control fuzzy

control fuzzy

1. Etapa de desfusificación

   • Definición n esta etapa se representa por medio de un valor numérico el resultado de los valores arrojados por los grados de pertenencia de las variables de entrada. Se evalúan las reglas de inferencia y se obtiene la respuesta del controlador en términos de cada conjunto de salida. El método de defusificación utilizado para el diseño del controlador fuzzy, fue el de centro de masa. Este método es el más utilizado para la defusificacion. Es también llamado método de centro de gravedad, el cual retorna el centro del área de la curva o del polígono que se generó en la etapa de inferencia.

2. Universo del discurso

   • Dentro del control difuso se tiene en cuenta el conocimiento del experto del sistema, los parámetros del error y la derivada del error se extraen los rangos dentro de los cuales se mueven estos dos.
     • Un conjunto difuso en el universo de discurso U se caracteriza por una función de pertenencia μA(x) que toma valores en el intervalo [0.1], y puede representarse como un conjunto de pares ordenados de un elemento xy su valor de pertenencia al conjunto.

3. Variables lingüísticas

   • entrada.
     • Como se muestra en el diagrama de bloques del control fuzzy la primera variable de entrada es el error, debido a que es la diferencia que hay entre el valor de referencia, con los datos de la variable del sistema o proceso. Para esta variable se va a diseñar siete variables lingüísticas, o particiones del universo del discurso. Las cuales son:
       • • eNG (Error negativo grande) indica cuando la salida del error está muy por encima del valor de referencia. • eNM (Error negativo medio) indica cuando la salida del error está medianamente por encima del valor de referencia. • eNP (Error negativo pequeño) indica cuando la salida del error está por encima, pero con muy poca diferencia del valor de referencia. • eZ (Error cero) indica cuando la salida del error es igual al valor de referencia. • ePP (Error positivo pequeño) indica cuando la salida del error está por debajo, pero con muy poca diferencia del valor de referencia. • ePM (Error positivo medio) indica cuando la salida del error está medianamente por debajo del valor de referencia. • ePG (Error positivo grande) indica cuando la salida del error está muy por debajo del valor de referencia.
   • salida
     • Definición Esta variable describe tanto la salida de potencia del calentador o heater hacia los transistores para controlar temperatura. También se diseñaron siete variables lingüísticas o particiones del universo del discurso, las cuales fueron:
       • UFNG (Salida negativa grande) cuando se necesita bajar de manera inmediata la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFNM (Salida negativa mediana) cuando se necesita bajar de manera rápida la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFNP (Salida negativa pequeña) cuando se necesita bajar de manera lenta la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFZ (Salida cero) indica cuando se necesita bajar dejar constante la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFPP (Salida positiva pequeña) cuando se necesita subir de manera lenta la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFPM (Salida positiva mediana) cuando se necesita subir de manera rápida la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia. • UFPG (Salida positiva grande) cuando se necesita subir de manera inmediata la frecuencia del variador o la potencia de la resistencia.

4. Función de pertenencia triangular

   • Para este control fuzzy serán creadas funciones de pertenencia triangular, representadas por la siguiente figura:
     • Cuya ecuación dada:
     • Entonces el grado de pertenencia del valor de entrada viene dado por la siguiente ecuación:

5. Reglas de inferencia

   • La tarea del sistema de inferencia es tomar los niveles de pertenencia y apoyado en la base de reglas genera una salida en el sistema difuso. La base de reglas es la manera que tiene el sistema difuso de guardar el conocimiento lingüístico que le permiten resolver el problema para el cual ha sido diseñado. Estas reglas son del tipo IF-THEN. La elaboración de las reglas del sistema difuso se hace mediante la tabla FAM, la cual involucra todas las combinaciones posibles que puede presentarse en el proceso.

6. Etapa de fusificación

   • :En esta etapa se da el proceso de conversión de los valores de entrada de forma lingüística, a valores que el control pueda interpretar.
     • Ejemplo: SI temperatura ES buen tiempo Y claridad ES media ENTONCES persiana ES a media altura

7. Agregación

   • Definición: en la etapa de agregación, se hace uso de la función máximo, el cual toma el valor máximo de todas las reglas que se encuentran asociadas en los siete conjuntos o funciones de pertenencia de la salida. Para entender mejor el concepto en esta etapa, se toma como ejemplo el conjunto de membresía de la salida negativa grande (uFNG) el cual según la tabla FAM, siempre se obtiene una salida negativa grande en las reglas 1, 2, 3, 4, 8, 9, 10, 15, 16 y 22.

8. Saturación

   • Definición En este paso se hace el recorte de las funciones de salida en los puntos máximos hallados en la agregación, con el objetivo de formar una figura geométrica sólida en la salida.

9. : Funciones de pertenencia o membrecías (µ o MF):

   • Una función de pertenencia es una curva que define el grado, entre uno y cero, en que las variables pertenecen a los conjuntos difusos, se definen según el experto, analizando el sistema a controlar. Toman formas, las más conocidas son: Singlentons, trapezoidales, triangulares, sinoidales, gaussianas, entre otras. Estas funciones toman valores lingüísticos definidos por el mismo experto según el comportamiento de las variables.

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