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Etapa 3 Identificar e investigar los elementos del diseñoControl FuzzyAngie Vannesa Mora Mancera C. 1010215197Tutor: Leonardo Andrés PérezGrupo: 203044_UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIAZONA CARIBEAbril 2022INTRODUCCIÓNEl control difuso, nos permite analizar información a través de lenguajes...

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Etapa 3 Identificar e investigar los elementos del diseño

Control Fuzzy

Angie Vannesa Mora Mancera C.C. 1010215197

Tutor: Leonardo Andrés Pérez

Grupo: 203044_1

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ZONA CARIBE Abril 2022

INTRODUCCIÓN El control difuso, nos permite analizar información a través de lenguajes de computadores los elementos puedan pertenecer en cierta medida a más de una clase, un conjunto difuso permite valores intermedios de pertenencia. Los conjuntos difusos permiten manejar la imprecisión, lo que facilita la posibilidad de reconocer semejanzas entre objetos no estrictamente iguales. En la siguiente actividad, se estudiaran diferentes los mecanismos de fusificación y defusificación, posteriormente se implementara un código por medio del software Matlab un método de fusificación y uno de defusificación. Finalmente se analizará el problema planteado en el Anexo 1, y se propondrán unas funciones de membresía para las señales de entrada y salida del proceso, presentando un conjunto de reglas base para el controlador difuso.

OBJETIVOS

General Seleccionar diferentes mecanismos de fusificación y defusificación a implementar en controladores difusos mediante pruebas de desempeño. Especifico Estudiar los diferentes mecanismos de fusificación y defusificación..

implementar en código por medio del software Matlab un método de fusificación y uno de defusificación.

proponer funciones de membresía para las señales de entrada y salida, y un conjunto de reglas base para el proceso a controlar.

CONTENIDO Trabajo independiente La actividad consiste en dar solución a un problema planteado en el Anexo 1 – Situación problema, teniendo en cuenta las siguientes indicaciones: 1. Cada estudiante debe leer y analizar el problema planteado en el anexo.

2. Cada estudiante deberá realizar una consulta los diferentes mecanismos de fusificación y defusificación. Usando sus propias palabras indicará cuales son los más usados y presentará dos ejemplos. Fusificacion: La fusificacion, tiene como objetivo convertir los valores crisp (valores reales), en valores difusos, En la fusificacion se asignan grados de pertenencia a cada una de las variables de entrada con relación a los conjuntos difusos previamente definidos utilizando las funciones de pertenencia asociadas a los conjuntos difusos. “El control difuso siempre involucra este proceso de Fuzzificación, esta operación se realiza en todo instante de tiempo, es la puerta de entrada al sistema de inferencia difusa. Es un procedimiento matemático en el que se convierte un elemento del universo de discurso (variable medida del proceso) en un valor en cada función de membresía a las cuales pertenece.”[1] Existen algunos tipos de fuzzificacion, como el valor Crisp se convierte en un conjunto difuso tipo singlenton. Convierte un numero nítido a un número difuso, es una opción sencilla y la mas utilizada. Es adecuada cuando la medición de las variables de estado es fiable (suficientemente precisa).[2]

Defusificacion: La defusificacion, realiza en proceso de adecuar valores difusos generados en la inferencia de valores crisp, que posteriormente se utilizaran en el proceso de control. En la difusificacion, se utilizan métodos matemáticos simples como el método de Centroide, método del promedio ponderado y método de membresia del medio máximo. “Es un proceso matemático usado para convertir un conjunto difuso en un número real. El sistema de inferencia difusa obtiene una conclusión a partir de la información de la entrada, pero es en términos difusos. Esta conclusión o salida difusa es obtenida por la etapa de inferencia borrosa, esta genera un conjunto borroso pero el dato de salida del sistema debe ser un número real y debe ser representativo de todo el conjunto obtenido en la etapa de agregado, es por eso por lo que existen diferentes métodos de defusificación y arrojan resultados distintos, el “más común y ampliamente usado” es el centroide. Con el método de defusificación del centroide se transforma la salida difusa en un número real el cual es la coordenada equis (x) del centro de gravedad de tal conjunto difuso de salida. Existen algunos métodos mas usados en la difussificaion como lo son: 

Método de membresía máxima: consiste en tomar valores específicos, y su valor de membresía es el valor máximo, básicamente se limita a la función de salida máxima, este método solo es aplicable cuando la altura es única.



Método centro de gravedad



Centro del área



Defuzzificación por agrupamiento difuso



media difusa ponderada

Ejemplos: Ejemplo 1: Un avión está sujeto a turbulencias, que causan movimientos bruscos, formando un ángulo respecto a su línea de vuelo. Se requiere diseñar un sistema de control difuso para que el piloto automático responda al problema de turbulencia ajustando la posición del timón de la aeronave. Para desarrollar este ejemplo, se usará el método de MAMDANI. Inicialmente se realizará Fusificacion usando los datos de entrada, hallando los valores de membresía y evaluando las reglas. Para la defuzzificacion se aplicará el método centro de gravedad, aplicando su fórmula. Ejemplo 2: las reglas diseñadas para decidir cuánta presión aplicar pueden resultar en "Disminuir la presión (15%), Mantener la presión (34%), Aumentar la presión (72%)". El método de defuzzificación más simple pero menos útil es elegir el conjunto con la membresía más alta, en este caso, "Aumentar la presión", ya que tiene una membresía del 72%, e ignorar los demás y convertir este 72% en algún número.

3. Cada estudiante deberá implementar en código un método de fusificación y uno de defusificación. Método centro de gravedad

4. Cada estudiante deberá proponer funciones de membresía para las señales de entrada y salida del proceso a controlar. Para el proceso a controlar, propondré las siguientes funciones de membresía: 

Para la señal de entrada:

Función de pertenencia para el tiempo de espera Función de pertenencia para el tiempo del recorrido Función de pertenencia para la distancia recorrida



Para la señal de salida:

Función de pertenencia para la importancia y eficiencia del ascensor

5. Cada estudiante propone un conjunto de reglas base para el controlador difuso que dé cuenta de la solución del problema planteado. Trabajo en grupo colaborativo.

Reglas 1 2 3

Si el Tiempo de espera es CORTO entonces la prioridad es ALTA Si el Tiempo de espera es MEDIO entonces la prioridad es MEDIA Si el Tiempo de espera es ALTO entonces la prioridad es BAJA

4 5

Si el Tiempo del recorrido es CORTO entonces la prioridad es ALTA Si el Tiempo del recorrido es MEDIO entonces la prioridad es MEDIA

6

Si el Tiempo del recorrido es ALTO entonces la prioridad es BAJA

7

Si la distancia recorrida es CORTA entonces la prioridad es ALTA

8

Si la distancia recorrida es MEDIA entonces la prioridad es MEDIA

9

Si la distancia recorrida es GRANDE entonces la prioridad es BAJA

Trabajo en grupo colaborativo 6. Elabora un cuadro comparativo de las diferentes soluciones presentadas para la solución del problema. Se deberá realizar un análisis el cual consiste en que cada miembro del grupo colaborativo debe dar una opinión objetiva de las propuestas de sus compañeros. Para esto, cada miembro calificará con ayuda de un sistema de calificación propuesto por ustedes la solución de los demás compañeros.

Al no tener compañeros en mi curso no puedo realizar el cuadro comparativo.

Propuesta Angie Mora

Descripción

Se

seleccionan

diferentes

mecanismos

de

fusificacion

y

defusificacion para llevar a cabo el funcionamiento de un ascensor mediante control fuzzy, donde se controlará el desplazamiento del ascensor, y se regulara la distancia según el usuario.

Finalmente se deberá elaborar un informe con el consolidado de las actividades realizadas, de acuerdo con las indicaciones dadas.

CONCLUSIONES

Al desarrollar esta actividad, comprendo y profundizo los temas mas importantes para llevar a cabo el trabajo final, investigando los métodos más adecuados de fusificación y defusificación que puedo emplear para solucionar el problema del anexo 1. Finalmente logro observar la importancia del uso de controles difusos en los procesos industriales, su eficiencia, sencillez productividad.

BIBLIOGRAFÍA

[1] Lógica difusa y sistemas de control, Cap I. (pp. 6-10) Recuperado de chromeextension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/viewer.html?pdfurl=https%3A%2F %2Fcayetanoguerra.github.io%2Fia%2Flogicadifusa%2FLogica%2520difusa%2520y %2520sistemas%2520de%2520control.pdf&clen=389812&chunk=true

[2] Kevin M. Passino and Stephen Yurkovich. 1997. Fuzzy Control (1st. ed.). AddisonWesley Longman Publishing Co., Inc., USA. Páginas 54-62. state.edu/~passino/FCbook.pdf

https://www2.ece.ohio-...