Modelo híbrido para el control inteligente de procesos, usando tecnología de conjuntos difusos, redes neuronales o artificiales y sistemas basados en conocimientos Reportar como inadecuado




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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





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


Introducción



AI momenta existen varies tecnicas para extraer conacimiento de un experto humano, muy bien descritas y can ejemplos de aplicaci6n (Bench-Capon, 1990; Atty, 1990; Uou, 1992; Sugeno and Park, 1993).
Vale la pens resaltar que esta tarea debe entregar siempre una excelente documentaci6n sabre su desarrollo, al punta de constituirse en un manual actualizado y en extrema completo del fen6meno.
Para ella se sugiere seguir una metodologla determinada.
Para una gula general pueden seguirse los siguientes pasos: * Descripci6n general del problema. * Reportar las expectativas :Jet operador. * Dividir eI problema en subproblemas. * Seleccionar un dominic para iniciar la construcci6n de prototipos. * Recopilar un vocabulario del dominic y del problema particular. * Elaborar una fista de expertos relevantes. * Formalizer los esi4ndares de desempel-o del sistema. * Caracterizar los escenarios tlpicos de operaci6n. En cuanto a la tarea de implantaci6n, como ya se menciono anteriormente, su fuerte dependencia de la herramienta que se use, hace que cualquier discusi6n en este punta quede enmarcada en la descripci6n de procedimientos sugeridos para eI uso eficiente de una herramienta en particular (Software A and E, 1990; Perez y col, 1991). 4.2.1 Sistemas ExpeRos (SE).
Una primera aproxlmaci6n aI control asistido por computador, que se apoya en t6cnicas de SE, es eI uso de reglas exactas, sobre las cuales no pesa nlnguna clase de IncerUdumbre.
Estas ~usulastfptcamente SI­ ENTONCES (IF-THEN) permiten con faclUdad Ia realizaci6n de tareas de control secuenctal, control ON-OFF, e Incluso, algunas tareas de control slmpte en sistemas multtvariabie, slempre que se conozea 10 suficientemente bien eI proceso, para extraer con certeza las reglas que posibilitan su control eflctentemente.
Par 10 general, esto no os f-cil y sobre Ie Informaci6n suministrada por eI grupo de expertos operartos pesan varlos tlpos de Incertidumbre.
Esto obllga aI uso de un segundo entoque, auxllarse de algun ter...






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