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UNIVERSIDAD DE FUERZAS ARMADAS “ESPE” DEPARTAMENTO DE ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA

ASIGNATURA: CONTROL INTELIGENTE

Fecha: Miércoles, 02 de Julio del 2014

Nombre alumno: Evelyn Gabriela Lema.

NRC: 2055

Actividad No 20 “Control Difuso”

Resultado de aprendizaje: Implementar un controlador difuso para un proceso usando un

sistema embebido.

1. ¿Qué es el Control Difuso?

Co

2. ¿Cuándo es útil aplicar el Control Difuso?

3. ¿Cómo hacerlo cuál es el algoritmo?

El concepto de lógica difusa es muy común, está asociado con la manera en que las personas

perciben el medio, por ejemplo ideas relacionadas con la altura de una persona, velocidad con la que

se mueve un objeto, la temperatura dominante en una habitación, cotidianamente se formulan de

manera ambigua y depende de quién percibe el efecto físico o químico.

La incorporación de lógica difusa a los sistemas de control da lugar a lo que llamaremos sistemas de

control difuso. Dentro de los sistemas de control se encuentran dos grandes áreas, el modelado o

identificación y el control propiamente dicho o control directo.

La idea es muy simple, se trata de determinar de manera lógica que se debe hacer para lograr los

objetivos de control de mejor manera posible a partir de una base de conocimiento proporcionada por

un operador humano, sin esta base no es posible desarrollar una aplicación y que esta funcione de

manera correcta.

Es útil aplicar el control difuso cuando se utiliza el conocimiento y experiencia de un operador

humano para construir un controlador que emule el comportamiento de tal persona. Comparado con

el control tradicional, el control difuso tiene dos ventajas prácticas, una es que el modelo

matemático del proceso a controlar no es requerido y otra es que se obtiene un controlador no lineal

desarrollado empíricamente sin complicaciones matemáticas.

La lógica difusa es una técnica que permite emitir un criterio acerca de un tema particular, empleando

términos más aproximados al mundo real (alto, bajo, fuerte, débil, claro, oscuro, etc.).

Ahora, esto no implica necesariamente que se disponga específicamente solo de dos opciones para

cada caso. Supongamos el ejemplo clásico del vaso cuyo nivel de agua se halla en la mitad. Para

algunas personas estará poco lleno, y para otras estará poco vacío. Como se observa, se puede estimar

un criterio mucho más específico, usando expresiones verbales más puntuales.

La estructura normalmente utilizada en un controlador difuso puede verse en la siguiente figura:

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4. Cite dos ejemplos donde se aplique los conceptos de grado de certeza y de grado de

pertenencia.

Para la resolución de este tipo de problemas, se requieren 4 elementos básicos:

La "base de reglas", que tiene el conocimiento, en la forma de un conjunto de reglas, de la mejor

manera de controlar el sistema (por ejemplo, si hablamos del parámetro temperatura, la base de

reglas puede ser “alta”, “media” y “baja”).

El “mecanismo de inferencia” evalúa qué reglas de control son relevantes en el tiempo actual y

después decide qué entrada a la planta se debe usar.

(Para el ejemplo anterior, se propone que si la temperatura es mayor a 80 grados, entonces es

“alta”).

La “fusificación” simplemente modifica las entradas de modo que puedan ser interpretados y

comparados con las reglas de la base de reglas.

La “defusificación” que convierte las conclusiones alcanzadas por el mecanismo de inferencia en

las entradas a la planta.

Función de

Pertenencia

Fusificación de las

Entradas

Máquina de

Inferencias Defusificación de

las Salidas

Base de

Reglas

E

N

T

R

A

D

A

S

Entradas

Borrosas Salidas

Borrosas

S

A

L

I

D

A

S

1. Conjunto: Planetas del Sistema Solar

El grado de pertenencia de la Tierra al conjunto planetas del sistema solar es un 100%.

¿La Tierra es un planeta del Sistema solar? El elemento Tierra tiene un grado de pertenencia del

100% al conjunto planetas del universo.

2. Conjunto: Días de la Semana

El grado de pertenencia del día domingo al conjunto días de la semana es un 100%

r = Marzo es un día de la semana? El grado de certeza de r es un 0%

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5. Defina qué son los conjuntos difusos

6. Desarrolle el algoritmo de fusificación

Una vez que sea ingresada la velocidad esta se comportará en base a los rangos de velocidad

serán definidos de la siguiente manera:

Recta 1:

( ) y ( )

Por lo tanto tenemos que cuando:

( )

Por lo tanto la ecuación de la recta está dada por:

Una persona puede ser alta o baja, algo puede moverse rápido o lento, una temperatura puede ser baja o

moderada o alta, se dice que estas afirmaciones acerca de una variable son ambiguas porque rápido,

bajo, alto son afirmaciones del observador, y estas pueden variar de un observador a otro.

Uno se puede preguntar cuándo algo es frío o caliente, que tan baja es la temperatura cuando decimos

frío, o que tan alta es cuando decimos caliente.

Los conjuntos difusos definen justamente estas ambigüedades, y son una extensión de la teoría clásica

de conjuntos, donde un elemento pertenece o no a un conjunto, tal elemento tiene solo 2 posibilidades,

pertenecer o no, un elemento es bi-valuado y no se definen ambigüedades.

Con conjuntos difusos se intenta modelar la ambigüedad con la que se percibe una variable. Los

conjuntos difusos son la base para la lógica difusa, del mismo modo que la teoría clásica de conjuntos es

la base para la lógica Booleana.

FUSIFICACIÓN

Algoritmo

GP Velocidad Baja

GP Velocidad Media

GP Velocidad Alta

Velocidad

60 80 50

0

90

Velocidad Baja

Velocidad Media

Velocidad Alta

V

Velocidad Media Velocidad Alta

0 10

0

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Recta 2:

( ) y ( )

Por lo tanto tenemos que cuando:

( )

Por lo tanto la ecuación de la recta está dada por:

Código del Programa V=input ('Ingrese el valor de la Velocidad: '); if V<50 y=0; y1=1; y2=0; sprintf('Grado de pertenencia V. Baja %.2f', y1*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Media %.2f',y*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Alta %.2f',y2*100)

end

if V>60 && V<80 y=1; y1=0; y2=0; sprintf('Grado de pertenencia V. Baja %.2f',y1*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Media %.2f',y*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Alta %.2f',y2*100) end

if V>90 y=0; y2=1; y1=0; sprintf('Grado de pertenencia V. Baja %.2f',y1*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Media %.2f',y*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Alta %.2f',y2*100) end

if V>50 && V<60 y= 0.1*V-5; y1=1-y; y2=0; sprintf('Grado de pertenencia V. Baja %.2f',y1*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Media %.2f',y*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Alta %.2f',y2*100) end

if V>= 80 && V<=90 y=9-0.1*V; y2=1-y ; y1=0; sprintf('Grado de pertenencia V. Baja %.2f',y1*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Media %.2f',y*100) sprintf('Grado de pertenencia V. Alta %.2f',y2*100) end

Caso1: Resultados

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Yo Evelyn Gabriela Lema Vinueza afirmo que esta actividad es de nuestra autoría y

establecemos que para la elaboración de la misma se ha seguido los lineamientos del Código de

Ética de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE.