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Utp ia sl8_sistemas difusos

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Utp ia sl8_sistemas difusos

  1. 1. M. Sc. Ing. José C. Benítez P. Sistemas Difusos Inteligencia Artificial (WOI9) Laboratorio: 8
  2. 2. Objetivo Fundamento teórico: Los sistemas difusos. Laboratorio: Sistemas Difuso con MatLab. Informe de Laboratorio. Sistemas Difusos 2
  3. 3. Objetivos Revisar los conceptos de los sistemas basados en lógica difusa comúnmente llamados sistemas difusos. Desarrollar de un control difuso mediante el Toolbox de MatLab. Fortalecer su competencia redactora del alumno mediante la redacción del informe de laboratorio con el desarrollo y preguntas del laboratorio. 3
  4. 4. Sistema difuso con MatLab 4 EJEMPLO: Modelar un SdCbLB con MatLab: Se desea implementar una lavadora con un sistema difuso. En tal sentido se ha propuesto un sistema de control difuso con las siguientes características: - Entradas: Peso y Nivel de suciedad. - Salida: Cantidad de Detergente. -------------------------------------------------------------------------- Se define las Reglas Difusas para el nivel de detergente: Cantidad de Detergente
  5. 5. Sistema difuso con MatLab 5 Se define los Conjuntos Difusos para cada variable difusa: Peso Suciedad Cantidad de detergente:
  6. 6. Sistema difuso con MatLab 6 Usando el Toolbox de MatLab: 1. Ingrese al MatLab 2. Escriba Fuzzy en el Command Window Figura 1: Interfaz Grafica de Lógica Difusa para MatLab Ingresando al Toolbox de Sistemas Difusos de MatLab
  7. 7. Sistema difuso con MatLab 7 Usando el Toolbox de MatLab: 3. Si desea Adicionar una entrada o salida en el sistema, seleccionamos Edit > Add variable > Input/Output. Figura 2: Adicionar una entrada al sistema difuso Agregando una entrada/salida difusa al Sistema Difuso
  8. 8. Sistema difuso con MatLab 8 Usando el Toolbox de MatLab: 4. Para nuestro sistema debemos adicionar una entrada mas (input2). Figura 3: Sistema Difuso con 2 entradas.
  9. 9. Sistema difuso con MatLab 9 Usando el Toolbox de MatLab: Cambio de nombre de las variables difusas 5. Procedemos a cambiar los nombres de las variables de entrada. En la figura 3 seleccionamos input1 y lo cambiamos por Peso; seleccionamos input2 y lo cambiamos por nivel de suciedad. Finalmente seleccionamos output1 por cantidad de detergente. Guardar el sistema difuso 6. Para guardar como “Lavadora ”el sistema difuso (archivo) seleccionamos File > Export > To file Figura 4: Guardar archivo de trabajo
  10. 10. Sistema difuso con Matlab 10 Usando el Toolbox de MatLab: 7. A continuación debemos especificar las funciones de pertenecía de los conjuntos . 8. Seleccionamos Edit > Membership Functions (Ctrl+2) Figura 5: Modificar los parámetros de las funciones de pertenencia.
  11. 11. Sistema difuso con Matlab 11 Usando el Toolbox de MatLab: 9. En la figura se muestra las funciones de pertenencia para cada uno de los conjuntos difusos. 10. Hacer click sobre una variable difusa para seleccionar y editar sus valores (queda bordeado de rojo y con línea roja). 11. De manera demostrativa se realizara la implementación de la primera variable Peso. Figura 6: Funciones membership de la variable Peso.
  12. 12. Sistema difuso con Matlab 12 Usando el Toolbox de MatLab: Modificando los valores de una variable difusa 10. Según datos del problema la variable peso posee un rango de [0-10], para obtener este rango modificamos en el campo Range el intervalo de [0-1] a [0-10]. Agregando funciones de pertenencia de la variable difusa 11. Seleccionamos Edit > Add Custom MF. Se debe agregar tantas funciones de pertenencia como hagan falta para definir la variable difusa. Figura 7: Adicionar las funciones de pertenencia.
  13. 13. Sistema difuso con Matlab 13 Usando el Toolbox de MatLab: 11. En el campo MF name reemplazamos mf1 por Liviano, para evitar confusiones. En el siguiente paso cambiaremos todos los nombres de acuerdo a nuestro problema. Figura 8: Cambio de nombre la función de pertenencia de una variable difusa.
  14. 14. Sistema difuso con MatLab 14 Usando el Toolbox de MatLab: Condiciones del problema 12.La variable peso está definida por cuatro funciones de pertenencia como se describen a continuación: • Liviano: Función trapecio truncado. Constante de [1-2] y decreciente en forma lineal de [2-3]. • Regular: Función triangular de [2-6] con un cenit en 4. • Pesado: Función triangular de [4-8] con un cenit en 6. • Muy pesado: Función trapecio truncado. Constante de [8-10] y creciente en forma lineal de [7-8].
  15. 15. Sistema difuso con MatLab 15 Usando el Toolbox de MatLab: 13. Para completar las cuatro funciones de pertenencia para la variable peso, ingresamos al sistema los valores que se presentan en la siguiente tabla 1. Tabla 1: Valores para las funciones de pertenencia de la variable Peso. Peso: • Liviano: FdP: trapecio truncado (trapmf). Constante de [0-2] y decreciente en forma lineal de [2-3]. P: [-3 0 2 3] • Regular: FdP: triangular (trimf) de [2-6] con un cenit en 4. P: [2 4 6] • Pesado: FdP: triangular (trimf) de [4-8] con un cenit en 6. P: [4 6 8] • Muy pesado: FdP: trapecio truncado (trapmf). Constante de [8-10] y creciente en forma lineal de [7-8]. P: [7 8 10 12]
