Nuevos diseños de controladores por lógica fuzzy

En el momento actual los Controladores con Lógica Fuzzy transitan por una etapa del desarrollo acelerado en su fundamentación teórica y sus aplicaciones prácticas. La estructura algorítmica de los mismos, que puede llamarse tradicional, contiene entre sus particularidades el hecho de que la función de membresía de los subconjuntos difusos de entradas y salidas es del tipo “aproximadamente igual a”, lo cual implica que dicha función sea simétrica en cada valor lingüístico con el máximo en el centro del intervalo correspondiente.Palabras clave: Control Fuzzy, Membresía, Método del Centro de Gravedad

Intelligent control for improving the efficiency of a hybrid semi-submersible platform with wind turbine and wave energy converters: fuzzy control system for the wind turbine

[EN] The use of sea wind energy is limited by the limited viable spaces on the onshore or in shallow waters. This makes the use of offshore semi-submersible platforms to be an attractive option, which additionally enables to incorporate other elements as wave converters. However, the interactions between wave converters and wind turbine increase the complexity of the system, and the traditional control techniques do not allow to integrate in an easy way those interactions, thus limiting the efficiency of energy extraction. The use of intelligent control techniques –in particular, fuzzy control– allows to take full account of the said interactions and to improve energy extraction efficiency, although simulation models and systems including those effects are required. This paper presents the development of a fuzzy-logic based control system, scalable to consider the effects due to wave converters due to an in-house developed simulation model, for the control of a wind turbine installed on a semi-submersible platform.[ES] El aprovechamiento de la energía eólica marina está limitado por la saturación de los emplazamientos viables en tierra o aguas poco profundas. Esto hace que el empleo de plataformas semisumergibles mar adentro sea una opción atractiva, que además permite incorporar otros elementos como convertidores de oleaje. Sin embargo, las interacciones entre convertidores de olas y aerogeneradores aumentan la complejidad del sistema, y las técnicas de control convencional no permiten considerar fácilmente estas interacciones, limitando el aprovechamiento de la energía primaria. El uso de técnicas de control inteligente, en particular control borroso, permite considerar estas interacciones y mejorar este aprovechamiento, si bien es necesario contar con modelos y sistemas de simulación que incluyan estos efectos. Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de control basado en lógica borrosa, escalable para considerar los efectos del control de convertidores de oleaje; para el control de un aerogenerador instalado en una plataforma semisumergible OC4.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España, a través del proyecto ORPHEO (RTC-2016-5712-3) del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2013-2016, Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación orientada a los Retos de la Sociedad, y de la Unión Europea a través del proyecto WIP10+ de la convocatoria ERA-NET DEMOWIND, de CDTI (España) y BEISS (Reino Unido), a través del programa de investigación e innovación H2020. Asimismo, los autores desean agradece a D. Miguel Martín Guzmán su colaboración en este trabajo.Mayorga Rubio, P.; Fernández Quijano, J.; Zambrana López, P.; Fernández Lozano, JJ.; García Cerezo, A.; Ortega Casanova, J. (2019). Control inteligente para mejorar el rendimiento de una plataforma semisumergible híbrida con aerogenerador y convertidores de oleaje: sistema de control borroso para la turbina. Revista Iberoamericana de Automática e Informática. 16(4):480-491. https://doi.org/10.4995/riai.2019.10972SWORD480491164Abdullah, M. A., A. H M Yatim, C. W. Tan, and R. Saidur. 2012. "A Review of Maximum Power Point Tracking Algorithms for Wind Energy Systems." Renewable and Sustainable Energy Reviews 16(5): 3220-27. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2012.02.016.Alexiadis, M. C., P. S. Dokopoulos, H. S. Sahsamanoglou, and I. M. Manousaridis. 1998. "Short-Term Forecasting of Wind Speed and Related Electrical Power." Solar Energy 63(1): 61-68. https://doi.org/10.1016/S0038-092X(98)00032-2Babarit, A., and A.H. Clément. 2006. 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Investigación Industrial sobre Monitorización Inteligente y en Red de Procesos de Taladrado de Alto Rendimiento de Componentes Aeronáuticos Especiales

