Sistema neurodifuso con defuzificación basado en relaciones booleanas (DBR) aplicado a series de tiempo Mackey-Glass

This paper presents a Neuro-Fuzzy system with defuzzification based on Boolean relations (DBR) for the prediction of Mackey-Glass chaotic time series. Initially, the Back-propagation training algorithm and use of DBR as a defuzzification method are explained. Later, time series is modeled with sixteen fuzzy If-Then rules, using the technique described. The results show a reduction in training time and computational calculations, compared with conventional Neuro-Fuzzy Networks.En este artículo se presenta un sistema neurodifuso con defuzificación basaba en relaciones booleanas (DBR) para la predicción de la serie de tiempo caótica Mackey-Glass. Inicialmente, se explica el algoritmo de entrenamiento retropropagación y la utilización del DBR como método de defuzificación. Posteriormente, se modela la serie de tiempo con dieciséis reglas difusas Si-Entonces, usando la técnica descrita. Los resultados obtenidos muestran una reducción del tiempo de entrenamiento y cálculo computacional, en comparación con las redes neurodifusas convencionales

Diseño de un controlador proporcional derivativo difuso para un conversor reductor-elevador empleando el defuzificador basado en relaciones booleanas

En este documento se presenta el diseño de un sistema de control para la regulación del voltaje de salida de un conversor de corriente continua del tipo reductor-elevador. En particular para el diseño del controlador se emplea un esquema de control no lineal conocido como defusificador basado en relaciones booleanas. Para el desarrollo del trabajo, en primer lugar se revisa el modelo del conversor evidenciando la no linealidad del sistema. Posteriormente se diseña un controlador proporcional derivativo, el cual incorpora en su arquitectura el defusificador basado en relaciones booleanas. Este controlador es optimizado de acuerdo con el criterio de la integral del error cuadrado ponderado en el tiempo. Los resultados obtenidos en simulación muestran el comportamiento del sistema con el controlador diseñado. Con los resultados se analiza el desempeño del sistema considerando el criterio de optimización y el consumo de potencia

Diseño de un controlador proporcional derivativo difuso para un conversor reductor-elevador empleando el defuzificador basado en relaciones booleanas

En este documento se presenta el diseño de un sistema de control para la regulación del voltaje de salida de un conversor de corriente continua del tipo reductor-elevador. En particular para el diseño del controlador se emplea un esquema de control no lineal conocido como defusificador basado en relaciones booleanas. Para el desarrollo del trabajo, en primer lugar se revisa el modelo del conversor evidenciando la no linealidad del sistema. Posteriormente se diseña un controlador proporcional derivativo, el cual incorpora en su arquitectura el defusificador basado en relaciones booleanas. Este controlador es optimizado de acuerdo con el criterio de la integral del error cuadrado ponderado en el tiempo. Los resultados obtenidos en simulación muestran el comportamiento del sistema con el controlador diseñado. Con los resultados se analiza el desempeño del sistema considerando el criterio de optimización y el consumo de potencia

DESIGN AND SIMULATION OF A FUZZY CONTROLLER FOR A DC MOTOR BASED ON BOOLEAN RELATIONS

Este trabajo propone el análisis y diseño de un controlador difuso PD usando el concresor basado en relaciones booleanas (CBR). El diseño se realiza para controlar la posición angular de un motor DC. En la primera parte, se presenta el diseño del controlador booleano. Posteriormente, se efectúa el diseño del controlador difuso partiendo del controlador booleano realizado anteriormente. Las supericies de control obtenidas con y sin simpliicación de términos evidencian las características que tiene la metodología propuesta. Finalmente, se observa la respuesta dinámica del sistema para los diferentes controladores implementados.This paper proposes the analysis and design of a Fuzzy PD controller using concresor based on Boolean relations (CBR). The system is designed to control a DC motor. First, the design of a Boolean controller is presented. Then, a fuzzy controller is designed based on the Boolean controller previously designed. The controlsurfaces, with and without simpliication, show the features of the proposed methodology. Finally, the dynamic behavior of various performance controllers is presented

Diseño de un controlador proporcional derivativo difuso para un conversor reductor-elevador empleando el defuzificador basado en relaciones booleanas

En este documento se presenta el diseño de un sistema de control para la regulación del voltaje de salida de un conversor de corriente continua del tipo reductor-elevador. En particular para el diseño del controlador se emplea un esquema de control no lineal conocido como defusificador basado en relaciones booleanas. Para el desarrollo del trabajo, en primer lugar se revisa el modelo del conversor evidenciando la no linealidad del sistema. Posteriormente se diseña un controlador proporcional derivativo, el cual incorpora en su arquitectura el defusificador basado en relaciones booleanas. Este controlador es optimizado de acuerdo con el criterio de la integral del error cuadrado ponderado en el tiempo. Los resultados obtenidos en simulación muestran el comportamiento del sistema con el controlador diseñado. Con los resultados se analiza el desempeño del sistema considerando el criterio de optimización y el consumo de potencia

SISTEMA NEURODIFUSO CON DEFUZIFICACIÓN BASADO EN RELACIONES BOOLEANAS (DBR) APLICADO A SERIES DE TIEMPO MACKEY-GLASS

This paper presents a Neuro-Fuzzy system with defuzzification based on Boolean relations (DBR) for the prediction of Mackey-Glass chaotic time series. Initially, the Back-propagation training algorithm and use of DBR as a defuzzification method are explained. Later, time series is modeled with sixteen fuzzy If-Then rules, using the technique described. The results show a reduction in training time and computational calculations, compared with conventional Neuro-Fuzzy Networks.En este artículo se presenta un sistema neurodifuso con defuzificación basaba en relaciones booleanas (DBR) para la predicción de la serie de tiempo caótica Mackey-Glass. Inicialmente, se explica el algoritmo de entrenamiento retropropagación y la utilización del DBR como método de defuzificación. Posteriormente, se modela la serie de tiempo con dieciséis reglas difusas Si-Entonces, usando la técnica descrita. Los resultados obtenidos muestran una reducción del tiempo de entrenamiento y cálculo computacional, en comparación con las redes neurodifusas convencionales