Identificación Y Control De Sistemas No Lineales Mediante Clustering Y Gpc Usando Modelos Difusos Takagi-Sugeno

En este artículo se presenta un método para la identificación y control de sistemas no lineales usando modelos difusos tipo Takagi-Sugeno. La identificación se basa en técnicas de clustering y el control se realiza mediante técnicas predictivas. En primer lugar se hace una descripción global de la técnica de clustering haciendo referencia a los Algoritmo Fuzzy C-means y Gustafson Kessel para la generación de los clusters y sus correspondientes funciones de pertenencia. En segundo lugar se detalla la técnica de control GPC (Control Predictivo Generalizado) que se aplicó al modelo difuso obtenido en la fase anterior. Finalmente esta técnica de identificación por clustering y control predictivo difuso se implementó en una planta hidráulica no lineal compuesta de dos tanques acoplados a la que se le modeló la altura del segundo tanque en función del flujo de entrada del primer tanque. Para validación del proceso de identificación y control se desarrolló un modelo teórico de la planta para comparar los resultados obtenidos experimentalmente

Sistemas neuro difusos aplicados al control automático

En los últimos años el análisis de los problemas de la Ingeniería de Control ha generado en los investigadores un interés hacia técnicas no convencionales (variable compleja, análisis en el espacio de estados) que permitan resolver problemas que presentan los sistemas del mundo real, esto es principalmente, las no linealidades y la variancia en el tiempo. En ayuda de las técnicas clásicas aparecieron los sistemas apoyados en Inteligencia Artificial para poder dotar a los controladores de habilidades casi humanas como la generalización y el aprendizaje, pero muchas veces al costo de grandes plataformas computacionales, como las de los Sistemas Expertos tan conocidos por la Ingeniería de Computación. Hoy en día nos enfrentamos a una nueva revolución en las Técnicas de Control Inteligente con el desarrollo de estructuras similares a la naturaleza misma del pensamiento humano. Así, se puede decir que las Redes Neuronales son la abstracción matemática del hardware del cerebro humano, con una asombrosa capacidad de aprendizaje pero a la vez extremadamente complejas. En este aspecto aparece el otro gran protagonista de esta revolución, capaz de procesar de una forma relativamente sencilla la información del mundo real, añadiéndole algo que durante siglos se consideró rígido e inflexible: el valor de verdad. En efecto, los sistemas basados en Lógica Difusa, considerados por algunos como el software del cerebro, procesan la información asumiendo que en el mundo real los límites entre conjuntos o clases no están tan claramente definidos como lo están en el mundo de las matemáticas. Esta suposición tan sencilla como traída de los cabellos les significa a estos sistemas el ser capaces de manejar sistemas tan enormes como los Sistemas Expertos pero a un costo computacionalmente mas económico, y además, de una manera tan “sencilla” que puede ser interpretada por el lenguaje natural con el que nos comunicamos las personas.Incluye glosari

Aplicación Web Basado en Minería de Datos usando la Técnica de Naive Bayes para la Predicción de la obesidad en edad infantil en los Hospitales Públicos de Lima

Implementa un modelo predictivo utilizando la técnica Naive Bayes para predecir la obesidad infantil en los Hospitales Públicos de Lima y desarrollar una aplicación web que nos permita interactuar con el modelo resultante. La obesidad infantil es una enfermedad que causa preocupación a nivel mundial debido a que es considerada la principal causa de enfermedades crónicas como la diabetes y otras afecciones al sistema respiratorio, además de ser el factor de riesgo más relevante para el COVID-19. Es por esto por lo que se han realizado distintos trabajos de investigación con el fin de predecir la obesidad, estos trabajados abordaron el tema usando distintas técnicas de minería de datos. El trabajo de investigación realizado crea un modelo predictivo usando la técnica Naive Bayes bajo la metodología KDD para definir la probabilidad de que un niño va a padecer la enfermedad en algún momento de su vida, esperando obtener una exactitud mayor a 90%. El conjunto de datos utilizado para la implementación del modelo Naive Bayes está compuesta por 770 historias clínicas y contó con 27 variables; esta información es extraída del aplicativo e-Qhali

