i control de sistemas

Controladores Lógicos

Curso 2004-2005

Controladores Lógicos: TemarioMódulo I. Control de Sistemas.

Módulo II. Fundamentos de Lógica Difusa.

Módulo III. Sistemas Basados en Reglas Difusas.

Módulo IV. Aprendizaje y Adaptación en Sistemas Basados en Reglas Difusas.

Esquema de la asignatura Controladores Lógicos


Tema 1. Teoría de Sistemas. Control de Sistemas. Sistemas Inteligentes.

Módulo II. Fundamentos de Lógica Difusa.Módulo III. Sistemas Basados en Reglas Difusas.Módulo IV. Aprendizaje y Adaptación en Sistemas

Basados en Reglas Difusas.



Módulo II. Fundamentos de Lógica Difusa.Tema 2. Introducción a la Lógica Difusa.Tema 3: Variables Lingüísticas, Variables Difusas y Reglas Difusas. Tema 4: Lógica Difusa y Razonamiento Aproximado.

Módulo III. Sistemas Basados en Reglas Difusas.Módulo IV. Aprendizaje y Adaptación en Sistemas

Basados en Reglas Difusas.


Controladores Lógicos: TemarioMódulo I. Control de Sistemas.Módulo II. Fundamentos de Lógica Difusa.

Módulo III. Sistemas Basados en Reglas Difusas.Tema 5. Introducción a los Sistemas Basados en Reglas Difusas.Tema 6. Arquitectura Detallada. Tema 7. Diseño de Sistemas Basados en Reglas Difusas.Tema 8. Análisis de un Sistema Basado en Reglas Difusas.



Controladores Lógicos: TemarioMódulo I. Control de Sistemas.Módulo II. Fundamentos de Lógica Difusa.Módulo III. Sistemas Basados en Reglas Difusas.


Tema 9. Modelos básicos de Aprendizaje en Sistemas Basados en Reglas Difusas.

Tema 10. Aprendizaje de Sistemas Basados en Reglas Difusas mediante Computación Evolutiva.

Tema 11. Aprendizaje de Sistemas Basados en Reglas Difusas mediante Redes Neuronales.


MÓDULO I: Control de Sistemas

Tema 1. Teoría de Sistemas. Control de Sistemas. Sistemas Inteligentes

Tema 1. Teoría de Sistemas. Control de Sistemas. Sistemas Inteligentes.1. Definiciones previas2. Sistemas de control

1. Definición de sistemas de control2. Ventajas derivadas del uso de un sistema de control3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerrado4. Clasificación de las técnicas de control

3. Sistemas inteligentes de control4. Sistemas difusos

1. ¿Por qué sistemas difusos?2. ¿Qué son sistemas difusos?3. Principales campos de investigación

Índice

Tema 1. Teoría de Sistemas. Control de Sistemas. Sistemas Inteligentes.5. Sistemas difusos para control

1. Definición2. Beneficios del control difuso3. Límites del control difuso4. ¿Cuándo utilizar un sistema difuso de control?

6. Identificación de sistemas mediante Lógica Difusa

7. Ejemplos de sistemas difusos de control comerciales

Índice

Tema 1. Teoría de Sistemas. Control de Sistemas. Sistemas Inteligentes.Objetivos:

Entender el concepto de sistema, modelos de sistemas y tipos de sistemas

Comprender el concepto de sistema inteligente y su aplicación a problemas de control

Comprender el carácter interdisciplinar de área de los sistemas inteligentes

Conocer los contenidos del área de las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial que pueden intervenir en el diseño de un sistema inteligente

Objetivos

1. Definiciones PreviasSistema: Combinación de componentes que actúan juntos y realizan un objetivo determinado.

Variable controlada: Condición que se mide y controla.

Variable manipulada: Condición que el controlador modifica para afectar el valor de la variable controlada.

Controlar: Medir la variable controlada y alterar la variable manipulada para corregir o limitar la variable controlada.

Planta: Parte del sistema que se controla.

