Control Inteligente -Procesos Avanzados

DESARROLLO DE LAS TÉCNICAS

Dificultades presentadas

-- Alta dimensionalidad del proceso
-Variación con el tiempo de las características del sistema
-No linealidades en el comportamiento del proceso
-Problemas de medición bajo incertidumbre
-Objetivos de control demasiado complejo
-Condiciones de alarma rigurosas
-Modelación muy pobre de la dinámica del proceso
-restricciones operativas del proceso
-Probabilidad de falla en sensores o actuadores

CONTROL INTELIGENTE

-Sistema capaz de comprender, razonar y aprender acerca del proceso, perturbaciones y condiciones de operación
-Tiene un módulo característico encargado de realizar la tarea de evaluación de la eficiencia del control y aprendizaje de operaciones nuevas de operación
-Esta labor la realiza una computadora

SISTEMAS BASADOS EN CONOCIMIENTOS

-Es una base de datos denominada base de conocimientos
-Tiene un módulo (motor de inferencias) encargado de realizar la deducción o inferencia de la respuesta a un determinado conjunto de condiciones o evidencias que sobre el fenómeno se presentan en cualquier momento

Sistemas expertos
-Sistema basado en conocimientos
-Su origen directo es la experiencia proveniente de un experto, quien debe conocer profundamente el sistema
-Usa reglas exactas sobre las cuales no hay incertidumbre

Lógica difusa
-El control difuso proporciona una metodología formal para representar, manipular e implementar conocimiento heurístico humano de como se debe controlar un sistema.
-El control difuso involucra la incorporación de esa experiencia a través de un conjunto de reglas.
-Está basada en el uso de expresiones lingüísticas provenientes del operador experto para calificar las acciones de control

¿Cuando usar un controlador difuso?
-En procesos difíciles de automatizar y que son fácilmente controlados por operarios humanos.
-Procesos con incertidumbres o de difícil estimación de los parámetros que los definen.
-Procesos complejos, no lineales, de orden elevado, variantes en el tiempo.
-Procesos difíciles de medir las variables a controlar, o con medidas no fiables.

Ventajas:
-No necesitan un modelo de la planta
-Fáciles de implementar.
-Poco sensible a cambios en el sistema.
-Alto rechazo al ruido...

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