Desde hace ya 30 años se investiga y desarrolla intensamente estrategias de monitorización y control de los procesos de fabricación. Se han producido en los laboratorios de investigación resultados muy notables. Sin embargo, su desarrollo industrial y comercialización está siendo, a día de hoy, todavía limitada. Lo peor es que no se vislumbra ningún cambio que nos permita pensar que esta situación actual vaya a cambiar en el próximo futuro. Existen razones muy diversas. En este estudio se revisa el estado del arte y se propone una arquitectura. Se analiza la falta de robustez de los sensores y los algoritmos de monitorización actuales. Las mediciones directas en proceso son casi imposibles debido al ambiente tan hostil en el que desarrolla el mecanizado: presencia de virutas, fluidos, ruidos, vibraciones, entre otros. Las medidas indirectas que recurren, como ya se ha comentado, a modelos mecanísticos o empíricos fallan a menudo debido a las perturbaciones y no linealidades inherentes a los procesos de fabricación. Sin embargo, este estudio ha servido para generar conocimientos científicos técnicos clave y han permitido identificar líneas de actuación futura muy prometedoras. Dos direcciones de investigación muy claras de cara al futuro serán el desarrollo de sistemas de monitorización y control embebidos en los CNC actuales y la utilización de las redes de datos, en especial inalámbricas, en aquellos sistemas que lo permitan. Los sistemas embebidos vuelven a demandar arquitecturas abiertas con nuevos protocolos. Hay que hacer notar aquí que numerosos fabricantes de CNC no disponen aún de sistema CNC con arquitecturas abiertas. La influencia de las redes de comunicación será enorme en el futuro. La localización de los talleres, de las máquinas y de los procesos dejará de tener importancia. La estandarización y flexibilidad serán otros factores importantes sobre todo a la hora de embeber sistemas sensoriales y de control en los CNC actuales y futuros. Finalmente diremos que las comunicaciones inalámbricas tendrán un papel esencial en esas redes, disminuyendo los costes y los tiempos de puesta en operación de estos sistemas de monitorización, control y supervisión de los procesos de alto rendimiento. Los nuevos procesos de alto rendimiento y otros similares suponen un nuevo reto a los que habrá que enfrentarse en el próximo futuro

Sintonización automática de velocidad y posición para servomotores utilizando control difuso

T E SI S QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRO EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓNEl presente trabajo de investigación, consiste en el desarrollo de un controlador para servomotor, utilizando lógica difusa para controlar velocidad y posición. Los servomotores tienen una gran cantidad de aplicaciones de tipo industrial, principalmente en la fabricación de robots industriales, máquinas de control numérico y procesos que requieren control de movimiento preciso. La incorporación de los controladores de lógica difusa para procesos complejos permite al sistema, trabajar más cercano a la forma en que el cerebro humano funciona. La implementación de este sistema en lugar de uno lineal (PID) proporciona robustez y fiabilidad. Como ya se ha mencionado anteriormente el control de servomotores se lleva a cabo mediante algoritmos de control de tipo lineal, dentro de los que pueden resaltarse, el Proporcional (P), Integral (I), y Derivativo (D), todos estos aplicados de manera independiente según sean los requerimientos del proceso a controlar, o bien; pueden funcionar de manera combinada como el PI, el PD, o el PID, sin embargo ante cambios no lineales, su funcionamiento se ve afectado, pues dejan de trabajar eficazmente. Tomando como base de conocimiento lo anterior, se diseñó un controlador lógico difuso (fuzzy), de tipo Mamdani, que funciona con dos variables lingüísticas de entrada (velocidad y posición), un motor de inferencia difuso compuesto por un conjunto de reglas de tipo IF, THEN, ELSE, conocido como etapa de fuzzificación. A la salida del controlador se tiene una señal defuzzificada misma que se bifurca para retroalimentar al sistema, cerrando así, su lazo de control. La construcción del controlador se realizó en Matlab, utilizando para ello su módulo de edición de lógica difusa (Fuzzy Logic Designer), en un ambiente de programación gráfico e intuitivo. Por otra parte la implementación, se realizó en Labview, debido a su facilidad y rapidez para construir la interfaz gráfica y los modelos lineales que se usaron como referencia. Por lo anterior, el diseño de controladores PID basados en lógica difusa, es motivado por la habilidad de estos de capturar estrategias cualitativas de control y ofrecer un comportamiento altamente flexible

