Dinámica estocástica o compleja con información incompleta: una revisión desde el control
El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes...
- Autores:
-
Gómez, Amalia Dávila
Peña Palacio, Alejandro
Ortiz Valencia, Paula Andrea
Delgado Trejos, Edilson
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/36053
- Acceso en línea:
- http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/186
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- Palabra clave:
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Gómez, Amalia DávilaPeña Palacio, AlejandroOrtiz Valencia, Paula AndreaDelgado Trejos, Edilson2021-09-24T13:17:13Z2021-09-24T13:17:13Z2013-06-30http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/18610.15332/iteckne.v10i1.186http://hdl.handle.net/11634/36053El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes reales de la industria. La literatura presenta diferentes esquemas de control, siendo los modelos neuro-difusos los que reportan mejor desempeño. Estos modelos con- jugan la capacidad de adaptación que tienen las redes neuronales con la robustez de los motores de inferencia que tiene la lógica difusa, para modelar el conocimien- to de expertos mediante reglas de aprendizaje, identifi- car dinámicas complejas y aumentar la adaptabilidad del sistema a perturbaciones que en la práctica tien- den a ser de naturaleza estocástica sumado, a veces, que la información del sistema sea restringida. Este artículo presenta una revisión sobre dificultades y solu- ciones derivadas del control de sistemas estocásticos o complejos con información incompleta. Se revisan las estructuras de control cuando la dinámica del sis- tema presenta vaguedad en los datos, la evolución ha- cia técnicas adaptativas, y el desempeño de las redes neuro-difusas ante procesos estocásticos o complejos con incertidumbre en los datos. De forma preliminar se establece que el control de este tipo de sistemas debe estar compuesto por modelos híbridos soportados en rutinas de optimización y análisis probabilístico que garanticen el tratamiento de las incertidumbres sin afectar el desempeño de las estructuras de control y la consistencia en la precisión.application/pdfspaUniversidad Santo Tomás. Seccional Bucaramangahttp://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/186/227ITECKNE; Vol 10 No 1 (2013); 113-127ITECKNE; Vol 10 No 1 (2013); 113-1272339-34831692-1798Copyright (c) 2018 ITECKNEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Dinámica estocástica o compleja con información incompleta: una revisión desde el controlinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb111634/36053oai:repository.usta.edu.co:11634/360532023-07-14 16:28:54.817metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes reales de la industria. La literatura presenta diferentes esquemas de control, siendo los modelos neuro-difusos los que reportan mejor desempeño. Estos modelos con- jugan la capacidad de adaptación que tienen las redes neuronales con la robustez de los motores de inferencia que tiene la lógica difusa, para modelar el conocimien- to de expertos mediante reglas de aprendizaje, identifi- car dinámicas complejas y aumentar la adaptabilidad del sistema a perturbaciones que en la práctica tien- den a ser de naturaleza estocástica sumado, a veces, que la información del sistema sea restringida. Este artículo presenta una revisión sobre dificultades y solu- ciones derivadas del control de sistemas estocásticos o complejos con información incompleta. Se revisan las estructuras de control cuando la dinámica del sis- tema presenta vaguedad en los datos, la evolución ha- cia técnicas adaptativas, y el desempeño de las redes neuro-difusas ante procesos estocásticos o complejos con incertidumbre en los datos. De forma preliminar se establece que el control de este tipo de sistemas debe estar compuesto por modelos híbridos soportados en rutinas de optimización y análisis probabilístico que garanticen el tratamiento de las incertidumbres sin afectar el desempeño de las estructuras de control y la consistencia en la precisión. |
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