Regulación de tensión de un generador síncrono utilizando un controlador difuso en el laboratorio de control y automatización de la EPIME

El presente proyecto de investigación se basa en el desarrollo de regulación de tensión de generador síncrono utilizando un Controlador Difuso, el objetivo fundamental es diseñar un controlador difuso para la regulación de tensión de un generador síncrono. Así mantener la tensión dentro de los límites establecidos, además de mantener la Tensión de salida estable, debe tener una respuesta rápida ante cambios repentinos de carga. En relación con el controlador Difuso, presenta la ventaja de permitir la operación de dispositivos de control, de diversas características debido a la capacidad de tomar decisiones y adaptarse al mecanismo sobre ciertas acciones que se presentan en su funcionamiento. Ya que el generador síncrono se caracteriza por ser una maquina no lineal y difícil de su modelamiento. Para realizar el proyecto de investigación se inició con la selección del generador síncrono se realizaron pruebas de vacío y cortocircuito con los resultados obtenidos se llevó a cabo un análisis de cálculo de potencia generada, luego se procedió a la simulación en Matlab simulink el controlador propuesto con el generador seleccionado con parámetros medidos y calculados. Para demostrar la aplicación del controlador propuesto se procedió con la adquisición de materiales y herramientas, finalmente se procedió a realizar las pruebas de tiempo de estabilización de la tensión y funcionamiento del generador a diferentes cargas utilizando el controlador propuesto. llegando a la conclusión que, si es posible regular la tensión de un generador síncrono utilizando un controlador difuso, en el laboratorio de control y automatización, de la EPIME.Tesi

Metodología de ajuste de un controlador predictivo no lineal basado en modelo con sistema de inferencia borrosa Takagi Sugeno y conjuntos borrosos multidimensionales orientado al control de procesos químicos no lineales

Los controles predictivos basados en modelo no lineales (NMPC, por su sigla en inglés), son considerados dentro de las estrategias de control avanzado como una alternativa recomendada para aplicaciones de control no lineal. Los NMPC presentan ventajas tales como la versatilidad en los modelos de predicción utilizados y la consideración de restricciones entre otras. Sin embargo aunque existen planteamientos de sintonización de estrategias MPC con diversas representaciones de modelos de predicción. Muchos de estas propuestas son basadas en aproximaciones experimentales que requieren un numero indefinido de combinaciones y un alto costo computacional para hallar los parametros de sintronización adecuados. Es por esta razón que es notoria la ausencia de propuestas para la sintonización de estrategias NMPC con modelos que permitan la reproducción de la dinámica por medio de reglas que emulen el lenguaje del ser humano.Magister en Automatización y Contro

Control predictivo basado en modelos fuzzy de sistemas complejos. Aplicación al control y supervisión de procesos de depuración de aguas

