lunes, 11 de noviembre de 2013

Control difuso

El concepto de lógica difusa es muy común, el mismo fue introducido por el gran investigador Lotfi Zadeh, en el artículo escrito el año 1965 titulado “Conjuntos difusos”. Este concepto está asociado con la manera en que las personas perciben el medio, por ejemplo ideas relacionadas con la altura de una persona, velocidad con la que se mueve un objeto, la temperatura dominante en una habitación, cotidianamente se formulan de manera ambigua y depende de quién percibe el efecto físico o químico. Una persona puede ser alta o baja, algo puede moverse rápido o lento, una temperatura puede ser baja o moderada o alta, se dice que estas afirmaciones acerca de una variable son ambiguas porque rápido, bajo, alto son afirmaciones del observador, y estas pueden variar de un observador a otro. Uno se puede preguntar cuándo algo es frío o caliente, que tan baja es la temperatura cuando se dice frío, o que tan alta es cuando se dice caliente. Los conjuntos difusos definen justamente estas ambigüedades, y son una extensión de la teoría clásica de conjuntos, donde un elemento pertenece o no a un conjunto, tal elemento tiene solo dos posibilidades, pertenecer o no, un elemento es bi-valuado y no se definen ambigüedades. Con conjuntos difusos se intenta modelar la ambigüedad con la que se percibe una variable. Los conjuntos difusos son la base para la lógica difusa. Con los conjuntos difusos se realizan afirmaciones lógicas del tipo si-entonces, definiéndose estas con lógica difusa. Este tema es propio de la inteligencia artificial, donde se intenta emular en pensamiento humano. Desde que Zadeh desarrolló el concepto de lógica difusa, en el artículo citado anteriormente, se ha trabajando en este tema, el principal centro de desarrollo es Japón, donde sus investigadores la han aplicado a muy diversos sistemas, principalmente electrodomésticos, sistemas más recientes están vinculados con la industria, la medicina y la actividad espacial.

Según Martínez y Sanz, en el libro publicado el año 2002 con el título “Redes neuronales y sistemas difusos”, la incorporación de la lógica difusa a los sistemas de control da lugar a lo que se denomina sistemas de control difuso. Al interior de los sistemas de control se encuentran dos grandes áreas, el modelado o identificación y el control propiamente dicho o control directo. Se realizara un enfoque inicial en el control de procesos suponiendo conocido el modelo de este. La idea es muy simple, se trata de determinar de manera lógica que se debe hacer para lograr los objetivos de control de mejor manera posible a partir de una base de conocimiento proporcionada por un operador humano, sin esta base no es posible desarrollar una aplicación y que esta funcione de manera correcta. Se utiliza el conocimiento y experiencia de un operador humano para construir un controlador que emule el comportamiento de tal persona. Comparado con el control tradicional, el control difuso tiene dos ventajas practicas, una es que no se requiere el modelo matemático del proceso a controlar y otra es que se obtiene un controlador no lineal desarrollado empíricamente sin complicaciones matemáticas, en realidad los desarrollos matemáticos de este tema todavía están en su infancia. En palabras de Cristian De Los Ríos, descritas en la tesis de grado publicada el año 2004 con el título “Evaluación de estructuras y métodos de ajuste de reguladores PID-Difusos”, la teoría de conjuntos difusos es utilizada en muchos campos técnicos como control, modelado, procesamiento de imágenes y señales, sistemas expertos, etc., pero es quizás en el campo del control su más frecuente y exitosa aplicación. Se debe tener en cuenta que los sistemas con controladores difusos son naturalmente no lineales, se los puede configurar para ajustarse a cualquier función, es decir que pueden emular funciones lineales pero en general se trabaja con configuraciones no lineales. En general, pues, se trabaja con configuraciones no lineales, por lo que las herramientas de diseño y análisis de control lineal no serán útiles en estos sistemas borrosos, de todos modos se hacen aproximaciones lineales para utilizar en alguna medida las herramientas bien conocidas del control lineal, se puede recurrir a esto ya que aún están en desarrollo las herramientas de diseño y análisis de sistemas borrosos.

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