A survey of fuzzy control for stabilized platforms

This paper focusses on the application of fuzzy control techniques (fuzzy type-1 and type-2) and their hybrid forms (Hybrid adaptive fuzzy controller and fuzzy-PID controller) in the area of stabilized platforms. It represents an attempt to cover the basic principles and concepts of fuzzy control in stabilization and position control, with an outline of a number of recent applications used in advanced control of stabilized platform. Overall, in this survey we will make some comparisons with the classical control techniques such us PID control to demonstrate the advantages and disadvantages of the application of fuzzy control techniques

A SURVEY OF FUZZY CONTROL FOR STABILIZED PLATFORMS

ABSTRAC

Identificacion y control de sistemas estocasticos con observaciones incompletas mediante modelos neurodifusos

En la práctica, los sistemas físicos obedecen a una dinámica multivariada e interactuante, que fácilmente es influenciada, perturbada o integrada por incertidumbres de diversas clases, las cuales inducen naturaleza estocástica al proceso global y algunas veces llegan a afectar la completitud de los datos. En esta tesis se presenta una metodología para la identificación y control de sistemas estocásticos con observaciones incompletas mediante modelos neuro-difusos. En particular, se desarrolla el análisis de la dinámica de un vehículo operado remotamente (ROV, Remotely Operated Vehicle) para aplicaciones submarinas, con el fin de determinar el modelo matemático y obtener simulaciones de la respuesta natural del sistema. Adicionalmente, se emplea un mecanismo de identificación del proceso mediante un modelo neuronal y otro neuro-difuso, los cuales se integran con un esquema de reducción de perturbaciones estocásticas para sobreponer las observaciones incompletas que residan en el proceso operativo. Finalmente, se propone un modelo neuro-difuso (ANFIS, Adaptive neuro fuzzy inference system) para controlar el sistema y se compara con el desempeño de una red neuronal con múltiples elementos Adaline (MADALINE, Multiple Adaline) con el fin de analizar las ventajas que ofrece la inclusión de conocimiento mediante reglas de inferencia difusa. Los resultados experimentales mostraron que se logró la controlabilidad del sistema llevándolo a un estado globalmente atractivo en el sentido de Lyapunov. Se pudo concluir que gracias a la capacidad de adaptación y contenencia de conocimiento lingüístico de los modelos neuro-difusos, el desempeño de control tuvo mayor rendimiento en términos de precisión y robustez, al compararlo con el modelo neuronal en aplicaciones operativas del ROV. Se destaca además la facilidad que tienen los modelos neuro-difusos para ser ampliamente potenciados mediante la integración de otros esquemas de procesamiento, dados los asuntos que quedaron pendientes en relación al error de estado estable y las perturbaciones ocasionadas por la interacción de los componentes.Magister en Automatización y Contro