Tesis por compendio de publicaciones[ES] El Control Predictivo basado en Modelos (MPC) es un caso particular de estrategia de control automático de procesos que abarca un conjunto de procedimientos cuyo denominador común es la utilización de un modelo de predicciones para determinar una ley de control óptima. El tipo de modelo elegido, los criterios de optimización y el procedimiento de deducción de la ley de control caracterizan cada una de las múltiples alternativas de MPC que existen. El control predictivo es una consolidada y, al mismo tiempo, prometedora estrategia de control con múltiples aplicaciones en el ámbito industrial y con numerosas líneas de investigación abiertas. Una de las modalidades de este tipo de control es el denominado Control Predictivo basado en Modelos Borrosos (FMBPC), que utiliza modelos cualitativos basados en reglas, globalmente no lineales, para representar el proceso a controlar. El control FMBPC está enmarcado en el subcampo del Control Predictivo No Lineal (NLMPC/NMPC) y al mismo tiempo pertenece también, parcialmente al menos, al campo del Control Inteligente (IC), debido a que utiliza una de las herramientas características de la inteligencia artificial, como es la lógica borrosa. En la Tesis Doctoral que aquí se presenta se considera una estrategia FMBPC cuyo modelo base es un modelo borroso, o Fuzzy Model (FM) en la literatura en inglés, de tipo Takagi-Sugeno (TS), obtenido mediante identificación a partir de series de datos numéricos de entrada-salida (que pueden ser datos estrictamente experimentales o adaptaciones de estos, generados en simulación). Esta característica dota a nuestra estrategia FMBPC de una interesante cualidad que aporta valor añadido dentro del campo del control NMPC, consistente en la útil información cualitativa implícita en el modelo borroso, consecuencia de la capacidad que tiene la identificación borrosa de capturar fielmente la dinámica de un sistema a partir de datos numéricos. Esta propiedad repercute directamente de forma positiva en la validez de las predicciones y supone, en última instancia, un incremento significativo del rendimiento o desempeño del algoritmo de control predictivo, en el caso de tratar con sistemas fuertemente no lineales, complejos o desconocidos. Esta es la razón por la que en esta tesis se propone la estrategia FMBPC como la idónea para abordar el control de un cierto tipo de procesos conocidos como Procesos de Fangos Activados (ASP), muy habituales como mecanismo de depuración biológica en Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales (EDAR) (también conocidas en la literatura en inglés como Wastewater Treatment Plants (WWTP)). El interés de la propuesta es doble: por un lado, contribuir a ampliar las líneas de investigación en el campo del control predictivo no lineal y por otro, aportar una estrategia y una metodología que puedan ser útiles en la mejora de los procesos de depuración de aguas, cuya importancia en la salud pública y en el cuidado del medio ambiente es creciente, cono así se refleja en las legislaciones medioambientales, cada vez más exigentes. Una parte importante del esfuerzo investigador desarrollado en la presente tesis ha sido enfocado a la aplicación de la estrategia FMBPC propuesta al paradigmático caso de estudio elegido (procesos biológicos ASP en plantas depuradoras de aguas residuales). Dadas las características de estos procesos, principalmente su alta no linealidad, su complejidad intrínseca y su carácter multivariable, derivadas de su naturaleza biológica, las investigaciones realizadas pueden trascender más allá del mero ámbito del propio proceso. La implementación practica se ha llevado a cabo mediante simulación y ello ha supuesto un importante reto, principalmente en dos aspectos: por un lado, el desarrollo del software necesario y por otro, la implementación de los cálculos matemáticos apropiados. La investigación realizada puede descomponerse, de una manera esquemática, en las siguientes cuatro fases o etapas: a) identificación borrosa del proceso ASP a partir de datos numéricos de entrada-salida y conversión del modelo borroso obtenido en un modelo equivalente en el espacio de estados, discreto, lineal y variante en el tiempo (DLTV); b) determinación de una ley de control predictivo de tipo FMBPC, analítica y explícita, siguiendo los principios del denominado Control Predictivo Funcional (PFC); c) análisis de estabilidad local en lazo cerrado de la estrategia FMBPC propuesta; d) integración de esta estrategia dentro de la configuración de control predictivo conocida como Paradigma de Lazo Cerrado (CLP), también llamada control predictivo en lazo cerrado, con el objetivo de imponer restricciones de manera automática en la acción de control. Los resultados obtenidos son satisfactorios, principalmente en lo que se refiere a la demostración de la utilidad de la estrategia FMBPC propuesta como una alternativa válida en el campo del control predictivo no lineal, para sistemas complejos o