Diseño de un control adaptativo general basado en lógica borrosa

• A. Javier Barragán ^[1] ; Juan M. Enrique ^[1] ; Miguel A. Martínez ^[1] ; José M. Andújar ^[1]
  1. [1] Universidad de Huelva

     Universidad de Huelva

     Huelva, España

     
• Localización: XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018 / coord. por Inés Tejado Balsera , Emiliano Pérez Hernández, Antonio José Calderón Godoy , Isaías González Pérez, María Pilar Merchán García , Jesús Salvador Lozano Rogado , Santiago Salamanca Miño , Blas Manuel Vinagre Jara , 2018, ISBN 978-84-9749-756-5, págs. 846-850
• Idioma: español
• DOI: 10.17979/spudc.9788497497565.0846
• Títulos paralelos:
  • Design of a general adaptive control based on fuzzy logic
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se presenta el desarrollo que per- mite aplicar la conocida regla del MIT para el ajuste adaptativo de controladores borrosos de ti- po Takagi-Sugeno (TS), junto con un ejemplo de aplicación. El citado desarrollo se realiza desde un punto de vista general. Esto es, el marco teórico no impone ningún tipo de restricción sobre la di- mensión del modelo borroso de la planta en nú- mero de entradas, salidas o reglas. De igual for- ma, tampoco se impone ningún tipo de restricción al modelo en cuanto al tipo de función de perte- nencia o la distribución en sus antecedentes. La misma generalidad se aplica al modelo borroso del controlador, obteniéndose un desarrollo aplicable a cualquier sistema no lineal del que se disponga de un modelo borroso de tipo TS.

  • English

    In this paper, the development that allows to apply the well-known rule of MIT for the adaptive adjustment of fuzzy controllers of the Takagi-Sugeno (TS) type, is presented together with an application example. The aforementioned development is carried out from a general point of view. That is, the theoretical framework does not impose any type of restriction on the size of the fuzzy model of the plant in number of imputs, outputs or rules. Likewise, no type of restriction is imposed on the model in terms of the type of membership function or distribution in its antecedents. The same generality is applied to the fuzzy model of the controller, obtaining a development applicable to any non-linear system with a TS fuzzy model available.