Artículo

Algoritmo para linealización de controladores fuzzy

Martínez, Sergio Luis ; Tarifa, Enrique Eduardo Icon; Franco Domínguez, Samuel

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Fecha

03/2017

Editorial

Universidad Católica de Santiago del Estero. Departamento Académico San Salvador

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ISSN

2314-1662

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Español

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Resumen

Los controladores basados en lógica fuzzy utilizan heurísticas de control derivadas del conocimiento de un experto que no requieren estrictamente del conocimiento profundo del proceso al que se aplican. El diseño específico de controladores fuzzy sigue un procedimiento general que deja algunas consideraciones bajo el criterio del diseñador. En este trabajo se establece como criterio principal, que un controlador fuzzy genere una curva de transferencia prácticamente lineal, para no interferir con el proceso de control aplicado a plantas generalmente no lineales. Se analizan diferentes tipos de funciones de pertenencia, alcances de las variables fuzzy y el efecto que producen las distribuciones no uniformes en las particiones fuzzy para obtener una curva de transferencia prácticamente lineal, considerando que el proceso de inferencia fuzzy es básicamente alineal. El algoritmo propuesto se aplica para diseñar controladores fuzzy, que se incorporan en un modelo de control de un mezclador de caudales en línea, produciendo excelentes resultados.
Fuzzy logic based controllers use control heuristics derived from knowledge of an expert who does not strictly require deep knowledge of the process to which it is applied. The specific design of fuzzy logic controllers follows a general procedure that leaves some considerations at the discretion of the designer. This work is set as the main criterion, a fuzzy controller generates a practically linear transfer curve, to not interfere with the control process applied to usually non-linear plants. Different types of membership functions, scope of fuzzy variables and the effect produced by non-uniform distributions in fuzzy partitions are analyzed, to obtain a substantially linear transfer curve, considering the fuzzy inference process is basically nonlinear. The proposed algorithm is applied to design fuzzy logic controllers, which are incorporated in a control model of a flow mixer in line, producing excellent results.

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