Formación de un Conjunto Difuso
Esta es la representación del conjunto difuso Joven
El Control Difuso Suponga que queremos controlar un péndulo vertical suspendido en un carretón que se puede mover horizontalmente en el suelo. La idea es mantener el péndulo en posición vertical. Si se cae lateralmente, dos sensores detectan el ángulo respecto a al vertical del péndulo y la rapidez con la cual dicho ángulo cambia ( velocidad angular ). Para mantener la verticalidad, el carretón se mueve en el sentido de caída del péndulo, a una velocidad tal que se anula el efecto y regresa al péndulo a la posición vertical.
Descripción
El Control Difuso Fuzificación de las variables de entrada Ejecución de las reglas de la base de conocimientos Inferencia Lógica de las reglas Defuzificación para obtener los valores de la variable de salida
Diagrama de Bloques Base de Conocimiento Maquina de Inferencia Velocidad Angular Angulo Velocidad carretón
Base de Conocimiento
—– (Gp:) Velocidad angular (Gp:) Angulo (Gp:) Negative high (Gp:) Negative low (Gp:) Zero (Gp:) Positive low (Gp:) Positive high (Gp:) Negative high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) negative high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) Negative low (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) negative low (Gp:) zero (Gp:) – (Gp:) Zero (Gp:) negative high (Gp:) negative low (Gp:) zero (Gp:) positive low (Gp:) positive high (Gp:) Positive low (Gp:) – (Gp:) zero (Gp:) low (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) Positive high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) high (Gp:) – (Gp:) –
Por ejemplo, evaluemos la regla “ SI [ángulo es Zero Y velocidad angular es Zero ] ? velocidad carro es Zero ( la fila 3 y columna 3) En esta regla, el consecuente adopta el valor que toma el antecedente ( lado izquierdo ) El valor del antecedente es el obtenido de aplicar la operación Y ( AND ) a las dos proposiciones del antecedente : Angulo es Zero Velocidad angular es Zero Valor = 0.75 Valor = 0.40
Esta regla hace que el conjunto difuso de la variable de salida, Zero, se vea truncado en 0.4
Observen que las reglas remarcadas afectan la configuración de este conjunto difuso (Gp:) Velocidad angular (Gp:) Angulo (Gp:) Negative high (Gp:) Negative low (Gp:) Zero (Gp:) Positive low (Gp:) Positive high (Gp:) Negative high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) negative high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) Negative low (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) negative low (Gp:) zero (Gp:) – (Gp:) Zero (Gp:) negative high (Gp:) negative low (Gp:) zero (Gp:) positive low (Gp:) positive high (Gp:) Positive low (Gp:) – (Gp:) zero (Gp:) low (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) Positive high (Gp:) – (Gp:) – (Gp:) high (Gp:) – (Gp:) –
Las reglas deben ser evaluadas por separado a fin de ver como afectan individualmente a este conjunto. Se escogerá de todas el efecto que produzca la menor de las reducciones.
Inferencia
Defuzificación
Ejemplo del VentiladorFuzzyFan.exe
Desarrollos Sistemas Fuzy Adaptativos
Las reglas se adaptan de acuerdo a la experiencia operacional. Cada regla tiene un grado de importancia de cero a 1 ( de menor relevancia a mayor relevancia ). La adaptación se hace usando redes neuronales
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