Modelo híbrido para el control inteligente de procesos, usando tecnología de conjuntos difusos, redes neuronales o artificiales y sistemas basados en conocimientos
Resumen: En el presente trabajo, se muestra una visión global de lo que es el control de procesos, para, posteriormente, concentrar toda la atención en el control asistido por computador y más concretamente en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial al control de procesos. Las redes neu...
- Autores:
-
Álvarez Zapata, Hernán Darío
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 1995
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Modelo hibrido
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Modelo hibrido Sistemas de control Procesos complejos Inteligencia artificial Tecnología Hybrid Model Control systems Complex processes Artificial intelligence Technology |
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Resumen: En el presente trabajo, se muestra una visión global de lo que es el control de procesos, para, posteriormente, concentrar toda la atención en el control asistido por computador y más concretamente en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial al control de procesos. Las redes neuronales artificiales (RNA), los sistemas basados en conocimientos (SBCS) y la lógica difusa (LD), tres técnicas de inteligencia artificial, se estudian en detalle con el fin de detectar sus fortalezas y debilidades, cuando se enfrentan a la tarea de controlar un proceso complejo (no lineal y variante con el tiempo). Se esboza una formalzaci6n del concepto de control inteligente, bajo la óptica de diversas opiniones de expertos en la materia, con el fin de obtener una serie de características deseables para este tipo de sistemas de control y con ellas plantear el modelo híbrido. Con base en el análisis de las técnicas individuales, se entra a plantear un modelo que mezcle las diversas técnicas (hibricación), de modo que se logre un conjunto con alta sinergia y que además brinde el mayor número de características deseables en un sistema de control inteligente. Por último, se desarrolla el modelo, aplicándolo al proceso de obtención de carbón activado en lecho fluidizado, proceso bastante complejo. Con este sistema se ejemplifica toda la rutina de realización de un controlador inteligente, bajo la técnica hibrida que se plantea, además, se logra mostrar como el desempeño de este tipo de sistemas de control, es mejor que el de los sistemas tradicionales, en particular un controlador en modo PI, cuando se aplican a procesos complejos |
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Las redes neuronales artificiales (RNA), los sistemas basados en conocimientos (SBCS) y la lógica difusa (LD), tres técnicas de inteligencia artificial, se estudian en detalle con el fin de detectar sus fortalezas y debilidades, cuando se enfrentan a la tarea de controlar un proceso complejo (no lineal y variante con el tiempo). Se esboza una formalzaci6n del concepto de control inteligente, bajo la óptica de diversas opiniones de expertos en la materia, con el fin de obtener una serie de características deseables para este tipo de sistemas de control y con ellas plantear el modelo híbrido. Con base en el análisis de las técnicas individuales, se entra a plantear un modelo que mezcle las diversas técnicas (hibricación), de modo que se logre un conjunto con alta sinergia y que además brinde el mayor número de características deseables en un sistema de control inteligente. Por último, se desarrolla el modelo, aplicándolo al proceso de obtención de carbón activado en lecho fluidizado, proceso bastante complejo. Con este sistema se ejemplifica toda la rutina de realización de un controlador inteligente, bajo la técnica hibrida que se plantea, además, se logra mostrar como el desempeño de este tipo de sistemas de control, es mejor que el de los sistemas tradicionales, en particular un controlador en modo PI, cuando se aplican a procesos complejosAbstract: In this paper, we show an overview of what the process control, to then focus all attention on computer aided control and more specifically in the application of artificial intelligence techniques to process control . artificial neural networks (ANN), knowledge-based systems (SBCS) and fuzzy logic (LD), three artificial intelligence techniques, are discussed in detail in order to identify their strengths and weaknesses, when faced with the task of controlling a complex process (nonlinear and time-varying). It outlines a concept formalzaci6n intelligent control from the perspective of different opinions of experts in the field, in order to obtain a series of desirable characteristics for this type of control systems and with them raise the hybrid model. Based on the analysis of individual techniques, is entered proposed model mix various techniques (hibricacion) so as to achieve synergy set high and also provide the greatest number of desirable characteristics in a control system intelligent. Finally, the model is developed, applying the process of obtaining activated carbon fluidized bed rather complex process. With this system the entire routine exemplified embodiment of an intelligent controller, in the hybrid technique arises also gets shown Iike performance of such control systems, is better than that of traditional systems, in particular PI controller mode, when applied to complex processesMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de MinasFacultad de MinasÁlvarez Zapata, Hernán Darío (1995) Modelo híbrido para el control inteligente de procesos, usando tecnología de conjuntos difusos, redes neuronales o artificiales y sistemas basados en conocimientos. Maestría thesis, Universidad Nacional De Colombia, Sede Medellin.0 Generalidades / Computer science, information and general worksModelo hibridoSistemas de controlProcesos complejosInteligencia artificialTecnologíaHybrid ModelControl systemsComplex processesArtificial intelligenceTechnologyModelo híbrido para el control inteligente de procesos, usando tecnología de conjuntos difusos, redes neuronales o artificiales y sistemas basados en conocimientosTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL70555600. 1995. Parte 2.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas2application/pdf7006050https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/12236/1/70555600.%201995.%20Parte%202.pdfa9e4d99ed3686c49901110e579c825a0MD5170555600. 1995. 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