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Written by Alejandro Fuentes
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Tuesday, 23 September 2008 22:49 |
| Introducción - Las herramientas tienen como objetivo ampliar la habilidad de las manos.
- Las máquinas tienen como objetivo ampliar la fuerza de las personas.
- Los instrumentos tienen como objetivo ampliar los sentidos.
 El avance tecnológico ha permitido crear dispositivos con capacidad para cumplir cualquiera de los tres objetivos señalados, y además incluir otras funciones tales como decisiones en base a secuencias de los estados de un sistema.
La teoría de control estudia el comportamiento de los sistemas y ejecuta las correcciones necesarias para que el sistema cumpla con el objetivo para el que fue diseñado. Un sistema es un conjunto definido (acotado) y ordenado de elementos con un objetivo específico. Cada sistema puede estar formado por muchos subsistemas, y éstos a su vez por otros subsistemas. Los subsistemas interiores están formados por dispositivos o unidades básicas. Una máquina destinada a aumentar la fuerza necesita una gran cantidad de energía. Esta energía destinada a ejecutar trabajo, puede provenir de diferentes fuentes, por ejemplo, eléctrica, hidráulica (oil = aceite), neumática (air = aire), etc. El flujo de alimentación de energía a la máquina debe ser controlado según la necesidad requerida por el trabajo. En el caso de energía neumática (aire a presión), los dispositivos o unidades básicas que controlan el flujo de hacia el elemento ejecutor de trabajo, se conocen como válvulas de control y son de dos tipos: Válvulas de control de flujo para regular la cantidad o velocidad de trabajo, y válvulas de distribución o control direccional para controlar el sentido o secuencias de movimientos. Este artículo trata del funcionamiento de las válvulas de distribución neumática, por lo que al hablar de flujo se entenderá que es flujo de aire, a menos que se explicite otra cosa. Las válvulas de distribución hidráulica tienen el mismo principio de funcionamiento que las neumáticas, aún cuando su construcción física puede ser diferente. |
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Last Updated on Tuesday, 21 October 2008 11:06 |
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FUZZY LOGIC - Lógica Difusa (Parte 1) |
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Written by Fuzzy Logic Advisor
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Saturday, 18 October 2008 17:47 |
Introducción - Control es la información obtenida en el seguimiento de una acción.
- Proceso es la acción (o serie de acciones) sobre un elemento para obtener su modificación.
- Sistema de Control es la acción sobre el proceso para que la modificación (salida del Proceso) corresponda a la modificación deseada.
Las definiciones anteriores son muy amplias, por lo que sin duda tienen cierta ambigüedad, lo que no impide que se puedan aplicar a cualquier proceso, desde los más sencillos, como accionar un interruptor para encender una luz, hasta procesos multivariables, no lineales y estocásticos. Los Sistemas de Control de Procesos actúan sobre variables físicas que caracterizan el Proceso. En un Proceso puede haber muchas variables. Como salida del Proceso, se elije en forma arbitraria la variable considerada más relevante que identifique o caracterice el producto (salida) del Proceso. El valor de esta variable se compara con el valor de una referencia. Si no son iguales, se actúa sobre las variables de entrada que acepten modificaciones, para corregir el error o diferencia entre ambas. De acuerdo a su complejidad, una forma (hay otras) de clasificar los Sistemas de Control de Procesos es la siguiente: - 1 Control On-Off automático o manual, acción discreta con solo dos estados posibles. Ejemplo: conmutador de luz
- 2 Control de Regulación automático o manual, acción continua para tener cero errores entre la variable de salida y la referencia. Ejemplo: mantener la temperatura de una sala en 20˚ Celsius.
- 3 Control Óptimo, modificación del valor de referencia por cálculo computacional o por acciones de un experto (humano) para mayor eficiencia del proceso y mejorar (o mantener) calidad del producto. Ejemplo: fijar la temperatura de referencia de la sala en “más o menos” 20˚ Celsius, sujeto a restricciones como: costo del combustible, humedad del aire, número de personas en la sala, plantas interiores, etc.
- 4 Control estocástico, acciones para enfrentar situaciones imprevistas. Ejemplo: adelantar un vehículo en una carretera con doble sentido de tránsito. Restricciones: velocidad legal, características del vehículo, distancia y velocidad de los móviles involucrados (el que adelanta, el adelantado y el que puede venir en sentido contrario), visibilidad, maniobra imprevista de un conductor, etc.
Los casos 1 y 2 se resuelven bien por medio del control clásico; mientras que los casos 3 y 4 se resuelven mejor por medio de un experto humano o por medio de Fuzzy Control. En el caso 3, hay ambigüedad tanto en el valor de la referencia de “más o menos” 20˚  C, como en el enunciado para todas las variables que intervienen para fijar esa referencia. Considerar todas las variables y enunciarlas de forma matemáticamente precisa puede conducir a algoritmos demasiado complejos que acarrean más pérdidas que beneficios. El caso 4 es aún más ambiguo y complejo, aún cuando se considere variables de ayuda adicionales, tales como navegación satelital y otras. En la presente serie de artículos, estudiaremos las aplicaciones de Fuzzy Logic(Generalmente traducido como Lógica Difusa) a sistemas de control.
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Last Updated on Tuesday, 28 October 2008 22:55 |
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Fuzzy Logic - Sistemas de Control (Parte 2) |
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Written by Fuzzy Logic Advisor
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Tuesday, 28 October 2008 21:53 |
Sistemas de Control Fuzzy - Fuzzy Control Systems  En forma general, hemos definido un Sistema de Control como acciones sobre el proceso para que el resultado (producto) cumpla con lo requerido.
En procesos simples, acciones correctivas o de regulación (sobre variables claves) son suficientes y adecuadas. En procesos complejos las acciones individuales pueden resultar inadecuadas y hasta catastróficas. Es necesario evaluar todas las acciones posibles, su interrelación y su influencia en el resultado final. Este es un procedimiento que intenta acercarse a la toma de decisiones de un experto humano. Una acción individual, para lo expresado aquí, se entenderá como modificación de una variable. - Sistemas de control convencional
Están basados en modelos matemáticos descritos por ecuaciones diferenciales, resultan simples y fáciles de aplicar en acciones individuales. A medida que aumenta el número de variables, también aumenta su complejidad, tiempo de respuesta y costo computacional.
Están basados en razonamiento simbólico (lógica binaria), requieren numerosas variables y gran trabajo computacional para tomar decisiones. En un sistema de control convencional, para un proceso determinado se necesita (se elije) sólo cierto número de variables relevantes, denominadas variables claves. En un sistema experto, para el mismo proceso, se necesitan más variables para tomar decisiones. A mayor cantidad de variables, mejor decisión.
Están basados en variables lingüísticas (linguistic variables) que expresan el conocimiento de un experto humano, necesitan menos variables y menos trabajo computacional que un sistema experto. Las palabras “Fuzzy”, “variables lingüísticas” y otros términos Fuzzy, no significan conceptos nuevos de control, significan procedimientos nuevos para determinar acciones de control. Más aún, lo normal en el diseño de un controlador Fuzzy es plantear el problema como un controlador tradicional y luego “fuzzificarlo”. Por ejemplo, si la entrada del controlador Fuzzy es “más o menos baja” y la salida es “más o menos alta” o “alta”, entonces se trata de un controlador proporcional.
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Last Updated on Sunday, 22 February 2009 21:54 |
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