Lógica Difusa. Parte II. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez

Transcripción

1 Lógica Difusa Parte II Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología Universidad Nacional de Tucumán Mg. Ing. Gustavo E. Juárez

2 O FUZZY LOGIC Lógica Fuzzy. De/iniciones. Datos reales (crisp) versus datos difusos (fuzzy). Conceptos de Función de Pertenencia y Variables Lingüísticas. Normas y Co-Normas. Modi/icadores. Implicación. Combinación de evidencias Controladores Fuzzy. Estructura fundamental. Características de la Fuzzi/icación, Defuzzy/icación y Cambios de Escala. Modelos de Mamdani y Sugeno (TSK). Controladores Fuzzy Jerárquicos. Uso de Esquemas Híbridos. Utilización de Matlab y su Toolkit sobre Lógica Fuzzy (FIS).

3 Definiciones Función de Pertenencia o Membership Function (MF) Es una curva que determina el grado de pertenencia de los elementos de un conjunto. Se denota generalmente por m y puede adoptar valores entre 0 y 1. Universo de Discurso Conjunto de valores que puede tomar una variable.

4 Función de Pertenencia

5 Función de Pertenencia - Componentes Hay muchos tipos de funciones de pertenencia. Algunos de los más comunes son:

6 Operaciones Lógicas

7 Operaciones Lógicas Aplicaciones en Lógica Difusa

8 Reglas Difusas X à entrada Yà Salida A Conjunto difuso de pertenencia de la entrada B Conjunto difuso de salida :

9 Proceso

10 Sistema de Reglas

11 Fuzzificacion

12 Implicación

13 Agregación de las Salidas

14 Defuzzificacion

15 Integración de las Fases del Proceso

16 Matlab & Fuzzy Toolbox

17 Proceso

18 Caso de Estudio: Distancia de frenado entre Vehículos

19 Caso de Estudio: Distancia de frenado entre Vehículos

20 Caso de Estudio: Distancia de frenado entre Vehículos

21 Caso de Estudio: Algoritmo para el Calculo de Frenada

22 Caso de Estudio: Algoritmo para el Calculo de Frenada

23 Caso de Estudio: Descripción del Sistema a Controlar. Definición de Variables Al manejar en una carretera, procuramos mantener una distancia segura con el vehículo que va delante de nosotros. Para esto se va a diseñar un controlador lógico fuzzy Distancia Velocidad Freno

24 Caso de Estudio: Definición de Funciones de Membresía Conjuntos difusos caracterizando la entrada (Distancia) Variable fuzzy Distancia Rango:0 a 30M.f. utilizada Rango de las entradas Crisp Corta Triangular MF (-15,0,15), Media Triangular MF (0, 15, 30), Alta Triangular MF (15, 30, 45) Conjuntos difusos caracterizando la entrada (Velocidad) Variable fuzzy Velocidad Rango:0 a 40M.f. utilizada Rango de las entradas Crisp Lenta Triangular MF (-20,0,20), Media Triangular MF (0, 20, 40), Alta Triangular MF (20, 40,60) Conjuntos difusos caracterizando la salida (Freno) Variable fuzzy Freno Rango: 0 a 100MF utilizada Rango de las entradas Crisp Cero Triangular MF (-50, 0, 50), Medio Triangular MF (0, 50, 100), Duro Triangular MF (50, 100, 150)

25 Caso de Estudio: Construcción de los Termsets Introducción de las variables y sus funciones miembro con sus respectivos parámetros.

26 Caso de Estudio: Formulación de la Base de Reglas Formulación de la base de reglas: Si la distancia es corta y la velocidad es alta entonces es freno es duro. Si la distancia es corta y la velocidad es media entonces es freno es medio. Si la distancia es corta y la velocidad es lenta entonces es freno es cero. Si la distancia es media y la velocidad es alta entonces es freno es medio. Si la distancia es media y la velocidad es media entonces es freno es cero. Si la distancia es media y la velocidad es lenta entonces es freno es cero. Si la distancia es alta y la velocidad es alta entonces es freno es medio. Si la distancia es alta y la velocidad es alta entonces es freno es cero. Si la distancia es alta y la velocidad es alta entonces es freno es cero. El bloque presentado a continuación describe el sistema de control difuso, con la planta (carro) y el controlador difuso

27 Caso de Estudio: Diagrama de Bloques del Sistema de Control Difuso

28 Caso de Estudio: Sistema de Control Difuso de Frenado- Distancia según la velocidad El valor de la distancia calculada de 9.4 m, con una velocidad de m/s y con un frenado de 18.9.

29 Análisis de los Resultados Al comparar con diversos valores de distancia dentro del rango de 0 a 30, el controlador difuso mostraba 0.6 menos del valor deseado. Si se considera una distancia deseada igual a 10, muestra en su base de reglas la distancia calculada de 9.4, con valor deseado de 20, y con un valor de salida igual a 19.4.

30 REFERENCIAS Apuntes de Clases Teóricas y Practicas

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