Controladores inteligentes tipo integral: Arquitectura fuzzy vs. Arquitectura neuronal

Autores
Martínez, Sergio Luis; Tarifa, Enrique Eduardo; Ituarte, Luis Ernesto
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Dentro de las estructuras más usuales para los controladores con múlples entradas y salidas (MIMO), se encuentran los de po DIDO (Dual Inputs - Dual Outputs). Así también, las tecnologías más desarrolladas en el diseño de controladores inteligentes son las basadas en lógica fuzzy y en redes neuronales. Para este trabajo se diseñan e implementan dos controladores inteligentes equivalentes que responden a la configuración Proporcional-Integral, uno basado en lógica fuzzy y otro basado en redes neuronales. Cada uno de los controladores se aplican al modelo de un mezclador de corrientes líquidas, configurado sobre el entorno de simulación gráfica de Matlab®. Para comprobar el desempeño de cada controlador, se apli-can funciones de umbral a las líneas de referencia de cada variable de entrada. Se compa-ran los resultados y se determina que, aunque presentan un comportamiento operavo bastante similar, el controlador fuzzy se destaca por su facilidad de diseño y configuración.
Among the most usual structures for controllers with mulple inputs and outputs (MIMO), there are those of DIDO (Dual Inputs - Dual Outputs) type. Also, the most developed technologies in the design of intelligent controllers are based on fuzzy logic and neural networks. For this work, two equivalent intelligent controllers are designed and implemented that respond to the Proporonal-Integral configuraon, one based on fuzzy logic and the other based on neural networks. Each of the controllers is applied to the liquid stream mixer model, configured on the Matlab® graphical simulaon environment. To check each controller performance, threshold funcons are applied to the reference lines of each input variable. The results are compared, and it is determined that although they have quite similar operang behavior, the fuzzy controller stands out for its ease of design and configuraon.
Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Católica de Santiago del Estero. Departamento Académico San Salvador (Sede en Jujuy); Argentina
Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Ituarte, Luis Ernesto. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
VI Simposio Internacional de Investigación: Universidad e Investigación en la Coyuntura Latinoamericana: Experiencias y perspectiva de la investigación en el espacio local e internacional – La I+D y la I+D+i como marcos estratégicos para el desarrollo social y humano
San Salvador de Jujuy
Argentina
Universidad Católica de Santiago del Estero. Departamento Académico San Salvador
Materia
CONTROL FUZZY
NEURONAL
MEZCLADOR DE FLUJOS
CONTROLADORES INTELIGENTES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Among the most usual structures for controllers with mulple inputs and outputs (MIMO), there are those of DIDO (Dual Inputs - Dual Outputs) type. Also, the most developed technologies in the design of intelligent controllers are based on fuzzy logic and neural networks. For this work, two equivalent intelligent controllers are designed and implemented that respond to the Proporonal-Integral configuraon, one based on fuzzy logic and the other based on neural networks. Each of the controllers is applied to the liquid stream mixer model, configured on the Matlab® graphical simulaon environment. To check each controller performance, threshold funcons are applied to the reference lines of each input variable. The results are compared, and it is determined that although they have quite similar operang behavior, the fuzzy controller stands out for its ease of design and configuraon.
Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Católica de Santiago del Estero. Departamento Académico San Salvador (Sede en Jujuy); Argentina
Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
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