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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
12
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
13
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
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