Algorithm for generating interpretable fuzzy controllers: an application to a pressure process
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Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga
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A novel approach for the development of linguistically interpretable fuzzy singleton models from experimental data is proposed. The proposed methodology uses triangular sets with 0.5 interpolations. Averaging operator, instead of T-norm operator, is used for combining fuzzy rules. Singleton consequents are employed and least square method is used to adjust the consequents. The most promissory aspect in our proposal consists in achieving model without sacrificing the fuzzy system interpretability. The real-world applicability of the proposed approach is demonstrated by application to a pressure control using the LabVolt Process Control Training System (6090).
En este artículo se presenta una novedosa metodología para la generación de controladores difusos tipo singleton a partir de datos experimentales de entrada y salida. Se describe una técnica para construcción de las reglas difusas mediante funciones de pertenencia triangulares, con interpolación en 0.5, para la partición de los antecedentes; mínimos cuadrados para el ajuste de los consecuentes tipo singleton y operadores tipo promedio ponderado, en vez de operadores tipo t-norma. El aspecto más promisorio de la propuesta consiste en la obtención del modelo, o controlador difuso, sin sacrificar su interpretabilidad ni recurrir a otras técnicas de inteligencia artificial. Para llevar a cabo el entrenamiento del controlador difuso se utilizó el sistema de presión del sistema didáctico en control de procesos de Lab-Volt, modelo 6090. Los datos de entrenamiento fueron tomados de una experiencia realizada con un control PI.
En este artículo se presenta una novedosa metodología para la generación de controladores difusos tipo singleton a partir de datos experimentales de entrada y salida. Se describe una técnica para construcción de las reglas difusas mediante funciones de pertenencia triangulares, con interpolación en 0.5, para la partición de los antecedentes; mínimos cuadrados para el ajuste de los consecuentes tipo singleton y operadores tipo promedio ponderado, en vez de operadores tipo t-norma. El aspecto más promisorio de la propuesta consiste en la obtención del modelo, o controlador difuso, sin sacrificar su interpretabilidad ni recurrir a otras técnicas de inteligencia artificial. Para llevar a cabo el entrenamiento del controlador difuso se utilizó el sistema de presión del sistema didáctico en control de procesos de Lab-Volt, modelo 6090. Los datos de entrenamiento fueron tomados de una experiencia realizada con un control PI.
Abstract
Idioma
Palabras clave
Fuzzy identification, Interpretability, Fuzzy controller, Process pressure, Identificación difusa, Interpretabilidad, Controlador difuso, Sistema de presión
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