Implementación de un control fuzzy para el control cinemático directo en un robot manipulador

En este artículo se muestra el desarrollo e implementación de la lógica difusa como herramienta de control de posición para cada una de las articulaciones de un robot tipo PUMA. Se hace una descripción general del robot y se muestra el cálculo del volumen de trabajo, el cual es usado para la fuzzificación en el desarrollo del controlador. Finalmente es mostrado el desarrollo y la simulación del controlador usando la toolbox fuzzy de Matlab, así como la descripción de una implementación realizada en un PLC. // In this article, the development and implementation of a fuzzy logic system as position control tool of each one of the joints in a PUMA robot is shown. A general description, which include general descriptions about the robot as workspace and therefore the development of the strategy of control with the definition of the rules in the fuzzification process is also included. Finally are shown the development and simulation of the controller using the fuzzy control toolbox of Matlab and the description of a implementation in a PLC.Peer ReviewedPostprint (published version

Ingeniería del conocimiento y conocimiento Ordinario.

Sin resume

Desarrollo de un controlador genético difuso para el módulo de nivel del Laboratorio de Teoría de Control de la UPS

El módulo de control de nivel de líquidos pertenece al laboratorio de teoría de control de la Universidad Politécnica Salesiana el mismo que es utilizado para capacitar a los alumnos en la explicación y orientación de técnicas de control. En el presente proyecto se optimizó el módulo tanto en software como en hardware, realizando la implementación de un nuevo algoritmo de control denominado Genético Difuso e instalando un nuevo sensor de nivel y una nueva pantalla HMI para el control de mismo respectivamente. Se empezó realizando una caracterización del módulo de nivel a utilizarse para conocer su dinámica y verificar su funcionamiento. Se planteó y planificó la mejor arquitectura de control tomando en cuenta los elementos presentes en el lazo existente. Se realizó el diseño del nuevo controlador difuso en base a un sistema de múltiples entradas y de una única salida (MISO de sus siglas en ingles Multiple Inputs Single Output). Se planteó la estrategia de control óptima que interactuará entre los algoritmos difuso y genético en forma paralela. Se establece a la vez la función de costo (o función fitness) que evaluará los mejores conjuntos de funciones de membresía difusas que empleará el control. Finalmente, se implementó el nuevo controlador Genético Difuso en el control de nivel de la planta realizando pruebas de funcionamiento y validándolas estadísticamente empleando índices de desempeño.The liquid level control module belongs to the control theory laboratory of the Salesian Polytechnic University, which is used to train students in the explanation and orientation of control techniques. In the present project, the module was optimized in both software and hardware, testing the implementation of a new control algorithm called Diffuse Genetics and installing a new level sensor and a new HMI screen to control it, respectively. He began to carry out a characterization of the level module to detect its dynamics and verify its operation. The best control architecture was proposed and planned taking into account the elements present in the existing loop. The design of the new diffuse controller was made based on a multiple input and single output system (MISO from its initials in English Multiple inputs Single output). The optimal control strategy that will interact between the diffuse and genetic algorithms in parallel was proposed. At the same time, the cost function (or fitness function) is established that evaluates the best fuzzy membership function sets that the control will use. Finally, the new Diffuse Genetic Controller will be implemented in the control of the plant level, perform performance tests and statistically validate using performance indices

Metodología para el diseño multilenguaje de sistemas de control empotrados sobre FPGAs

Trabajo presentado al X JCRA celebrado en Valencia del 8 al 10 de septiembre de 2010Este trabajo describe una estrategia de codiseño hardware-software para la implementación de sistemas de control difusos en FPGAs. Su principal aportación radica en que permite el desarrollo conjunto de los componentes hardware y software y posibilita la verificación y diseño eficiente de este tipo de sistema. El flujo de diseño propuesto combina las herramientas específicas para la realización de sistemas de inferencia difusos incluidas en Xfuzzy con herramientas de síntesis e implementación de FPGAs de Xilinx y herramientas de modelado y simulación del entorno Matlab.Unión Europea, Comisión Europea FP7-IST-248858España, Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2008-04920España, Junta de Andalucía P08-TIC-0367

