqueta, palabra o adjetivo
En los conjuntos
difusos se tiene la
característica de que
la función de
pertenencia puede
adquirir valores en el
rango de 0 a 1.
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5. Control Difuso
Utilizan las expresiones difusas para formular las reglas que
controlaran dichos sistemas
Debe tomarse en cuenta el conocimiento experto de una o
varias personas para la realización de la base de
conocimiento sobre la cual se basaría la toma de decisiones.
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6. Control Difuso
 Estructura
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7. Operaciones con Conjunto Difuso
A y B ⇒A∩B⇒ µA∩B =min {µA(x), µB(x)}
Ā⇒⌐A⇒µA= 1-µA(x)
µA1x…xAn(x1, x2, x3)=min{µA1(x1),…,µAn(xn)}
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8. DESARROLLADOR
DEL
CONTROLADOR
DIFUSO
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9. Definición de Variables
Definir variables de
variables de entrada
salida
Y BASES X
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10. Cauterización de los Espacios de Entrada y Salida
Espacios de entrada
y
Espacios de salida
Clústers
triangulares
La forma de los clústers obedece a que fue a nuestro juicio la más
indicada, ya que se va a realizar la implementación en un micro
controlador 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 micro controlador
de 8 bits.
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11. 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
comparado con su
respectivo espacio, así
obtendremos la
información de a que
clúster pertenece.
Posteriormente, se
calcula la membresía del variable
grado de
valor de cada entrada en pertenencia a
cada uno de los clústers cada clúster
que tenga pertenencia.
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12. Fuzificación de las variables de entrada
Funcionamiento del Fuzificador
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 clústers que abarquen
al valor. Debido a la
partición simétrica de los
espacios, la variable sólo
pueda pertenecer a uno o
dos clústers, resultado en
una o dos funciones de
pertenecía por espacio
únicamente.
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13. Base de Conocimiento
Base de Contiene el conocimiento asociado al dominio de la aplicación y
Conocimiento los objetivos del control.
Base de Está formada por una base de datos y un conjunto de reglas
Conocimiento difusas de control.
Proveer las definiciones necesarias para definir las reglas
lingüísticas de control y la manipulación de información difusa
Base de OBJETIVOS en un control difuso
Conocimiento
Almacenar los objetivos y políticas de control (como experto en
el dominio).
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14. Sistema de Inferencia
Bloque mediante el cual los Las entradas a este bloque son
mecanismos de inferencia conjuntos difusos (grados de
relacionan los conjuntos difusos de pertenencia) y las salidas también
entrada y salida, y representa a las conjuntos difusos, asociados a la
reglas que definen el sistema. variable de salida.
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15. Método de Inferencia
 Método que se empleará:
Conocido también como el
Mamdani
método de “mínimo”-“máximo”
Dicho método consiste en que
cada pertenencia de cada
Diferentes
métodos de
conjunto debe ser comparada
inferencia con cada pertenencia de los
Mamdani demás conjuntos de las
variables de entrada, y al
comparar, se debe guardar el
Takagi- valor mínimo de la pertenencia
Lusing
Sugeno-Kang entre ellos y se debe colocar en
el conjunto del universo de
salida que indica la regla.
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16. Método de Defuzificación
El último bloque del proceso de control difuso es el de defuzificación,
para ello se emplea el método del centroide o centro de área. Dado el
polígono de la (figura) generado del proceso de inferencia se debe
calcular el centro fr gravedad, para esto existe la ecuación.
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17. Método de Defuzificación
 En donde z*, es el centroide.  O bien, par el caso de
sistemas discretos, se
calcula el centroide
discretizado con la Ecuación:
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18. LOGO