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



6.3.9 MOdulo Coordlnador General del Istema (MCGS).
Es este efemento def sistema, ef que guarda la mas alta carga de subjetividad 0 estilo del disenador.
Por esta raz6n, en este apartado no se dare mas que la gula generica de las partes que 10 cosntituyen.
En esencia, eI coordinador propuesto contiene varios sacs que usan las bases de conocimientos de los m6dulos generadores de acciones de control, de mo do que se complementa la explicaci6n de la operaci6n del sistema de controll.
Otra parte importante de este m6dulo son los subprogramas de protocolo, que establecen comunicaci6n con los dispositivos de almacenamiento de informaci6n, el bus de datos del sistema general y la memoria temporal.
Ademas, se debe ofrecer eI puente necesario aI transite de informaciOn entre los modulos internos del sistema de control inteligente. Como ayuda de programaci6n, se sugiere que eI desarrollo de este m6dulo se haga bajo una metodologia orientada a objetos, asl se aprovechan todas las fortalezas de reutilizaci6n de c6digo y herencia, disponibles con esta tecnica. 6.4 F,LUJO DE INFORMACION EN EL MODElO PROPUESTO. EI siguiente es eI flujo de informaci6n que se implementa en eI modelo propuesto.
Se presenta siguiendo una secuencia de operaci6n que no es la real, puesto que se sugiere -a operaci6n del sistema en multitarea, en un maquina secuenciat.
Si sa realiza -a ejecuci6n en una maquina de mUltiples procesadores, se gana ademas mas proximidad a fa operaci6n en tiempo real.
Por simpicidad, esta descripci6n del flujo de informaciOn sa hace secuenciatmente, de -a entrada a Ia salida, como se anaiza en un lazo tlpico de control retroaimentado. Las seflaIes provenientes de los sensores, de cualquier car8cter (eIectJico, neumatico, mecanico, etc.), son convertidas a formate electr6nico (4 a 20 rna 0 0 a 10 V) par los instrumentos de proceso y luego son cigitalzadas en ef m6du-o de gesti6n de datos del proceso, que lee los sensores mediante tadetas de adquisici6n de datos convencionale...






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