desconocidos, con dos ventajas destacables en relación con otras estrategias, a saber: por un lado, la útil información contenida en el modelo base de las predicciones, capturada durante el proceso de identificación borrosa previo a la aplicación de la estrategia y, por otro, la forma analítica y explicita de la ley de control deducida, que facilita tanto la implementación del algoritmo de control como las tareas de análisis (entre ellas, las de análisis estabilidad). [EN] Model Predictive Control (MPC) is a particular case of automatic process control strategy that encompasses a set of procedures whose common denominator is the use of a prediction model to determine an optimal control law. The type of model chosen, the optimization criteria and the control law deduction procedure characterize each one of the multiple MPC alternatives that exist. Predictive control is a consolidated and, at the same time, promises a control strategy with multiple applications in the industrial field and with many open lines of research. One of the modalities of this type of control is the so-called Fuzzy Model-Based Predictive Control (FMBPC), which uses qualitative models based on rules, globally non-linear, to represent the process to be controlled. The FMBPC control is framed in the subfield of Non-Linear Predictive Control (NLMPC/NMPC) and at the same time it also belongs, partially at least, to the field of Intelligent Control (IC), because it uses one of the characteristic tools of intelligence artificial, as is fuzzy logic. In the Doctoral Thesis presented here, a FMBPC strategy is considered whose base model is a fuzzy model, or Fuzzy Model (FM) in the English literature, of the Takagi-Sugeno (TS) type, obtained through identification from series of input-output numerical data (which can be strictly experimental data or adaptations of these, generated in simulation). This feature provides our FMBPC strategy with an interesting quality that provides added value within the field of NMPC control, consisting of the useful qualitative information indicated in the fuzzy model, a consequence of the fuzzy identification's ability to faithfully capture the dynamics of a system from numerical data. This property has a direct positive impact on the validity of the predictions and, ultimately, a significant increase in the performance of the predictive control algorithm, in the case of dealing with expensive non-linear, complex or unknown systems. This is the reason why in this thesis the FMBPC strategy is proposed as the ideal one to address the control of a certain type of processes known as Activated Sludge Processes (ASP), very common as a biological purification mechanism in Water Treatment Plants. Waste (WWTP) (also known in English literature as Wastewater Treatment Plants (WWTP)). The interest of the proposal is twofold: on the one hand, to contribute to expanding the lines of research in the field of nonlinear predictive control and, on the other, to provide a strategy and methodology that can be useful in improving the debugging processes of waters, whose importance in public health and in caring for the environment is growing, as reflected in the increasingly demanding environmental legislation. An important part of the research effort developed in this thesis has been focused on the application of the FMBPC strategy to the chosen paradigmatic case study (ASP biological processes in wastewater treatment plants). Given the characteristics of these processes, mainly their high non-linearity, their intrinsic complexity and their multivariable character, derived from their biological nature, the investigations carried out can transcend beyond the mere scope of the process itself. The practical implementation has been carried out through simulation and this has been an important challenge, mainly in two aspects: on the one hand, the development of the necessary software and, on the other, the implementation of the appropriate mathematical calculations. The research carried out can be broken down, schematically, into the following four phases or stages: a) fuzzy identification of the ASP process from numerical input-output data and conversion of the fuzzy model obtained into an equivalent model in the space of states , discrete, linear and variant in time (DLTV); b) determine a predictive control law of the FMBPC type, analytical and clean, following the principles of the so-called Predictive Functional Control (PFC); c) closed-loop local stability analysis of the proposed FMBPC strategy; d) integration of this strategy within the predictive control configuration known as Closed Loop Paradigm (CLP), also called closed loop predictive control, with the aim of automatically imposing restrictions on the control action. The results obtained are satisfactory, mainly in what refers to the demonstration of the utility of the FMBPC strategy as a valid alternative in the field of nonlinear predictive control, for complex or unknown systems, with two advantage

