Inferencia Difusa Del Sistema Lavadora

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE ING. ELECTRICA Y ELECTRONICA ESCUELA PROFESIONAL DE ING. ELECTRONICA

INFERENCIA DIFUSA DEL SISTEMA LAVADORA PRACTICA N° 4

2017-A

PROFESOR: Ing. RICARDO RODRIGUEZ RODRIGUEZ BUSTINZA BUSTINZA

INTEGRANTES: FLORES LIMAYLLA ALDAIR ORLANDO GONZALES VERASTEGUI RICARDO

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO

FIEE – ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA ELECTRÓNICA TEMA: INFERENCIA DIFUSA DEL SISTEMA LAVADORA

INFERENCIA DIFUSA DEL SISTEMA LAVADORA OBJETIVO Implementar un sistema de inferencia difusa de una maquina lavadora usando el aplicativo fuzzy del software de Matlab

MARCO TEORICO Diseño de Controladores con base en Mamdani Mamdani propuso el primer sistema difuso en los años 70’ el cual comprende el siguiente

procedimiento básico: 1. Siendo el error la diferencia entre el valor deseado menos el valor real de la variable a controlar, esto es:

 =  −  , se seeccionan las funciones de pertenencia

que realizaran la difusificación. 2. Se establecen reglas a partir de proposiciones condicionales, y el dispositivo de inferencia será una composición max- min que ha sido definido previamente como:

 ,  =  (  , ⋀ , ) 3. Se seleccionan las funciones de pertenencia para la desdifusificación y el método que se va a usar para el valor nítido de salida, normalmente correspondiente al método de centroide: ∑ . ∑ 



∫ . ∫ 



DESARROLLO Conjuntos Difusos y Funciones de Pertenencia Se establecerá el sistema de la lavadora con 3 entradas y 2 salidas, tal como se muestra enl a Figura 1, para ello usaremos el diseño de controlador con base en Mamdani.

Figura 1. Sistema difuso de Maquina Lavadora

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De acuerdo a la guía, se establecen las entradas, con sus respectivos conjuntos difusos, teniendo cada entrada un rango de [0 10]. En las figuras 2a, 2b, 2c se aprecian las entradas y en las figuras 3a y 3b las salidas.

b.

a.

c. Figura 2. a. Suavidad b. Cantidad c. Sucio

Figura 3. a. Ciclo b. Tiempo

Reglas Difusas De acuerdo a la guía, se establecieron las reglas difusas, las cuales nos presentan la relacione entrada – salida de la maquina Lavadora.

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Implementación en Simulink Para el simulink se exportan los datos del fuzzy en formato ‘.fis’ , para luego llevarlo al bloque Fuzzy Logic Controler.

CUESTIONARIO a. Mostrar los gráficos en donde se observen las salidas de las superficies en términos de las entradas que cubren ambos espacios (entrada y salida) e indicar la interacción de ellas.

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b. Completar la siguienteTabla de perfomance, que muestre las salidas para algunos valores específicos. En la tabla se intenta incluir todas las posibilidades que podríamos encontrar. Por ejemplo, con la cantidad grande, muy sucio y baja suavidad, o la suavidad normal, la cantidad media y sucio largo, que son simplemente el resultado de cómo nosotros hemos construido el sistema difuso, siendo las respuestas a nuestras reglas difusas y funciones de pertenencia, para dar origen a la respuesta final del sistema difuso.

Tabla 1. Tabla de Performance

Suavidad

Cantidad

Sucio

Ciclo

Tiempo

5 10 7 5.5 6 9 8.5

5 1 3 2 9 2.5 5.5

5 1 5 9 3 8.5 4.5

5 0.559 2.75 7.25 3.98 5 2.75

57.5 27 27.4 57.5 49.5 39.9 39.9

c. En conclusión, nosotros tenemos un sistema que de tres entradas, Suavidad, Cantidad y el Sucio, y nos da dos salidas, Ciclo y Tiempo. Es como una caja negra (Ver figura 3) que trabaja para obtener el mejor lavado mejor posible. Dentro del controlador difuso nosotros tenemos el sistema difuso completo y sería el cerebro de una lavadora automática difusa. Según el enunciado anterior: construya un diagrama en Simulink, que mejor represente al sistema de inferencia difusa. Evaluar los valores de las entradas de la Tabla de performace.

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CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ➢

Se puede llegar a pensar diversas aplicaciones de los sistemas de inferencia difusa en diferentes campos, tales como sistemas de apoyo en la toma de decisión, predicciones, reconocimiento de patrones, etc., no solamente en el ámbito académico sino también en el sector industrial y en el público.

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Se recomienda el desarrollo de proyectos en los que se aplique esta técnica inteligente. Realmente sería interesante su aplicación a problemas que se puedan abordar con sistemas expertos tradicionales de modo que se efectúe una comparativa entre ambas aplicaciones en aspectos tales como facilidad de adaptación de la técnica al problema (representación del problema), resultados obtenidos, etc.

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Considerando las interfaces usadas (Simulink y Fuzzy), los resultados obtenidos fueron los mismos.

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Se recomienda estar muy atento al momento de establecer las reglas de control, puesto que un error puede generar cambios significativos en el resultado final.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] Fuzzytech. En http://fuzzytech.com [2] https://www.mathworks.com/videos/fuzzy-logic-controller-in-simulink-68767.html [3] Inteligencia Artificial con aplicaciones a la Ingenieria – Pedro Ponce Cruz, Controladores difusos, Diseños de Controladores en base de Mamdani – Pag81 - 82

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