  16. 16. Sistema difuso con MatLab 16 Usando el Toolbox de MatLab: 14. Luego de completar las cuatro funciones de pertenencia se podrá visualizar la siguiente pantalla tal como describe la figura. Figura 9: Definición de la variable difusa peso mediante cuatro funciones de pertenencia.
  17. 17. Sistema difuso con Matlab 17 Usando el Toolbox de MatLab: 15. De la misma manera la variable de entrada Nivel de suciedad y la variable de salida Cantidad de Detergente debe ser llenado. Figura 10: Sistema Difuso con 2 entradas. Nivel de suciedad: • Poco sucio: FdP: triangular (trimf) de [-2 2] con un cenit en 0. P: [-2 0 2] • Sucio: FdP: trapecio truncado (trapmf). Constante de [3 5], creciente lineal en [1 3]. y decreciente lineal en [5 7]. P: [1 3 5 7] • Muy Sucio: FdP: triangular (trimf) de [6 14] con un cenit en 10. P: [6 10 14]
  18. 18. Sistema difuso con Matlab 18 Usando el Toolbox de MatLab: 15. De la misma manera la variable de entrada Nivel de suciedad y la variable de salida Cantidad de Detergente debe ser llenado. Figura 10: Sistema Difuso con 2 entradas. Cantidad de Detergente: • Bajo: FdP: triangular (trimf) de [-3 3] con un cenit en 0. P: [-3 0 3] • Medio: FdP: triangular (trimf) de [2 8] con un cenit en 5. P: [2 5 8] • Alto: FdP: triangular (trimf) de [7 13] con un cenit en 10. P: [7 10 13]
  19. 19. Sistema difuso con Matlab 19 Usando el Toolbox de MatLab: 16. Para adicionar las reglas difusas seleccionamos Edit > Rules (Ctrl+3). Figura 10: Agregando reglas difusas.
  20. 20. Sistema difuso con Matlab 20 Usando el Toolbox de MatLab: 17. Aparecerá la siguiente pantalla que se muestra en la figura. Figura 11: Editor de reglas difusas.
  21. 21. Sistema difuso con Matlab 21 Usando el Toolbox de MatLab: 18. En la ventana del editor de reglas, se pueden editar reglas basándose en reglas if then combinando las entradas con not, and y or. Para adicionar una regla se debe seleccionar las opciones que presentan las entradas y la salida e ingresar la regla deseada para finalmente presionar Add rule. Ejemplo. Si el Peso es Liviano y el Nivel de Suciedad es PocoSucio entonces la cantidad de detergente será bajo.
  22. 22. Sistema difuso con MatLab 22 Usando el Toolbox de MatLab: 19. De esta manera todas las reglas difusas deben se ingresadas al sistema difuso.
  23. 23. Sistema difuso con Matlab 23 Usando el Toolbox de MatLab: 20. Para analizar nuestro sistema difuso para diferentes valores de entrada seleccionamos View > Rules automáticamente se mostrará la salida del sistema para diferentes entradas. Resultado: Para unas entradas de: Peso = 5 Nivel de Suciedad = 5 La salida será: Cantidad de detergente = 5
  24. 24. Sistema difuso con MatLab 24 Usando el Toolbox de MatLab: Modificando los entradas (input): [2 2 ] para obtener una nueva salida. Resultado: Para unas entradas de: Peso = 2 Nivel de Suciedad = 2 La salida será: Cantidad de detergente = 5
  25. 25. Sistema difuso con MatLab 25 Usando el Toolbox de MatLab: Se puede mover las líneas rojas verticales para obtener resultados “online” analógicos. Resultado: Para unas entradas de: Peso = 7.75 Nivel de Suciedad = 3.14 La salida será: Cantidad de detergente = 7.69
  26. 26. Laboratorio 26 Implementar un sistema difuso (SdCbLD – Sistema de Control basado en Lógica Difusa) para el control automático de: 1. Frenado de un automóvil. Considerar las variables de entrada presión y radio. 2. Un ventilador en una sala de conferencias. Considerar las variables de entrada temperatura, área y número de personas. 3. Un ascensor de un edificio. Considerar las variables de entradas que estime pertinentes. 4. Encendido de un motor del discovery. Considerar las variables de entradas que estime pertinentes. En cada una de los sistemas: a. Diseñar sus reglas difusas. b. Diseñar las funciones de pertenencia (tipos y rango). c. Comprobar su sistema con el toolbox de MatLab.
  27. 27. Informe de Laboratorio 27 Es un documento gráfico en lo posible y es redactado en Word con el desarrollo de éste laboratorio. Niveles de Informe: Primer nivel: Observaciones y comentarios. Imágenes con observaciones y comentarios cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio). Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio). Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras fuentes). Presentación: Adjuntar en esta carpeta: Los archivos “*.fig” y “*.m” utilizados. El Informe de Laboratorio 8. Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar _L8 al final. Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el Laboratorio 8 con el siguiente nombre: IA_PaternoM_Lab8
  28. 28. Laboratorio 9. Sistemas Difusos Blog del curso: utpsirn.blogspot.com 28

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