Automatización del sistema de control de temperatura del refrigerante, usando controladores lógico difusos, para el motor de una locomotora diésel-eléctrica de Ferrocarriles del Ecuador Empresa Pública.

En la empresa Ferrocarriles del Ecuador (FEEP) se implementó el diseño de un controlador lógico difuso para el control de la temperatura de refrigerante del motor diésel de una de las locomotoras diésel eléctricas. Se usó el método de inferencia Takagi Sugeno Kang (TKS) en un sistema de primer orden que redujo el tiempo de establecimiento del sistema. El método anteriormente utilizado en las Locomotoras Diésel Eléctricas para controlar la temperatura del refrigerante (TR) era un control on – off mediante el uso de contactores, que activan el ventilador a una temperatura determinada. El principal problema de este tipo de controlador es que no mantiene estable el sistema y, en el caso de FEEP, esta variación hace que la TR del motor diésel (MD) tienda a salir por fuera del rango óptimos de operación. Esto ocasiona un aumento del desgaste de los elementos móviles a largo plazo. Para poder obtener un modelo matemático aproximado, por medio la instalación de sensores, se adquirió una base de datos que fueron recolectados por un sistema embebido a 32 bits y almacenados en una PC. Las variables adquiridas son: Temperatura del Refrigerante, Temperatura del Aceite, Revoluciones del MD y Corriente del ventilador. Además, se diseñó un controlador PID mediante la técnica de Ziegler y Nichols para el ajuste de las ganancias Kp, Ki, Kd. Del cual se tomó el conocimiento experto para el diseño del controlador lógico difuso. Al validar los resultados de la implementación el controlador lógico difuso presento un control de TR más estable (80, 17°C), y una desviación estándar de 0,6°C. Se recomendó para futuros análisis el uso de técnicas de inteligencia artificial para un ajuste mas fino de los singletons.The design of a fuzzy logic controller for the control of the coolant temperature of the diesel engine of one of the electric-diesel locomotives was implemented in the company Ferrocarriles del Ecuador (FEEP). The Takagi Sugeno Kang (TKS) inference method was used in a first-order system that reduced the system establishment time. The method previously used in Electric Diesel Locomotives to control the temperature of the refrigerant (TR) was an on-off control through the use of contractors, which activate the fan at a specific temperature. The main problem with this type of controller is that it does not keep the system stable, and, in the case of FEEP, this variation causes the TR of the diesel engine (DE) to tend to go outside the optimal operating range. This causes increased wear on the moving parts in the long term. A database was acquired that was collected by a 32-bit embedded system and stored on a PC, to obtain an approximate mathematical model, through the installation of sensors. The derived variables are Coolant Temperature, Oil Temperature, DE Revolutions, and Fan Current. Furthermore, a PID controller was designed using the Ziegler and Nichols technique to adjust the Kp, Ki, Kd gains. From which the expert knowledge was taken for the design of the fuzzy logic controller. When validating the results of the implementation, the fuzzy logic controller presented a more stable TR control (80.17ºC), and a standard deviation of 0.6ºC. The use of artificial intelligence techniques for finer tuning of singletons was recommended for future analysis

Técnicas de inteligencia artificial y big data en la gestión óptima de parques fotovoltaicos: Estado del arte

En este trabajo se lleva a cabo una revisión del estado del arte de la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y Big Data a una serie de tareas relacionadas con la gestión óptima de parques fotovoltaicos. El trabajo comienza comienza con una introducción donde se indican los objetivos del mismo, la motivación de esta revisión del estado del arte y la estructura que se seguirá en los capítulos posteriores. Se dedicará un capítulo a describir los principales conceptos de inteligencia artificial y Big Data, así como las técnicas y algoritmos de estos campos que serán de aplicación en las tareas revisadas más adelante. Tras lo anterior, en los siguientes capítulos se revisarán las aplicaciones de estas técnicas a las tareas de modelado, control, detección y diagnóstico de falta y mantenimiento predictivo de parques fotovoltaicos conectados a red. A lo largo de esta revisión se tendrán presentes las mejoras que pueda suponer el empleo de estas técnicas en comparación a los métodos convencionales. Por último se esbozarán una serie de conclusiones extraídas tras la realización de esta revisión del estado del arte.This project presents the state of the art of the application of artifficial intelligence and Big Data techniques in the optimal management of grid-connected photovoltaic plants. The project starts with an introduction where the purpose of this work is presented, along with its motivation and the structure of the rest of the document. Next, artificial intelligence and Big Data main concepts are explained along with several techniques and algorithms that find application in the tasks studied in following sections. In the following chapters, applications of this techniques to modelling, control and fault detection and diagnosis along with predictive maintenance of grid-connected photovoltaic farms are revised, giving special attention to the improvements that comes with the application of this techniques in comparison with conventional ones. Finally, the conslusions extracted from this state of the art will be provided.Universidad de Sevilla. Máster en Sistemas de Energía Eléctric

