X-ray characterization

Este trabajo es teórico por naturaleza, por lo que se dificulta el análisis económico del mismo. No obstante, para cumplimentar este trabajo se necesitó una computadora con Matlab durante tres meses aproximadamente. Para la implementación real de este sistema de control, una vez puesto en funcionamiento nuevamente el cuadro de fricción del Laboratorio de Instrumentación y Control del Departamento de Automática y Sistemas Computacionales de la UCLV, no se necesitarían inversiones adicionales pues se cuenta con el soporte necesario (computadora con los programas indispensables, tarjeta de adquisición de datos, sensores, actuadotes, etc).

Por otro lado, los resultados alcanzados contribuyen a ampliar los conocimientos del departamento, fundamentalmente sobre el control borroso, lo cual tributaría a futuras investigaciones del departamento y enriquecerán la preparación de docentes y alumnos en esta técnica.

3.4 Consideraciones finales del capítulo.

En este capítulo se diseñó un controlador proporcional y un controlador borroso para regular el nivel del tanque. El controlador borroso diseñado inicialmente, a través de la técnica de modelo libre, ofreció aceptables resultados. Este sufrió unas modificaciones, durante el transcurso de la simulación, con el objetivo de que en la salida propiciara una respuesta lo más parecida posible al controlador proporcional, lo que se logró disminuyendo el número de las reglas básicas.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Conclusiones

Considerando el objetivo fundamental de este trabajo de diploma, se arriba a las siguientes conclusiones:

1 De la revisión bibliográfica se deduce que las técnicas que se han desarrollado de control borroso ofrecen una amplia gama de aplicación para el control no lineal.

2 La técnica de modelo libre seleccionada es sencilla de implementar, aunque su complejidad aumenta con las exigencias de control y depende de la experiencia de los expertos.

3 Las técnicas de control clásico y control borroso implementadas brindaron aceptables resultados en la regulación del nivel en el Laboratorio de Instrumentación y Control del Departamento de Automática y Sistemas Computacionales de la UCLV a través del empleo del MATLAB.

Recomendaciones

Para futuros trabajos e investigaciones en esta temática, se recomienda:

1 Aplicar la técnica de control borroso descrita al sistema real del Laboratorio de Instrumentación y Control.

2 Diseñar controladores borrosos basados en la técnica de modelo libre a diferentes procesos de interés para el Departamento de Automática y Sistemas Computacionales.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

ABUSLEME, A. C. (2000) CONTROL DIFUSO DE VEHÍCULO

VOLADOR NO TRIPULADO. Maestría, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA

DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA

ACEVES, A. (2001) Usos y abusos de la LOGICA DIFUSA para el control de procesos: Una alternativa para modelar lo incompleto de la información y lo impreciso de una observación. Con mantenimiento productivo, N° 8 pp.12-17

AGUILAR, M. E., PEREDO, C. & URBIETA, R. (2002) Sistema de Control Difuso de Nivel utilizando el Microcontrolador AL220. Azul, 147 pp.1-21

ARBILDO, A., LOMBIRA, J. & OSORIO, I. (2002) Simulación Dinámica y Control Difuso de una Columna de Destilación Continua. Revista Peruana de Química e

Ingeniería Química, 5 (1), pp.47-57

BYCHKÓ, B., TUR, J., SELVA, A. & JOSÉ, A. (1988) Procesos Químicos y

Termoenergéticos Dinámica y Control.La Habana, Andre Voisin.

CHRISTOFIDES, P. & EL-FARRA, N. (2005) Control of Nonlinear and Hybrid Process

Systems.New York, Springer.

CONG, B., HOANG, N., KHANH, H., TRUONG, B. & YAMADA, K. (2003) fuzzy Inference Methods Employing T-norm with Threshold and Their Implementation.

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatic, 7

(No.3), pp. 363

D' NEGRI, E. & DE VITO, E. L. (2006) Intoducción al Razonamiento Aproximado: Lógica Difusa. Revista Argengentina de Medicina Respiratoria, 4 pp. 126-136 DADONE, P. (2001) Design Optimization of Fuzzy Logic Systems. Doctorado, State

University

DEKLER, M. (2003). Properties of Nonlinear Systems En: Nonlinear Control Systems. DONOSO, S. (2006) Análisis de Regresión Difusa: Nuevos Enfoques y Aplicaciones.

Dotorado, Universidad de Granada

ESCRIG, A. (2007) La revolución de la lógica difusa. Antena de Telecomunicación, pp.38-39

ESPINOSA, J., VANDEWALLE, J. & WERTZ, V. (2005) Fuzzy Logic, Identification

and Predictive Control.London, Springer.

