Sistemas de Control Inteligente: Metodologías y Aplicaciones

Sistema de Control Inteligente (SCI)

Un SCI está diseñado para alcanzar automáticamente un objetivo de alto nivel, incluso cuando sus componentes, objetivos de control, modelo de planta y leyes de control no están completamente definidos o son desconocidos en el momento del diseño, o cambian de forma inesperada. Este enfoque es heurístico.

Metodología de Control Inteligente (CI)

1. Lógica Difusa

La lógica difusa es útil cuando los datos no pueden describirse en términos matemáticos precisos. Emula la estrategia que sugeriría un humano y utiliza información en términos lingüísticos.

2. Sistemas Expertos

Básicamente, es un conjunto de programas computacionales que aplica el proceso de razonamiento humano, utilizando el conocimiento de expertos en la solución de problemas.

Componentes:

• 1) Una base de datos o conocimiento
• 2) Motor de inferencia
• 3) Interfaz con el usuario

Redes Neuronales

Se puede definir una red neuronal como un sistema compuesto por muchos elementos de procesamiento neuronales que operan en paralelo. Su función está determinada por la estructura de la red, las conexiones y el procesamiento realizado por los nodos.

Control Fuzzy o Borroso

La lógica difusa es una alternativa a la lógica clásica.

• Lógica clásica: información definida y precisa.
• Lógica difusa: información no exacta.

Se puede aplicar cuando:

• a) El proceso es complejo y no existe un modelo matemático preciso.
• b) Se necesita usar el conocimiento de un experto que, en su desempeño, utiliza conceptos ambiguos o imprecisos.
• c) Las mediciones de las variables no son confiables.
• d) Hay acoplamiento en sistemas multivariables.

Función de Pertenencia u(x)

Función característica que define si un elemento pertenece o no a un conjunto.

• En los conjuntos clásicos, u(x) tiene 2 valores (1 o 0).
• En los conjuntos difusos, u(x) puede tener infinitos valores.

Un conjunto difuso se define por A = {x, u(x) | x ∈ U}.

• U = Universo del discurso, incluye la totalidad de los elementos.
• u_A(x) = Función de pertenencia de la variable x.
• a = Grado de pertenencia mayor.
• d = Grado de pertenencia menor.