Nueva metodología para el diseño automático de sistemas difusos
- Pomares Cintas, Héctor
- Ignacio Rojas Ruiz Co-directeur/trice
- Alberto Prieto Espinosa Co-directeur/trice
Université de défendre: Universidad de Granada
Fecha de defensa: 21 janvier 2000
- Julio Gutiérrez Ríos President
- Francisco José Pelayo Valle Secrétaire
- Sebastián Dormido Bencomo Rapporteur
- José Luis Verdegay Galdeano Rapporteur
- Ángel Barriga Barros Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
La tesis doctoral es una contribución al diseño automático de sistemas difusos aplicados especialmente al área del control, El trabajo se centra en dos campos: la aproximación funcional y la construcción de controladores adaptativos. En el primer campo, se presenta una nueva metodología para el diseño automático de sistemas difusos a partir de la información proporcionada por un conjunto de vectores de E/S. Desde cero y a través de diversos análisis tanto a nivel local como global de los errores cometidos, el algoritmo es capaz de ir construyendo sistemas difusos completos, intentando optimizar la relación existente entre la complejidad del sistema final y el grado de aproximación obtenido. Dentro del segundo campo citado, se introduce una novedosa y completa metodología para el diseño automático de controladores difusos directos a tiempo real. Desde una estructura vacía y a partir de una información cualitativa reducida sobre el sistema a controlar(concretamente el signo de la monotonía de la planta, su retraso y una estimación de qué variables de entrada pueden influir en su comportamiento), el algoritmo analiza la evolución del proceso y va auto-diseñando el controlador difuso principal mientras éste opera en tiempo real, abordándose, al igual que en el caso anterior, tanto el problema de la identificación de la estructura del controlador como el ajuste de sus parámetros. Los procedimientos de diseño automático propuestos se han plasmado en implementaciones algorítmicas que han sido contrastadas con otras aproximacines propuestas en la bibliografía mediante diversos ejemplos simulados, demostrando mejoras sustanciales en las tasas de error de aproximación y robustez del control.