1. Definiciones previas

1. Definiciones PreviasSistema: Combinación de componentes que actúan juntos y realizan un objetivo determinado.

Variable controlada: Condición que se mide y controla.

Variable manipulada: Condición que el controlador modifica para afectar el valor de la variable controlada.

Controlar: Medir la variable controlada y alterar la variable manipulada para corregir o limitar la variable controlada.

Planta: Parte del sistema que se controla.


Equipo o conjunto de piezas de una máquinafuncionando juntas, cuyo objetivo es realizaruna operación determinada y que ha de ser

controlado

1. Definiciones previasProceso:

“Operación continua, marcada por cambios graduales que se suceden uno a otro de una forma relativamente fija y que conduce a un resultado determinado”.Cualquier operación que se va a controlar.

Perturbación: Señal que tiende a afectar negativamente el valor de la salida de un sistema. Tipos:

InternasExternas (entrada)


2. Sistemas de control2.1. Definición

Conjunto o combinación de componentes que actúa conjuntamente y que cumple un determinado

objetivo

SISTEMA

Perturbaciones

Variablesde

entrada

Variablesde

salida

Variables de estado del sistema



Ejemplo: Control de un brazo de robot

2.2. Ventajas derivadas del uso de un sistema de control

Las técnicas de control automático tienen un campo prácticamente ilimitado de aplicación.Es útil contar con sistemas capaces de mantener todos los parámetros “controlados” sin la intervención humana.En ocasiones se consigue optimizar la evolución del proceso

Situaciones de elevada complejidadSituaciones en las que se debe operar en tiempo de respuesta corto

Pueden eliminar fallos (distracciones, cansancio, tensión...)

2. Sistemas de control2.2. Ventajas derivadas del uso de un sistema de control

2.3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerradoClasificación de los sistemas de control:

1. De lazo abierto:• La acción de control es independiente de la salida• No hay realimentación

A cada entrada de referencia le corresponde una condición de operación fijaLa precisión depende de la calibraciónProblemas con las pertubaciones

Este tipo de controladores genera secuencias de instrucciones como respuesta a las distintas órdenes o variables de entrada

2. Sistemas de control2.3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerrado

2.3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerrado

Clasificación de los sistemas de control:

1. De lazo abierto:

Este tipo de controladores genera secuencias de instrucciones como respuesta a las distintas órdenes o variables de entrada


Controlador Planta oproceso

Entrada Salida

2.3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerrado

2. De lazo cerrado o realimentados:• Mantiene una relación pre-establecida entre la entrada y la

salida, comparándolas y utilizando la diferencia como parámetro de control.

• Comportamiento adecuado en presencia de perturbaciones

Sistema de control de la temperatura de una habitaciónSistema de control de la velocidad de un vehículo

Tipos de sistemas de control realimentados:• Reguladores. (Ej. termostato)

• Servomecanismos. (Ej. brazo de robot)


2.3. Sistemas de control en lazo abierto y en lazo cerrado2. De lazo cerrado o realimentados:

• La señal de salida tiene efecto directo sobre la acción de control

• Se utiliza la realimentación para reducir el error del sistema (“lazo cerrado”)


ControladorPlanta oproceso

Elemento demedición

Entrada

2.4. Clasificación de las técnicas de control

1. Sistemas de control continuoSistemas que operan con señales continuasNormalmente la función de control se implementa con circuitos electrónicos

2. Sistemas de control digitalUtilizan tecnología digital Mayor flexibilidad en diseñoUn controlador digital para plantas continuas necesita conversión analógica-digital (y viceversa)“Problemas” de retardos y longitud de palabra inapreciables con las mejoras en la tecnología digitalMayor capacidad para almacenar y manipular datosPermite la inclusión de procesos de aprendizaje, control adaptativo, conocimiento experto y otros conceptos avanzados.