Análisis Comparativo de Control PID y Lógica Difusa Como Técnicas de Control en un Proceso de Nivel de un Tanque de Recuperación de Agua de Una Planta Minera

Actualmente los controladores PID son la estrategia de control más utilizada en la industria, debido a su aceptable desempeño en la mayoría de aplicaciones del ámbito industrial. Sin embargo, existen algunas aplicaciones que por características no lineales o exigencias específicas que demanda el producto final, se necesita un tipo de control más elaborado, con características que se adapten a la aplicación y de simple implementación y manejo. Implementar un control usando lógica difusa es una muy buena opción, ya que el algoritmo de control se basa en emular el pensamiento humano. El principal objetivo del presente estudio es establecer un análisis comparativo entre un controlador PID y un controlador difuso aplicado a la simulación de un proceso de nivel de un tanque de transferencia del área de manejo de relaves y recuperación de agua de una planta minera. Los resultados se cuantifican mediante el uso de indicadores clave de desempeño (KPI), que brindan valores numéricos, medibles y monitoreables para determinar objetivamente qué controlador presenta un mejor desempeño en la aplicación establecida. Palabras clave: Controlador PID / controlador difuso / comparativo / KPI.Tesi

Obtención de reglas de clasificación difusas utilizando técnicas de optimización : Caso de estudio Riesgo Crediticio

El aporte central de esta tesis es la definición de un nuevo método capaz de generar un conjunto de reglas de clasificación difusas de fácil interpretación, baja cardinalidad y una buena precisión. Estas características ayudan a identificar y comprender las relaciones presentes en los datos facilitando de esta forma la toma de decisiones. El nuevo método propuesto se denomina FRvarPSO (Fuzzy Rules variable Particle Swarm Oprmization) y combina una red neuronal competitiva con una técnica de optimización basada en cúmulo de partículas de población variable para la obtención de reglas de clasificación difusas, capaces de operar sobre atributos nominales y numéricos. Los antecedentes de las reglas están formados por atributos nominales y/o condiciones difusas. La conformación de estas últimas requiere conocer el grado de pertenencia a los conjuntos difusos que definen a cada variable lingüística. Esta tesis propone tres alternativas distintas para resolver este punto. Uno de los aportes de esta tesis radica en la definición de la función de aptitud o fitness de cada partícula basada en un ”Criterio de Votación” que pondera de manera difusa la participación de las condiciones difusas en la conformación del antecedente. Su valor se obtiene a partir de los grados de pertenencia de los ejemplos que cumplen con la regla y se utiliza para reforzar el movimiento de la partícula en la dirección donde se encuentra el valor más alto. Con la utilización de PSO las partículas compiten entre ellas para encontrar a la mejor regla de la clase seleccionada. La medición se realizó sobre doce bases de datos del repositorio UCI (Machine Learning Repository) y tres casos reales en el área de crédito del Sistema Financiero del Ecuador asociadas al riesgo crediticio considerando un conjunto de variables micro y macroeconómicas. Otro de los aportes de esta tesis fue haber realizado una consideración especial en la morosidad del cliente teniendo en cuenta los días de vencimiento de la cartera otorgada; esto fue posible debido a que se tenía información del cliente en un horizonte de tiempo, una vez que el crédito se había concedido Se verificó que con este análisis las reglas difusas obtenidas a través de FRvarPSO permiten que el oficial de crédito de respuesta al cliente en menor tiempo, y principalmente disminuya el riesgo que representa el otorgamiento de crédito para las instituciones financieras. Lo anterior fue posible, debido a que al aplicar una regla difusa se toma el menor grado de pertenencia promedio de las condiciones difusas que forman el antecedente de la regla, con lo que se tiene una métrica proporcional al riesgo de su aplicación.Tesis en cotutela con la Universitat Rovira i Virgili (URV) (España).Facultad de InformáticaUniversitat Rovira i Virgil