Lógica Difusa ¿Qué es?

Universidad Técnica del Norte

Nombre: Cuatucuamba Alejandro

Carrera: Ingeniería en Mecatrónica

Fecha: 12/12/2014

Diseño Mecatrónico II

Lógica Difusa

¿Qué es?

La lógica difusa es un sistema interpretativo, en cual los elementos u objetos son relacionados con conjuntos de fronteras no definidas, es decir no conocidas con exactitud.

Control con Lógica Difusa

Cuando se incorpora la lógica difusa a un sistema de control da lugar a los sistemas de control difuso. Dentro de estos sistemas se encuentra dos grandes áreas “el modelado” y “el directo”.

Se trata de determinar de manera lógica lo que se debe hacer para lograr los objetivos de control de la mejor manera posible a partir de variables conocidas o proporcionadas por un operador.

Se utiliza el conocimiento y experiencia de un operador humano para construir un controlador que emule el comportamiento de tal persona. Comparado con el control tradicional, el control difuso tiene dos ventajas prácticas, una es que el modelo matemático del proceso a controlar no es requerido y otra es que se obtiene un controlador no lineal desarrollado empíricamente sin complicaciones matemáticas, en realidad los desarrollos matemáticos de este tema todavía están en su infancia.

Ventajas

 Es una herramienta útil para tratar y modelar sistemas complejos y no lineales.

 Se aplican especialmente es utilizado en áreas de control, la robótica, procesamiento de imágenes, y la electrónica de consumo.

 Se aplica a sistemas de vehículos de sistemas espaciales, guiado de misiles.

Desventajas

 Para conseguir los resultados deseados debe plantearse la velocidad de respuesta del sistema de control, la cual vendrá limitada por factores como el grado de precisión requerido o la flexibilidad del diseño.

Así si deseamos una alta precisión en el control necesitaremos una gran cantidad de conjuntos para cada variable y un alto número de reglas, lo cual exigirá una elevada cantidad de cálculos, causando aumento del tiempo de respuesta.

 Es difícil desarrollar el modelo de un sistema fuzzy.

Requieren mayor simulación.

Necesitan ajustes después de ser puestos en operación.

Relativamente alto costo del sistema de desarrollo.

Poca flexibilidad en los programas de implantación

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