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Control Inteligente

Construccion de modelos fuzzy aplicando algoritmos geneticos

Fuente: Mariela Muñoz Añasco, “Diseño de un sistema de control basado en patrones de células madres y clonación artificial aplicado a un proceso de automatización”.

Trabajo desarrollado para optar al titulo de Maestria, 2010

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Contenido

2

El problema

La construccion del modelo fuzzy

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EL PROBLEMA

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Identificación del proceso.

El ensamble de ejes homocinéticos

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Modelo de la planta

5

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Relaciones no lineales en la planta

6

Variables de la operaciónETAPAS FUERZA VELOCIDAD VELOCIDAD

ANGULAR

Ubicación. Baja Alta Cero

Rotación de Junta Fija.

Baja Baja Diferente de cero

Ensamble. Alto Baja Cero.

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Resultados obtenidos

7

Respuesta del Sistema Difuso

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LA CONSTRUCCION DEL MODELO FUZZY

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Fase I

9

Agrupamiento

• Estimación del número de clústeres y sus centros.

• Definición de las funciones de pertenencia.• Definición de los parámetros

de las funciones de pertenencia.

Sistema fuzzy inicial

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Fase II

10

Estructura del cromosoma.

A11 A21… Ae1 B11 … Bs1

Antecedentes Consecuentes

Un cromosoma representa un sistema fuzzy completo. La población se somete a evolucion

Obtención del Genoma.

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Fase II

11

Codificación del cromosoma.

Para las funciones de membresía gauss2mf, la función tiene cuatro parámetros [σ1 c1 σ2 c2].

4 1 7 3 1 0 3 5 0 3 6 7 0 0 5 0 1 6 0 1 2 0 2 2

Desplazamiento Velocidad AngularANTECEDENTE CONSECUENTE

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Fase II

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Evolución del Genoma

Función Fitness: una medida del error

Se genera una nueva poblacion de sistemas difusos

Se calcula el error frente a los datos de la planta

Se ordena los sistemas según el error para comparar con el mejor anterior

Se averigua si hay ahora un nuevo mejor. Se guarda el mejor

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Fase II

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Evolución del GenomaGenoma Evolucionado

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Diseño de un sistema de control basado en patrones de células madres y clonación artificial

aplicado a un proceso de automatización

Fuente

Trabajo desarrollado por Mariela Muñoz Añasco (Mg.). Para optar al titulo de Maestria, Septiembre 2010