2. Sistemas de control2.4. Clasificación de las técnicas de control

2.4. Clasificación de las técnicas de control

3. Sistemas de eventos discretos

(Control secuencial, control lógico programable, control dinámico de eventos discretos)

Acciones de control determinadas como respuesta a las características secuenciales y combinaciones observadas de un conjunto de órdenes y condiciones sensoriales

Entradas y realimentación suelen ser binariasSalida también suele ser binariaSe diseñan mediante el desarrollo de una tabla de transición de estados

2. Sistemas de control2.4. Clasificación de las técnicas de control

3. Sistemas inteligentes de controlControl inteligente: Desarrollo de métodos de control

para emular características importantes de la inteligencia humana:

adaptación,aprendizaje,tratamiento de grandes cantidades de datos, ytratamiento de incertidumbre.

Área con límites cambiantes: Lo que es control inteligente hoy será simplemente control mañana.Área interdisciplinar: Control, Ciencias de la Computación e Investigación Operativa.

Incluye al control convencional.

3. Sistemas inteligentes de control

3. Sistemas inteligentes de controlEl informe Task Force on Intelligent Control define el

control inteligente a través de varias propiedades propias de los sistemas inteligentes:

Adaptación y aprendizaje: Capacidad para adaptarse a condiciones cambiantes.

Autonomía e inteligencia: Habilidad para actuar adecuadamente en un entorno con incertidumbre.

Estructuras y jerarquías: Arquitectura funcional apropiada para afrontar problemas complejos.



Objetivos:

Diseñar sistemas de control automático (controladores)robustos,adaptables, con capacidad de aprendizaje de la experiencia y de la intervención humana, yautónomos.

Concretamente estudiaremos los controladores difusos y los modelos evolutivos.


4. Sistemas Difusos4.1. ¿Por qué Sistemas Difusos?Difuso: Borroso, confuso, vago, con incertidumbre

Ejemplos:Conducción en una carreteraOperador de una planta industrialControl de la temperatura de un recinto

Justificaciones para la teoría de Sistemas Difusos:

1. Demasiada complejidad para la obtención de descripciones precisas en algunos sistemas reales. Es necesario introducción aproximación.

2. Es necesaria una teoría que permita formular el conocimiento humano de forma sistemática e incluirlo en sistemas de ingeniería.

4. Sistemas Difusos4.1. ¿Por qué sistemas difusos?

4.2. ¿Qué son Sistemas Difusos?Sistemas basados en el conocimiento o sistemas

basados en reglas

Regla SI_ENTONCES: Describe qué hacer cuando se presenta una determinada situación

SI la velocidad del coche es alta ENTONCES pisar con fuerza baja el acelerador

Ejemplos:Control de la velocidad de un móvilControl de temperaturaDescripciones sobre un sistema

4. Sistemas Difusos4.2. ¿Qué son sistemas difusos?

4.3. Principales Campos de Investigación

Control

Procesamiento de señales

Circuitos integrados

Sistemas expertos

Economía

Medicina

Psicología

4. Sistemas Difusos4.3. Principales campos de investigación

5. Sistemas Difusos para Control5.1. Definición

Sistema experto en tiempo real que implementa

una parte de la forma de operar de una persona o de un proceso con experiencia en ingeniería

que no puede expresarse fácilmente como

parámetros PID o como ecuaciones diferenciales,

sino como reglas situación acción

5. Sistemas Difusos para Control5.1. Definición

5.2. Ventajas y límites del control difuso

1. Emplea el conocimiento experto para conseguir un grado de automatización mayor

En algunos casos de control de procesos industriales (p.ej., industria química) el grado de automatización es muy bajo. Muchas de las acciones son realizadas por operadores que basan su conocimiento en la experiencia pero que difícilmente se puede expresar con ecuaciones diferenciales

PERO, sólo si existe conocimiento relevante del proceso y su control que pueda expresarse en términos de lógica difusa