Aportes de soft computing en las energías renovables eólicas

La Soft Computing es un conjunto de metodologías que fundamentalmente sirve para resolver problemas provenientes de situaciones inciertas, imprecisas, y otras situaciones en las que con las metodologías clásicas no se pueden abordar, por su dificultad en su representación y modelación así como por su complejidad. En la generación de la energía eólica se presentan diversas situaciones complejas de naturaleza incierta e imprecisa, que han necesitado y necesitan el uso de la soft computing. En este ensayo se hace la recopilación de los artículos publicados en los que se resuelve los problemas asociados con las energías eólicas utlizando las metodologías soft computing. Se ha encontrado gran número de trabajos que utilizan las metodologías fuzzy, redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos; escasos trabajos que utilizan los métodos híbridos y ningunos los recientes métodos de búsqueda y relajación.    Palabras clave: Soft computing,  energía eólica

Method and procedures for artificial cloning of controllers based on artificial intelligence technique

Los Algoritmos Genéticos son procedimientos adaptativos para la búsqueda de soluciones en espacios complejos inspirados en la evolución biológica, con patrones de operaciones basados en el principio Darwiniano de reproducción y supervivencia de los individuos que mejor se adaptan al entorno en que viven. En este trabajo se presenta un estudio sobre los Algoritmos Genéticos y la Lógica Difusa, en el desarrollo una metodología propuesta para replicar las funciones de un controlador (desconociendo su Firmware), utilizando procedimientos de obtención del conjunto de reglas de inferencia, agrupamiento difuso, para después aplicar el desarrollo del algoritmo genético simple con algunas alteraciones, buscando el objetivo del trabajo propuesto.Instituto Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey ITESMRESUMEN ............................................................................................................ 14 MÉTODO Y PROCEDIMIENTOS DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES, BASADOS EN TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL15 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y JUSTIFICACIÓN .................................... 15 OBJETIVOS .......................................................................................................... 16 Objetivo general .................................................................................................... 16 Objetivos específicos............................................................................................. 16 RESULTADOS ESPERADOS ............................................................................... 16 JUSTIFICACIÓN DEL TEMA ….………………………………………………………17 IMPORTANCIA DEL TEMA ……………………………………………………………17 INTRODUCCIÓN .................................................................................................. 19 1. ESTADO DEL ARTE .................................................................................. 21 1.1 VISIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DISPONIBLES.................................... 22 1.2 RECOCIDO SIMULADO ............................................................................. 24 1.3 ALGORITMOS GENÉTICOS ...................................................................... 24 1.4 ESTRATEGIAS EVOLUTIVAS. .................................................................. 27 1.5 ALGORITMOS EVOLUTIVOS. ................................................................... 27 1.6 LÓGICA DIFUSA. ....................................................................................... 28 1.7 CONTROLADORES. .................................................................................. 30 1.8 TERMINOLOGÍA BIOLÓGICA. .................................................................. 32 1.8.1 Conceptos de Computación Evolutiva. ....................................................... 34 1.9 TEORÍA DE CONTROL. ............................................................................. 36 2 METODOLOGÍA DE CLONACIÓN ............................................................. 40 2.1 SELECCIÓN DE LOS MEDIOS Y/O SISTEMAS DE CLONAR .................. 41 2.2 DETERMINACIÓN DEL VOLUMEN DE LA MUESTRA ............................. 41 2.3 AGRUPAMIENTO DIFUSO ("FUZZY C-MEANS") ..................................... 41 2.3.1 Creación de clusters …………………………………………………………………………43 2.3.2 Selección de los clusters de entrada y de salida .…………………………………44 2.4 INFERENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ............................................ 44 2.4.1 Creación de los cromosomas a partir de los clusters. ................................ 45 2.4.2 Codificación del cromosoma. ..................................................................... 46 2.4.3 Identificación de operadores genéticos. ..................................................... 47 2.4.4 Identificación de información de salida. ...................................................... 47 2.5 RESULTADOS ........................................................................................... 48 2.6 ALGORITMO GENÉTICO PROPUESTO ................................................... 