Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/80639
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dc.contributor.advisorCuevas Jiménez, Erik Valdemar
dc.contributor.advisorZaldivar Navarro, Daniel
dc.contributor.authorLuque Chang, Alberto
dc.contributor.editorCUCEI
dc.contributor.editorUniversidad de Guadalajara
dc.contributor.otherMAESTRÍA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN
dc.date.accessioned2020-04-05T23:21:42Z-
dc.date.available2020-04-05T23:21:42Z-
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/80639-
dc.description.abstractResumen Los controladores difusos (FCs, por sus siglas en inglés Fuzzy Controller) basados en sistemas de orden entero han demostrado su desempeño en una extensa variedad de aplicaciones. Por otro lado, diversos sistemas dinámicos pueden ser controlados de manera más precisa utilizando controladores de orden fracciona!. Debido a esto actualmente hay un creciente interés en el diseño de FCs con operadores fraccionales. En la etapa de diseño de los FCs fraccionales, el proceso de calibración de parámetros es planteado como un problema multidimensional de optimización donde tanto el orden fracciona! del operador como los parámetros del sistema difuso son considerados como variables de decisión. Bajo este enfoque la complejidad del problema de optimización tiende a generar superficies de error multimodal cuyas funciones de costo son significativamente dificiles de minimizar. Varios algoritmos basados en los principios del cómputo evolutivo han sido aplicados exitosamente para identificar los parámetros óptimos de los FCs fraccionales. Sin embargo la mayoria de ellos tienen una limitación importante, ya que frecuentemente tienden a obtener soluciones sub-optimas como resultado de un equilibrio inapropiado entre la exploración y explotación en sus estrategias de búsqueda. Ésta tesis presenta un algoritmo para calibración optima de parámetros de FCs fraccionales. Para determinar los parámetros, el método propuesto usa un nuevo algoritmo evolutivo llamado Social Spider Optimization (SSO) el cual está inspirado en la emulación del comportamiento colaborativo de las arañas sociales. En el SSO, las soluciones imitan un conjunto de arañas las cuales cooperan con otras basadas en las leyes naturales de la colonia cooperativa. A diferencia de la mayoria de los algoritmos evolutivos existentes, el SSO explícitamente evita la concentración de individuos en las mejores posiciones, evitando así fallas criticas tales como convergencia prematura a mínimos locales y el balance limitado entre exploración y explotación. Se han conducido simulaciones numéricas en varias plantas para mostrar la efectividad del esquema propuesto.
dc.description.tableofcontentsÍndice General Agradecimientos ................................................................................................................................. V Abstract .............................................................................................................................................. VI Resumen ............................................................................................................................................ VII Índice General .................................................................................................................................. VIII Índice de Figuras .................................................................................................................................. 1 Índice de Tablas .................................................................................................................................. 111 Capítulo 1Introducción ....................................................................................................................... 1 l. lAntecedentes ............................................................................................................................. 1 1.2 Planteamiento del problema .................................................................................................... 2 1.3 Objetivos de la tesis .................................................................................................................. 2 1.4 Descripción de capítulos ........................................................................................................... 2 Capítulo 2.- Cálculo Fracciona! ............................................................................................................ 4 2.1 Introducción .............................................................................................................................. 4 2.2 Fundamentos de Cálculo Fracciona!. ......................................................................................... 4 2.2.1 Operadores Fracciona/es .................................................................................................... 4 2.2.2Ecuaciones diferenciales de orden fracciona! ..................................................................... 6 Capítulo 3.- Control de orden fracciona! ............................................................................................. 8 3.1 Introducción .............................................................................................................................. 8 3.2 Sistemas Dinámicos de Orden Fracciona! ................................................................................. 8 3.2.1 Modelos y Representaciones ............................................................................................. 8 3.2.2 Controlabilidad y Observabilidad Para Sistemas de Orden Conmensurable ................... 11 3.2.3 Estabilidad ........................................................................................................................ 11 3.3 Control Fracciona! ................................................................................................................... 14 3.3.1 El integrador fracciona! como sistema de referencia ...................................................... 15 3.3.2 Controladores fraccionales .............................................................................................. 15 Capítulo 4 Lógica Difusa .................................................................................................................... 22 4.1 Introducción: ........................................................................................................................... 22 4.2 Conjuntos Difusos ................................................................................................................... 22 4.3 Tipos de Funciones de Membresía .......................................................................................... 23 VIII 4.3.1 Función de membresía trapezoidal. ................................................................................. 23 4.3.2 Función de Membresía Triangular ................................................................................... 24 4.3.3 Función de Membresía Gaussiana ................................................................................... 24 4.3.4 Función de Membresía de Campana Generalizada .......................................................... 25 4.3.5 Función de membresía sigmoidal ..................................................................................... 25 4.4 Operaciones en Conjuntos Difusos ......................................................................................... 26 4.4.1 Unión ................................................................................................................................ 26 4.4.2 Intersección ...................................................................................................................... 27 4.4.3 Complemento ................................................................................................................... 27 4.5 T-Norma y S-Norma ................................................................................................................. 27 4.6 Variable lingüística .................................................................................................................. 28 4. 7 Reglas de inferencia ................................................................................................................ 28 4.8 Función de membresía o pertenencia .................................................................................... 29 4.9 Fuzificación o emborronamiento ............................................................................................ 29 4.10 Evaluación de reglas de inferencia ........................................................................................ 30 4.11 Defuzificación o desemborronamiento ................................................................................. 31 Capítulo 5 Optimización ................................................................................................................... 34 5.1 Introducción ............................................................................................................................ 34 5.2 Tipos de Optimización ............................................................................................................. 34 5.3 Algoritmos de Optimización .................................................................................................... 35 5.4 Algoritmo Genético GA (Genetic Algorithm) ........................................................................... 36 5.4.1 El algoritmo Genético Simple ........................................................................................... 36 5.4.2 Pseudo Código y Diagrama de Flujo ................................................................................. 38 5.5 Optimización por Enjambre de Partículas PSO (Particle Swarm Optimization) ...................... 39 5.5.1 Pseudo Código y Diagrama de flujo ................................................................................. 39 5.6 Optimización de las Arañas Sociales SSO (Social Spider Optimization) .................................. 40 5.6.1 Pseudocódigo y Diagrama de Flujo .................................................................................. 42 Capítulo 6 Planteamiento del Problema ........................................................................................... 44 6.1 Introducción ............................................................................................................................ 44 6.2 El controlador difuso ............................................................................................................... 44 6.3 Calibración del controlador ..................................................................................................... 46 Capítulo 7 Resultados ........................................................................................................................ 48 7.1 Introducción ............................................................................................................................ 48 IX 7.2 Resultados sobre plantas de alto orden (G1{s)) ...................................................................... 48 7.3 Resultados sobre sistemas no mínimos (G2(s)) ....................................................................... 50 7.4 Resultados sobre sistemas de orden fracciona! (G3(s)) .......................................................... 51 Capítulo 8 Conclusiones .................................................................................................................... 56 Trabajos Futuros ............................................................................................................................ 57 Referencias ........................................................................................................................................ 59
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isoes
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.titleCALIBRACIÓN DE UN CONTROLADOR FUZZY FRACCIONAL USANDO ALGORITMOS DE CÓMPUTO EVOLUTIVO
dc.typeTesis
dc.typeMaestría
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderLuque Chang, Alberto
dc.coverageGuadalajara, Jalisco
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