5. Sistemas Difusos para Control5.2. Ventajas y límites del control difuso


1. Emplea el conocimiento experto para conseguir un grado de automatización mayor

En algunos casos de control de procesos industriales (p.ej., industria química) el grado de automatización es muy bajo. Muchas de las acciones son realizadas por operadores que basan su conocimiento en la experiencia pero que difícilmente se puede expresar con ecuaciones diferenciales

PERO, sólo si existe conocimiento relevante del proceso y su control que pueda expresarse en términos de lógica difusa


• Sistema fácil de diseñar• Sistema fácil de modificar• Sistema “simplificado”, con rapidez de funcionamiento (aunque a veces con menor exactitud)


2. Control no lineal robusto

En situaciones de perturbación externa, un controlador PID afronta el problema con una compensación entre reacciones rápidas con excesos significativos o reacciones suaves pero lentas. El control difuso cubre un amplio rango de parámetros del sistema y puede afrontar la mayoría de las perturbaciones

PERO, aunque generalmente es así, aún no están bien formalizadas las características necesarias para que el control difuso sea robusto y estable



3. Reduce el tiempo de desarrollo y mantenimiento

El control difuso posee dos niveles de abstracción (reglas y parámetros) que permite un diseño conjunto entre expertos en el problema e ingenieros electrónicos

generalmente sí, PERO la adquisición de conocimiento, codificación, prueba y depuración necesarias en control difuso requiere un alto grado de preparación del experto



4. Marketing y patentes

En Japón, control difuso se asocia a moderno, de alta calidad y amigable con el usuario. Además, el control difuso permite diseñar soluciones de calidad equivalente salvando las patentes existentes

PERO en Europa no tiene tanta fama como en Japón. Además, muchas veces interesa ocultar el término difuso, p.ej., ¡“sistema de enfoque automático difuso” en una cámara de vídeo!


5.3. Recomendaciones de uso del control difuso

El control difuso es recomendable: Para procesos muy complejos, cuando no hay un modelo matemático simplePara procesos altamente no linealesSi el procesamiento del (lingüísticamente formulado) conocimiento experto puede ser desempeñado

El control difuso no es una buena idea si:El control convencional teóricamente rinde un resultado satisfactorioExiste un modelo matemático fácilmente soluble y adecuadoEl problema no es soluble

5. Sistemas Difusos para Control5.3. Recomendaciones de uso del control difuso

5.3. Recomendaciones de uso del control difuso

Si ya existe una solución basada en sistemas difusos para resolver una problema similar, estamos en la línea correcta

Si tenemos una buena solución en términos de control PID, con rendimiento del sistema, costes de desarrollo y mantenimiento satisfactorios debemos mantenernos en esa línea.

Si no estamos satisfechos con la solución existente respecto a alguno de estos criterios o es un problema que no se puede resolver con control clásico, hay que analizar el motivo.

Si ciertas partes del sistema son desconocidas, no medibles o con incertidumbre, se debe optar por un diseño basado en lógica difusa.

Si se desconoce el modelo matemático del sistema o éste es complejo, un sistema difuso puede ser la solución.

5. Sistemas Difusos para Control5.3. Recomendaciones de uso del control difuso


Modelo: esquema teórico de un sistema que se elabora para facilitar su comprensión y el estudio de su comportamiento

Los modelos son útiles para realizar simulaciones, analizar un sistema, comprender sus mecanismos subyacentes, diseñar nuevos procesos o controlar automáticamente sistemas

Todo modelo debe cumplir dos requisitos básicos:Precisión: Representar con fidelidad la realidad que se está modelandoComprensibilidad: Describir el sistema de forma legible

Requisitos contradictorios: un modelo demasiado simple no puede representar adecuadamente las características relevantes del sistema



El modelado se puede realizar con Sistemas Basados en Reglas Difusas (SBRDs), que contienen reglas del tipo:

Existen distintas clases de modelado con SBRDs:Modelado Difuso Lingüístico: Atiende al poder descriptivo de los SBRDsModelado Difuso Preciso: Atiende al poder aproximativo de los SBRDs

