INSTUITUTO TECNOLÓGICO Y DE ESTUDIOS SUPERIORES DE MONTERREY

CAMPUS MORELOS

 

Cb-95-029 .CONTROL INTELIGENTE

 

 

DATOS GENERALES

CLAVE DEL CURSO:                   Cb-95-029

NOMBRE DEL CURSO:               Control Inteligente

REQUISITO:                                  Conocimientos de programación y estructura de datos.

SEMESTRE:                                   6° , 7°, 8°, 9°

CARRERAS:                                  IEC, IMT, ISC, ISE, ISI, LSCA

UNIDADES:                                   8

LABORATORIO:                          NO

HORAS DE CLASE:  3 A LA SEMANA

EQUIVALENCIA:                         No tiene

 

 

OBJETIVO GENERAL

Presentar la teoría y los algoritmos computacionales en que se basan diversas aplicaciones industriales que requieren control inteligente para lograr una producción eficiente.

 

OBJETIVO ESPECIFICO

Presentar los fundamentos de lógica difusa y redes neuronales artificiales y su aplicación al desarrollo de sistemas de control.

 

 TEMAS Y SUBTEMAS DEL CURSO:

 

1.        INTRODUCCIÓN AL CONTROL DIFUSO.

1.1.1            Definición de sistemas difusos y de control difuso.

1.1.2            Uso del control difuso.

1.1.3            Breve historia del control difuso.

1.1.4            Ejemplo de un controlador difuso.

1.1.5            Aplicaciones de control difuso y áreas de investigación.                                   

 

2.        MATEMÁTICAS DEL CONTROL DIFUSO.

2.1.1            Conjuntos difusos y sus operaciones básicas.

2.1.2            Relaciones difusas y el principio de extensión.

2.1.3            Variables lingüísticas y reglas difusas del tipo if – then.

2.1.4            Lógica difusa y razonamiento aproximado.

 

3.        ESPECIFICACIÓN Y DISEÑO DE CONTROLADORES DIFUSOS.

3.1.1            Fuzificadores.

3.1.2            Máquinas de inferencia.

3.1.3            Desfuzificadores.

3.1.4            Sistemas difusos como mapeadores no lineales.

3.1.5            Funcionamiento de un sistema difuso.

 

4.        TECNOLOGÍAS NEURODIFUSAS EN SISTEMAS DE CONTROL.       

4.1.1            Introducción a redes neuronales artificiales.

4.1.2            Perceptrón y adaline.

4.1.3            Retropropagación.

4.1.4            Identificación de sistemas dinámicos.

4.1.5            Control automático mediante redes de retropropagación.

 

5.        CASOS DE ESTUDIO DE APLICACIONES INDUSTRIALES.

5.1.1            Combinación del control difuso con métodos de control convencional.

5.1.2            Aplicaciones en la industria de generación de electricidad.

5.1.2.1        Automatización y control de turbogeneradores de gas.

5.1.2.1.1        Automatización y control de generadores de vapor.

5.1.3            Aplicaciones en la industria automotriz.

5.1.3.1        Sistemas anti-bloqueo de frenos.

5.1.3.2        Control de combustión.

5.1.3.3        Transmisión automática adaptable.

5.1.4            Otras áreas de aplicación.

 

METODOLOGIA SUGERIDA Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

Exposición en pizarrón y proyector de acetatos  y powerpoint (en todos los temas)

Uso de alguna herramienta de simulación  para prácticas

Investigación por parte de los alumnos, exposición y debate en clase 

 

POLITICAS SUGERIDAD DE EVALUACION DEL CURSO

Exámenes parciales: 30%

Examen Final: 20%

Proyecto de Investigación: 15%

Proyecto de Laboratorio: 25%

Asistencia y participación en clase: 10%

 

PERFIL DEL MAESTRO:

Maestro en Ciencias o Doctor en Ingeniería Eléctrica o Electrónica o Control con especialidad en sistemas inteligentes o equivalente.

 

LIBROS(S) DE TEXTO
  1. An Introduction to Fuzzy Control. Driankov, D., Hellendoorn, H., Reinfrank, M. Springer – Verlag, 1996.

2.        Fuzzy Logic & NeuroFuzzy Applications Explained. Von Altrock, Constantine. Prentice-Hall, Inc., 1995.

 

Libros de referencia:                  

  1. A Course in Fuzzy Systems and Control. Li-Xin Wang, Prentice-Hall Inc., 1997.
  2. Fuzzy Logic With Engineering Applications. Ross, T. J., McGraw-Hill Inc., 1997.
  3. Computational Intelligence in Control Engineering. King, Robert E., Marcel Dekker Inc., 1993.
  4. Handbook of Fuzzy Computation. Ruspini, E. H., Bonissone, P. P., Pedrycz, W. Institute Of Physics Publishing Ltd. 1998.
  5. Fuzzy Control. SIEMENS - SIMATIC S7. Siemens AG, 1996.
  6. Neural Networks. Edited by Clifford Lau. IEEE PRESS, 1992.

 

 

ARTÍCULOS SELECCIONADOS

 

  1. Cox, E. [1992]. Fuzzy Fundamentals. IEEE Spectrum, October, pp. 58-61.

 

  1. Mandani, E.H. [1974]. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Proceedings IEE, Vol. 121, No. 12, December, pp.1585-1588.

 

  1. Abdelnour, G. M., Chang, C-H, Huang,F-H, et al [1991]. Design of a Fuzzy Controller Using Input and Output Mapping Factors. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 21, No. 5. September-October, pp. 952-959.

 

  1. Bernard, J. A. [1988]. Use of a Rule-Based System for Process Control. IEEE Control Systems Magazine, Vol. 8, No. 5, pp. 3-13.

 

  1. SPECIAL ISSUE ON FUZZY LOGIC WITH ENGINEERING APPLICATIONS. PROCEEDINGS of the IEEE, March 1995, Vol. 83, No. 3.

 

 

 

PROGRAMACIÓN EN PLATAFORMAS INDUSTRIALES

 

1.        Lewis, R.W. [1998]. Programming industrial control systems using IEC 1131 – 3. The Institution of Electrical Engineers.

 

2.        IEC-1131-7. International Electrotechnical Commission (IEC), Programmable Controllers (IEC-1131). Part 7: Fuzzy Control Programming. Committee Draft CD 1.0 (Rel. 19 Jan 97).