Modelo híbrido para el control inteligente de procesos, usando tecnología de conjuntos difusos, redes neuronales o artificiales y sistemas basados en conocimientos Report as inadecuate




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0 Generalidades - Computer science, information and general works

Resumen: En el presente trabajo, se muestra una visión global de lo que es el control de procesos, para, posteriormente, concentrar toda la atención en el control asistido por computador y más concretamente en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial al control de procesos. Las redes neuronales artificiales RNA, los sistemas basados en conocimientos SBCS y la lógica difusa LD, tres técnicas de inteligencia artificial, se estudian en detalle con el fin de detectar sus fortalezas y debilidades, cuando se enfrentan a la tarea de controlar un proceso complejo no lineal y variante con el tiempo. Se esboza una formalzaci6n del concepto de control inteligente, bajo la óptica de diversas opiniones de expertos en la materia, con el fin de obtener una serie de características deseables para este tipo de sistemas de control y con ellas plantear el modelo híbrido. Con base en el análisis de las técnicas individuales, se entra a plantear un modelo que mezcle las diversas técnicas hibricación, de modo que se logre un conjunto con alta sinergia y que además brinde el mayor número de características deseables en un sistema de control inteligente. Por último, se desarrolla el modelo, aplicándolo al proceso de obtención de carbón activado en lecho fluidizado, proceso bastante complejo. Con este sistema se ejemplifica toda la rutina de realización de un controlador inteligente, bajo la técnica hibrida que se plantea, además, se logra mostrar como el desempeño de este tipo de sistemas de control, es mejor que el de los sistemas tradicionales, en particular un controlador en modo PI, cuando se aplican a procesos complejos, Abstract: In this paper, we show an overview of what the process control, to then focus all attention on computer aided control and more specifically in the application of artificial intelligence techniques to process control . artificial neural networks ANN, knowledge-based systems SBCS and fuzzy logic LD, three artificial intelligence techniques, are discussed in detail in order to identify their strengths and weaknesses, when faced with the task of controlling a complex process nonlinear and time-varying. It outlines a concept formalzaci6n intelligent control from the perspective of different opinions of experts in the field, in order to obtain a series of desirable characteristics for this type of control systems and with them raise the hybrid model. Based on the analysis of individual techniques, is entered proposed model mix various techniques hibricacion so as to achieve synergy set high and also provide the greatest number of desirable characteristics in a control system intelligent. Finally, the model is developed, applying the process of obtaining activated carbon fluidized bed rather complex process. With this system the entire routine exemplified embodiment of an intelligent controller, in the hybrid technique arises also gets shown Iike performance of such control systems, is better than that of traditional systems, in particular PI controller mode, when applied to complex processes

Tipo de documento: Tesis-trabajos de grado - Thesis Maestría

Colaborador - Asesor: Perez Hoyos, Gustavo

Palabras clave: Modelo hibrido, Sistemas de control, Procesos complejos, Inteligencia artificial, Tecnología, Hybrid Model, Control systems, Complex processes, Artificial intelligence, Technology

Temática: 0 Generalidades - Computer science, information and general works





Source: http://www.bdigital.unal.edu.co


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6.ESPEClFICACION DE UN MODELO HlBRIDO PARA CONTROL INTEUGENTE (MHCI) Con todo 10 vista hasta este momento es posibIe especificar un MHCI, de modo que se aprovechen las ventajas de las tecnicas indviduales Y se cubra en Is mayor extensi6n posible, todas las caracterfsticas deseables en un control de este tipo, de acuerdo con las propuestas y requerimientos pIanteados en Ia Ileratura antes citada y algunos aportes del quehacer en eI area de control en eI medo coIombiano. 6.1 EL MODELO PROPUESTO EI MHCI que se propone en esta tesS, es en esencia un hlbrido entre Sistemas Basados en Conocimientos (SBCs), redes neuronales artificiales (RNA) y L6gica Difusa (LO).
Se quiere, de este modo, aprowchar las caracter1sticas 6ptimas de cads tecnologta y minimizer sus carencias, con Ia presencia de las otras des como apoyos en Is tares global y coIaborstiva del contror de un proceso complejo. EI usa de SBCs con LD como coraz6n del sistema, busca aprovechar Ia expefiencia adquirida poL ei operador exnerto en eI manejo del proceso, como base para una mejora continuada del desempet-o del control, aunque, como se sabe, es totalmente posible iniciar este m6dulo con reglas y dstribuci6n de subconjuntos cifusos tentativos y ambar a un grupo de subconjuntos difUsos 6ptimos 0 induso iniciar con subconjuntos genericos y halar reglas extraldas de dates del proceso controlado, manual 0 automSticamente, usando tecnicas de auto-organizaci6n (Un and lee, 1991; Fukuda and Shibata, 1992; Langan and 8erenji, 1992, Sugeno and Park, 1993; Cox, 1993; Driankov et aI., 1993). Se usan reglas porque oondan una representaci6n del conocimiento relativamente simpfe. A icionalmente, penniten una comprensi6n mas f8cI y un seguimiento de escrttorto mas rapido del procedmiento de control, durante su etapa de desarrolo. Los otros etementos del modele realizan las Isbores de apoyo en eI procesamiento de Ia informaci6n que recibe eI controlador.
Su misi6n es fa de acelerar Ia operad6n total del sistema medante p...





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