48 2.6.1 Representación. ...................................................................................... 49 2.6.2 Población inicial. ..................................................................................... 51 2.6.3 Función de adecuación. .......................................................................... 52 2.6.4 Operadores Genéticos. ........................................................................... 52 2.6.4.1 Operador de Selección ….……………………………………………………53 2.6.4.2 Operador de Cruce ………………………………………………………….…55 2.6.4.3 Operador de mutación ……………………………………………………..….55 2.6.5 Parámetros.............................................................................................. 56 2.7 DISPOSITIVO CLONADO ................................................................... 57 3 INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES DEL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO COMO OBJETO DE REGULACIÓN .................................. 59 3.1 APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL (Ni) Y COBALTO (Co) DE LA TECNOLOGÍA CARON ...................................................................... 59 3.2 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EXPERIMENTALES EN LA INSTALACIÓN INDUSTRIAL ................................................................................ 60 3.3 RESULTADOS DE LAS INVESTIGACIONES EN LA INSTALACIÓN EXPERIMENTAL ................................................................................................... 64 3.3.1 Estudio de la cinética de la sedimentación selectiva de sulfuros de cobalto a partir de los licores carbonato – amoniacales. ...................................................... 65 3.3.2 Influencia del gasto de reactivos sobre el proceso de separación de cobalto ……………… ......................................................................................................... 66 3.3.3 Influencia del gasto de semilla en el proceso de separación de cobalto. 73 4 METODOLOGÍA DE APLICACIÓN AL PROCESO DE SEPARACIÓN DE NÍQUEL Y COBALTO............................................................................................ 76 4.1 DESCOMPOSICIÓN DE LA TAREA DE SÍNTESIS ESTRUCTURAL DEL SISTEMA DE DIRECCIÓN DEL PROCESO ......................................................... 76 4.2 METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN DE LA ESTRUCTURA DE LOS SUBSISTEMAS ESTABILIZADORES DE FRECUENCIA MEDIA ........................ 80 4.2.1 Realización practica del sistema de dirección del proceso teniendo en cuenta las circunstancias mencionadas anteriormente. .................................................... 81 4.2.2 Compensador ideal. ................................................................................ 82 4.3 ALGORITMOS PARA LA COMPENSACIÓN DE PERTURBACIONES Y SU AUTORREGULACIÓN .......................................................................................... 82 4.4 CARGA INFORMATIVA DE LA DIRECCIÓN DE ACCIÓN SOBRE LA VARIACIÓN DEL RÉGIMEN DE SEDIMENTACIÓN ............................................ 90 5 METODOLOGÍA APLICADA DE CLONACIÓN ARTIFICIAL DE CONTROLADORES .............................................................................................................................. 97 5.1. SELECCIÓN DEL SISTEMA (CASO DE ESTUDIO) .................................. 97 5.1.1 CONTROL DE SUPERVISIÓN ............................................................. 100 5.2. VOLUMEN DE LA MUESTRA .................................................................. 101 5.3. AGRUPAMIENTO DIFUSO ...................................................................... 102 5.4. INFENRENCIA DEL ALGORITMO GENÉTICO ....................................... 110 5.4.1 Creación de los Cromosomas ............................................................... 111 5.4.2 Codificación de los cromosomas........................................................... 111 5.4.3 Operadores Genéticos .......................................................................... 111 5.4.4 Identificación de valores de salida ........................................................ 111 5.5. RESULTADOS ......................................................................................... 112 6 CONCLUSIONES ..................................................................................... 118 7 TRABAJOS FUTUROS ............................................................................ 119 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 120MaestríaThe Genetic Algorithms are procedures adapt for the search of solutions in complex spaces inspired by the biological evolution, with bosses of operations based on the principle Darwiniano of reproduction and survival of the individuals who better adapt to the environment in which they live. In this work one presents a study on the Genetic Algorithms and the Diffuse Logic, In the development a methodology proposed to answer the functions of a controller (not knowing your Firmware), using procedures of obtaining of the set of rules of inference, diffuse grouping, later to apply the development of the genetic simple algorithm with some alterations, looking for the aim of the proposed work.Modalidad Presencia