Pgina 1

UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS ESPE DEPARTAMENTO DE ELCTRICA Y ELECTRNICA

ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE

Actividad No 21. Terminologa del control difuso

Fecha: 07/julio/2014

Nombre alumno: Santiago Guagalango; Diego Barragn

NRC: 2055

INTRODUCCIN

Es un mtodo de control que se basa en el razonamiento humano El ser humano razona con palabras El ser humano hace inferencias (deducciones) en base a reglas

Qu es Control Difuso?

Es un mtodo de control que se basa en el razonamiento o la experiencia del ser humano para

generar un razonamiento que permite la tomas de decisiones.

Su razonamiento se basa en la aproximacin a la percepcin humana. Realiza inferencias

(decisiones) en base a reglas.

Es una metodologa que proporciona una manera simple y elegante de obtener una conclusin a

partir de informacin de entrada vaga, ambigua, imprecisa, con ruido o incompleta, en general

la lgica difusa imita como una persona toma decisiones basada en informacin con las

caractersticas mencionadas. Una de las ventajas del control difuso es la posibilidad de

implementar sistemas basados en ella tanto en hardware como en software o en combinacin de

ambos.

Cundo es til aplicar el control difuso?

La lgica difusa se puede aplicar en procesos demasiados complejos, cuando no existe un

modelo de solucin simple o un modelo matemtico preciso. Es til tambin cuando se necesite

usar el conocimiento de un experto que utiliza conceptos ambiguos o imprecisos. De la misma

manera se puede aplicar cuando ciertas partes de un sistema a controlar son desconocidas y no

pueden medirse de forma confiable y cuando el ajuste de una variable puede producir el

desajuste de otras.

Algunas aplicaciones del Control difuso Actualmente la lgica difusa tiene un sin nmero de aplicaciones que afectan nuestra vida

cotidiana de alguna u otra manera. La lgica difusa se ha desarrollado en diferentes reas y a

continuacin se mencionan algunas:

- Control de sistemas: Control de trfico, control de vehculos, control de compuertas en

pantas hidroelctricas, centrales trmicas, control de mquinas lavadoras, control de metros

(mejora de su conduccin, precisin en las paradas y ahorro de energa), ascensores.

- Prediccin de terremotos, optimizacin de horarios.

- Reconocimiento de patrones y visin por ordenadores: Seguimiento de objetos con cmara,

reconocimiento de escritura manuscrita, reconocimientos de objetos, compensacin de

vibraciones en la cmara, sistemas de enfoque automtico.

- Sistemas de informacin o conocimiento: base de datos, sistemas expertos.

Pgina 2

Terminologa

Valores lingsticos de las variables Grados de pertenencia de elementos a conjuntos Grados de certeza de proposiciones Proposicin: Expresin que puede ser calificada como verdadera o falsa. El grado de certeza de una proposicin no es lo mismo que la probabilidad de un evento.

1. Utilizando variables fsicas a las que se asigna valores lingsticos escriba 2 conjuntos difusos y dos proposiciones lingsticas. Desarrolle las correspondientes funciones de

pertenencia y presente dos ejemplos donde establezca el grado de pertenencia de algn

elemento del conjunto y el grado de verdad de una proposicin.

Conjunto 1

P = La persona X que mide 1.98 es alta

Q = La persona Y que mide 1.6 es alta

Funcin de activacin

1

0 1.4 1.6 1.8 2 2.2 x

u(x)

[

]

El grado de pertenencia de P a es de 1 El grado de pertenencia de Q a es de 0.25

Pgina 3

Conjunto 2

P = El sol ilumina ms a las 3 de la tarde

Q = El sol ilumina ms a las 11 de la maana

1

012H006H00 18H00

El grado de pertenencia de P en es de 0.406

El grado de pertenencia de Q en es de 0.904

2. Escriba la expresin matemtica para representar un conjunto difuso.

Entradas al controlador difuso son el error y el cambio de error

Ejemplo

SI e=GN y de/dt = GN entonces U=GP Las reglas para el control difuso se escriben usando el error y la de/dt variacin del error.

Error signo contrario del Angulo.

3. Consulte y transcriba las expresiones de funciones de pertenencia comnmente usadas. Fuzzy Control Book. Kevin Passino.

Funcin triangular

[

]

Pgina 4

Funcin gamma

[

]

O su aproximacin lineal se la puede tomar como:

[

]

Funcin Sigmoide

[

{

}

{

}

]

Funcin Gaussiana

Funcin trapezoidal

Pgina 5

[

]

Funcin pseudo-exponencial

4. En sus palabras, explique en qu consiste el proceso de Fusificacin y ponga un ejemplo

El proceso de Fusificacin consiste en convertir una variable real en un grado de pertenencia que

cuantifica el grado de posesin hacia su correspondiente variable lingstica.

Las variables lingsticas son representativas de situaciones como: Positivo, alto, medio, etc.

El primer paso consiste en tomar las entradas y determinar el grado al que ellos pertenecen a cada

uno de los conjuntos.

Para comprender mejor veamos la Figura que arroja los siguientes datos:

Alta(/2)=0.45 Media(/2)=0.20 Baja(/2)=0.00

El valor de velocidad igual a /2 pertenece a dos conjuntos con distintos grados en cada uno.

Pgina 6

5. Dibuje el esquema de un control difuso e identifique las cuatro partes ms importantes

Figura 1 Control difuso

Fusificacin

La Fusificacin tiene como objetivo convertir valores crisp o valores reales en valores difusos. En la

Fusificacin se asignan grados de pertenencia a cada una de las variables de entrada con relacin a

los conjuntos difusos previamente definidos utilizando las funciones de pertenencia asociados a los

conjuntos difusos.

Base de reglas

La base de reglas contiene el conocimiento asociado con el dominio de la aplicacin y los objetivos

del control. En esta etapa se deben definir las reglas lingsticas de control que realizaran la toma de

decisiones que decidiran la forma en la que deben actuar el sistema.

Inferencia

La inferencia relaciona los conjuntos difusos de entrada y salida para representar las reglas que

definirn el sistema. En la inferencia se utiliza la informacin de la base de conocimientos para

generar reglas mediante el uso de condiciones. Ejemplo si caso 1 y caso 2, entonces accin 1.

Defusificacin

La Defusificacin realiza el proceso de adecuar los valores difusos generados en la inferencia en

valores crisp, que posteriormente se utilizaran en el proceso de control. En la Defusificacin se

utilizan mtodos matemticos simples como el mtodo de Centroide, Mtodo del promedio

ponderado y mtodo de Membresa del medio Mximo.

Pgina 7

6. Escriba el cdigo que resuelve la fusificacin de uno de los conjuntos difusos del numeral 1. Establezca al menos tres conjuntos difusos (tres valores lingsticos) para la

variable.

Cdigo en Matlab

clc clear all x=input('Ingrese el valor de la altura de la persona ='); if x