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UNIVERSIDAD DE LAS FUERZAS ARMADAS – ESPE ESPE DEPARTAMENTO DE ENERGÍA Y MECÁNICA
AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL MECATRÓNICA INFORME
Tema: Uso de software especializado para la implementación de un controlador borroso Nombre: Bismar Villegas Profesor: Ing. Patricia constante ABRIL 2017 – AGOSTO AGOSTO 2017
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1. TEMA Uso de software especializado para la implementación de un controlador borroso
2. OBJETIVO 2.1.Dibujar e identificar los conjuntos difusos con la ayuda de la herramienta Fuzzy de Matlab 2.2.Ingresar las reglas obtenidas de la FAM en la herramienta Fuzzy de Matlab 2.3.Obtener la superficie con el toolbox de Matlab.
3. FUNDAMENTACIÓN 3.1. Lógica Difusa Está asociado con la manera en que las personas perciben el medio, por ejemplo, ideas relacionadas con la altura de una persona, velocidad con la que se mueve un objeto, la temperatura dominante en una habitación, cotidianamente se formulan de manera ambigua y depende de quién percibe el efecto físico o químico, será su enunciado acerca de tal fenómeno.
3.2.Conjuntos Borrosos Los conjuntos borrosos son una extensión de los clásicos, donde se añade una función de pertenencia, definida esta como un número real entre 0 y 1. Así se intr oduce el concepto de conjunto o subconjunto borroso y se lo asocia a un determinado valor lingüístico, definido por una palabra o etiqueta lingüística, donde esta es el nombre del conjunto o subconjunto.
Ilustración 1: Conjuntos borrosos
3.3.Control Difuso La lógica difusa ha ganado un gran campo de acción en procesos difíciles de modelar matemáticamente, ya que el diseño y sintonización del controlador difuso se basa
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únicamente en la experiencia del experto en el proceso. Es decir, a través de la lógica difusa se incorpora el razonamiento humano en el algoritmo de control y simplifica el diseño de controlador. (D. Guzmán, 2066)
3.4.Fuzzy Logic Toolbox Proporciona funciones, aplicaciones y un bloque Simulink para analizar, diseñar y simular sistemas basados en lógica difusa. El producto le guía a través de los pasos del diseño de sistemas de inferencia difusa. Se proporcionan funciones para muchos métodos comunes, incluyendo el agrupamiento borroso y el aprendizaje adaptativo neurofuzzy.
Ilustración 2: Fuzzy Logic Toolbox
La caja de herramientas le permite modelar comportamientos complejos del sistema usando reglas lógicas sencillas, e implementar estas reglas en un sistema de inferencia difusa. Puede utilizarlo como un motor de inferencia borroso independiente. Alternativamente, puede utilizar bloques de inferencia difusa en Simulink y simular los sistemas difusos dentro de un modelo completo de todo el sistema dinámico (MathWorks, s.f.)
3.5.Robot Seguidor de Línea Un carro seguidor de línea es un robot autónomo capaz de detectar una línea blanca o negra y andar sobre ella sin perder el camino. Esta clase de robot ha sido utilizada en la industria dentro de almacenes y transporte dando buenos resultados y sufriendo diferentes modificaciones según el caso, como lo es el uso de sensores inductivos para detectar barras metálicas en el suelo. (Gerardo, 2014)
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4.
TRABAJO PREVIO
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5. DESARROLLO 5.1.Ingresar a la al toolbox del Fuzzy con el comando:
5.2.Aparece la ventana Fuzzy Logic Designer.
5.3.Elegir nuevo FIS y luego en Mamdani
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5.4.Identificar los menus en el Fuzzy Logic Designer
5.5.Si se desea ingresar una variable de salida o de entrada debe seguir los siguientes pasos.
a) Para añadir variable de entrada: Ingresar a Edit, luego a
Add
Variable Input.
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Con la nueva variable ingresada
b) Para añadir variable de salir: Ingresar a Edit, luego a
Add
Variable Output.
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Con la variable de salida
5.6.En FIS Variables elegir la variable del sensor, elegir el tipo de curva y luego los rangos de las funciones de transferencias. a) Realizar esta operación para variables de entrada y salida.
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5.7.Para abrir el Visor de Reglas entras en View
Rules
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5.8.Aparece la ventana de visualización de reglas.
5.9.Entrar en Edit
Rules.
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5.10.
•
En la ventana de Editor de reglas
En esta ventana se puede elegir las reglas que se requieran, así como la relación entre los sensores y los motores. Se puede Añadir, Cambiar y Eliminar reglas.
5.11.
Ir a View Surface y ahí aparecerá la siguiente ventana.
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5.12.
Para exportar el archivo, se debe dar clic en File Export y elegir
entre To Workspace o To File donde se generará un archivo *.fis.
6. RESULTADOS a) Gracias al uso de la herramienta de toolbox de Matlab se puede obtener o generar las reglas deseadas explicado en el inciso 5. Las reglas obtenidas para el carro seguidor de línea que hemos obtenido son 8, mismos que podemos observar en el Editor de reglas.
Ilustración 3: Reglas visualizadas en el Editor de reglas
Así también se las puede observar de manera gráfica en el Visualizador de reglas.
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Ilustración 4: Reglas visualizadas en el visualizador de reglas
b) Gracias al uso de la herramienta de toolbox de Matlab se puede obtener o generar Surface Viewer explicado en el inciso 5. A continuación, se puede observar la superfic ie obtenida de los conjuntos del carro seguidor de línea.
Ilustración 5: Surface Viewer
7. CONCLUSIONES 7.1.Se dibujó e identificó los conjuntos difusos obtenido del carro seguidor de línea con la ayuda de la herramienta Fuzzy de Matlab, teniendo en cuenta los rangos de los mismos. 7.2.Se ingresó las reglas obtenidas de la FAM del carro seguidor de línea con la herramienta Fuzzy de Matlab.
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7.3.Se obtuvo la superficie de los conjuntos con el toolbox de Matlab de manera de poder observar la misma que representa la salida del controlador Fuzzy como función de 2 señales de entrada.
8. RECOMENDACIONES 8.1.Al momento de definir los conjuntos es importante elegir la forma del conjunto y los rangos en los que está definida. 8.2.Ingresar todas las reglas de manera que el control no tenga fallas.
9. BIBLIOGRAFÍA D. Guzmán, V. M. (2066). La lógica difusa en ingeniería: Principios, aplicaciones y futuro. Ciencia y Tecnología, 22. Gerardo, C. A. (2014). Diseño y construcción de robot seguidor de línea. Querétaro. MathWorks.
(s.f.).
MathWorks.
Obtenido
https://www.mathworks.com/products/fuzzy-logic.html
de
MathWorks:
