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  1. 1. DISEÑO DE SISTEMAS AVANZADOS DE CONTROL CONTROL FUZZY PROCESOOperador de Mecanismo Operador borrador de Inferencia borrador Protocolo Controlador borroso
  2. 2. EJEMPLO DE CONTROL DIFUSO Caso hipotético de conducción Coche controlado Coche precedente Velocidad X2 (Km/h) Distancia entre coches X1 (m) EJEMPLO DE CONTROL DIFUSO Mecanismo de control Condiciones de Cantidad de entrada control Distancia entre coches (IntensidadX1 Control de de frenada) interferenciaX2 Velocidad Reducción de difusa velocidad
  3. 3. USO DE TÉCNICAS FUZZY EN CONTROL DE PROCESOS ew CONTROLADOR - FUZZY y e’ 3 1: e grande ⇒ u grande • •2 2: e’ grande ⇒ u pequeña •1 3: e’ positiva ⇒ u grande SI (el error es grande); Y (su derivada pequeña y positiva) ENTONCES (el control será grande y positivo) SI (el error es nulo); Y (su derivada pequeña y negativa) ENTONCES (el control será pequeño y positivo)FORMA DE LAS FUNCONES DE PERTENENCIA NL NM NS ZR PS PM PL 1 Etiqueta Grado 0 (-) max (+) max Etiquetas: PL: Positivo grande PM: Positivo medio ZR: Próximo a cero NS: Negativo pequeño NM:Negativo medio NL: Negativo grande
  4. 4. GRADOS DE PERTENECIA A UN CONJUNTO Conventional sets theory Menbership degree “Tall” set100 % Peter belongs to the “tall” set with a membership degree equal to 100% 0 LÓGICA BOOLEANA / FUZZY “Tall” fuzzy set100 % Peter belongs to the µ “tall” fuzzy set with a membership degree equal to µ ( 0 % ≤ µ ≤ 100 % ) 0
  5. 5. FUZZY DIVISIÓN EN CLASES Menbership degree “Small” “Medium” “Large”100 % µ µ MOTIVOS DE USO DE TÉCNICAS FUZZY EN CONTROL* PID SENCILLO, BUEN RESULTADO CUANDO PUEDE APLICARSE* COMPORTAMIENTOS NO LINEALES, VARIACIONES EN PROCESO O ENTORNO ⇒CONTROL ADAPTATIVO* EN AMBOS CASOS SE DEBE DISPONER DE:- MODELO MATEMÁTICO DEL SISTEMA- CAPACIDAD DE REALIZAR CÁLCULOS COMPLETOS * EN EL COMPORTAMIENTO HUMANO, AL REALIZAR UNA TAREA DE CONTROL(CONDUCIR UN COCHE) NO SON NECESARIOS* CONTROL BASADO EN REGLAS, EN MODELO DE COMPORTAMIENTO* COMPARACIÓN PID / FUZZY CASO SERVOMOTOR 1 2 3 Time
  6. 6. * SUSTITUIR LAS REGLAS DE PRODUCCIÓN LINGÜÍSTICAS POR CÓDIGOS PARA OBTENER MÁS SIMPLES A pesar de que las reglas de producción se pueden expresar en frases lingüísticas, se utilizan códigos para simplificar la entrada a los controladores difusos reales. (Distancia entres dos coches : X1; velocidad: X2 ) (Intensidad de frenada: Y) (Etiquetas o niveles – pequeño, medio, grandes: S, M, L Sustituyamos estos códigos en las expresiones anteriores.

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