FERREYRA, A. & FUENTES, R. (1998) ESTUDIO COMPARATIVO ENTRE CONTROL PID Y DIFUSO En:CONGRESO NACIONAL DE

INSTRUMENTACION, México,

GRIEGO, I. R. (1990) Análisis y Diseño de Sistema de Control a Escala de

Laboratorio. Tesis de Grado, Universidad Central de Las Villas

HANGOS, K., BOKOR, J. & SZEDERKÉNYI, G. (2004) Analysis and Control of

Nonlinear Process Systems EE.UU., Springer.

HARRIS, J. (2006) Fuzzy Logic Applications in Engineering Science.Netherlands, Springer.

HERNÁNDEZ, M. (2003) Aclarando la Lógica Borrosa (Fuzzy Logic). Revista Cubana

de Física, 20 pp.135-139

IBRAHIM, A. M. (2004) Fuzzy Logic for Embedded Systems Applications.United States of America, Elsevier.

KOVACIC, Z. & BOGDAN, S. (2006) Fuzzy Controller Design Theory and

Applications.Texas, Taylor and Francis.

LÓPEZ, J. A., MUÑOZ, P. A. & CARDONA, J. E. (2007) Control de un Motor Utilizando Lógica Difusa con Reglas Sintonizadas por Algoritmos Genéticos. Scientia et

Technica Año XIII, (No.37), pp.121-125

MARTÍNEZ, B. L. (2007) Identificación borrosa de sistemas no lineales mediante

algoritmo de agrupación incremental con aplicación a un proceso fermentativo de bioetanol. Dotorado, Universidad Central de Las Villas.

MOHD, S. B., KHOR, W. C. & YA’ACOB, M. E. (2004) FUZZY LOGIC CONTROL OF A NONLINEAR PH-NEUTRALISATION IN WASTE

WATER TREATMENT PLANT. International Journal of Engineering and

Technology, 1 (No. 2), pp. 197 - 205

NGUYEN, H. T. & WU, B. (2006) Fundamentals of Statistics with Fuzzy Data

ABC.New York, Springer.

OGATA, K. (1998) Ingeniería de Control Moderna.3ra Edición. México, Prentice Hall. PASSINO, K. M. & YURKOVICH, S. (1998) Fuzzy Control.California, Addison-Wesley. PINEDA, L. M. (2008) Modelo matemático de un avión autónomo. Trabajo de Diploma,

Universidad Central De las Villas

REGISTER, A. H. (2007) A Guide to MATLAB® Object-Oriented Programming New York, Chapman & Hall/CRC.

RODRÍGUEZ, M. A. (1980) Descripción Matemática y Control Automático del

Proceso Periódico de Cristalización de Azúcar. Doctorado, Universidad Centra

de Las Villas

RODRÍGUEZ, M. A., ABREU, J. R., BACA, R. & MARTÍNEZ, B. L. (2007) Simulación Borrosa de un Reactor con Reacción Exotérmica no Lineal. Dyna, (Nro. 153), pp. 333-341

ROFFEL, B. & BETLEM, B. (2006) Process Dynamics and Control Modeling for

Control and Prediction.England, Wiley.

SIRA, H., MÁRQUEZ, R., RIVAS, F. & LLANES, O. (2004) Control de Sistemas No

Lineales.[en línea]. Disponible en:http://www.ing.ula.ve/~marquez/snl/. Consultado

SIVANANDAM, S. N., SUMATHI, S. & DEEPA, S. N. (2007) Introduction to Fuzzy

Logic using MATLAB.New York, Springer.

SMITH, C. A. & CORRIPIO, A. B. (1997) Principles and Practice of

Automatic Process Control, New York, John Wiley & Sons.[en línea]. Disponible

Consultado

TAKAGI, T. & SUGENO, M. (1985) Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 15 (1), pp.116-132

WU, H. & MENDEL, J. M. (2003) Choosing Linguistic Connector Word Models for Mamdani Fuzzy Logic Systems. The IEEE International Conference on Fuzzy

Systems, pp.624-629

ZADEH, L. A. (1996) Nacimiento y Evolución de la Lógica Borrosa, el Soft Computing y la Computación con Palabras: un Punto de Vista Personal. Psicothema, 8 pp. 421- 429

ANEXOS

Anexo I Orden de activación de las reglas para el controlador borroso de cinco reglas.

Figura A. 4. Activación de la tercera regla.