0,5

m M

N A EABEB MAMB


6. Identificación de sistemas mediante Lógica Difusa6.1. Proceso de Modelado Difuso

DatosProceso deModelado

Modelo

-Modelado-Control-Clasificación

Sistema

6. Identificación de sistemas mediante Lógica Difusa6.1. Proceso de modelado difuso


Datos APRENDIZAJESistema Basado en

Reglas Difusas(SBRD)


Sistema



APRENDIZAJESistema Basado en



Variables redundanteso irrelevantes

SELECCIÓN DECARACTERÍSTICAS

Datos

variable 1variable 2variable 3

...variable k








Datos


...variable k

Mejorar la precisión yla interpretabilidad








Datos


...variable k

Mejorar la precisión yla interpretabilidad

PROCESOS DE MEJORA DE LA

PRECISIÓN



Productos de consumo:LavadorasHornos microondasCámaras de videosTelevisoresTraductores

Sistemas:AscensoresTrenesGrúasAutomoción (motores, transmisión, frenos...)Control de tráfico

Software:Diagnóstico médicoSecuridadComprensión de datos



“Lavadora difusa” (Matsuhita Electronic Industrial)

Objetivo: Determinar automáticamente el ciclo de lavado adecuado al tipo y cantidad de suciedad y al tamaño de la colada.

Entradas: Suciedad, tipo de suciedad y tamaño de la colada.

Salida: Ciclo de lavado.

Sensores ópticos tipo y cantidad de suciedad



Estabilizador de imágenes digitales (Matsuhita)

Objetivo: Eliminar vibraciones involuntarias

Construido con reglas del tipo:

SI todos los puntos de la imagen se mueven en la misma direcciónENTONCES la mano se mueveSI sólo algunos puntos se muevenENTONCES la mano no se mueve

Se compara la imagen actual con otras imágenes en memoria



Sistemas difusos en coches

Sistema de transmisión automáticaMitshubichi Galant SSaturn SL1 de General Motors

Control de temperatura

Sistema de suspensión difusa (Mitshubichi)



Control difuso de un metro (Sendai, Japón)El tren mantiene una ruta de 13.6 kms. y 16 estaciones

Objetivos:

1. Acelerar hasta una velocidad máxima2. Decidir si mantener la velocidad máxima3. Parar aproximadamente en una posición

El sistema de control difuso está dividido en:

a) El controlador de la velocidad constanteb) El controlador de parada automática




Objetivos:




- Para la seguridad:SI la velocidad del tren está alcanzando la velocidad límiteENTONCES seleccionar la máxima posición de freno

-Para el confort del viaje:SI la velocidad está en el rango permitidoENTONCES no cambiar el control




Objetivos:




- Para el confort de viaje:SI el tren parará en la zona permitidaENTONCES no cambiar el control

-Para el confort del viaje y seguridad:SI el tren está en la zona permitidaENTONCES cambiar de aceleración a freno suave


7. Ejemplos de sistemas difusos de control comercialesEl uso de la tecnología difuso en el control del metro de

Sendai muestra varios aspectos importantes:

El control difuso es una alternativa eficiente al control convencional

El control difuso del metro de Sendai parece tener ventajas sobre el convencional en aspectos como confort del viaje, consumo de energía, etc.

Desde un punto de vista técnico demuestra que es posible utilizar conocimiento experto para diseñar leyes de control y la teoría de sistemas difusos para trasladar lenguaje natural en estrategias de control


BibliografíaBásica:

[Ant92] P.J. Antasklis y K.M. Passino. An Introduction toIntelligent and Autonomous Control. Kluwer AcademicPublishers, 1992.[Oga08] K. Ogata. Ingeniería de control moderna. PrenticeHall, 1998.

Complementaria:[Azv00] B. Azvine, N. Azarmi y D.D. Nauch (Eds.) IntelligentSystems and Soft Computing. Springer, 2000.[Lew99] P.H. Lewis y C. Yan. Sistemas de control en ingeniería. Prentice-Hall, 1999.

Bibliografía

i control de sistemas

Education