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Sistemas Inteligentes
 y Redes Neuronales
       (SI01)
  Laboratorio: 8
   Sistemas Difusos I


    Ing. José C. Benítez P.
Sistemas Difusos


   Objetivo
   Fundamento teórico: Los sistemas difusos.
   Laboratorio: Sistemas Difuso con Matlab.
   Conclusiones.
   Tarea.




                                                                                       2
            Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Objetivos

Revisar los conceptos de los sistemas basados en lógica
difusa comúnmente llamados sistemas difusos.
Desarrollo de un ejemplo de control difuso mediante
Matlab.
Fortalecer su competencia redactora del alumno mediante la
redacción del informe de laboratorio con el desarrollo y
preguntas del laboratorio.




                                                                                        3
             Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
EJEMPLO: Modelar un SCbLB con Matlab:
Se desea implementar una lavadora con un sistema difuso. En tal
sentido se ha propuesto un sistema de control difuso con las
siguientes características:
- Entradas: Peso y Nivel de suciedad.
- Salida: Cantidad de Detergente.
--------------------------------------------------------------------------
Se define las Reglas Difusas para el nivel de detergente:




                                                                                                4
                     Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
  Se define las Reglas Difusas para el nivel de detergente:
Peso                                                     Suciedad




   Cantidad de
   detergente:




                                                                                                    5
                         Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:

1. Ingrese al Matlab
2. Escriba Fuzzy en el Command Window




                                                                        Figure 1: Interfaz Grafica de
                                                                        Lógica Difusa para Matlab




                                                                                                        6
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Sistema difuso con Matlab
  Usando el Toolbox de MatLab:



3. Si desea Adicionar una entrada o
   salida en el sistema,
   seleccionamos Edit, Add variable.




                                             Figure 2: Adicionar una entada al sistema difuso
                                                                                                     7
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Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:



4. Para nuestro sistema debemos
   adicionar una entrada mas.




                                                        Figure 3: Sistema Difuso con 2 entradas.


                                                                                                   8
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Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:



5. Procedemos a cambiar los nombres
   de las variables de entrada. En la
   figura 3 seleccionamos input1 y lo
   cambiamos por Peso; seleccionamos
   input2 y lo cambiamos por nivel de
   suciedad. Finalmente seleccionamos
   output1 por cantidad de detergente.
6. Para guardar el archivo seleccionamos
   file export to file




                                                            Figure 4: Guardar archivo de trabajo


                                                                                                      9
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Sistema difuso con Matlab
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7. Guardamos el archivo con el nombre
   lavadora. A continuación debemos
   especificar las funciones de
   pertenecía de los conjuntos .
8. Seleccionamos Edit      Membership
   Funcions




                                                          Figure 5: Modificar los parametros de las
                                                          funciones membership.

                                                                                                    10
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Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:

9. En la figura 6 se muestra las
   funciones de pertenencia para
   cada uno de los conjuntos difusos.
   De manera demostrativa se
   realizara la implementación de la
   primera variable Peso.




                                                           Figure 6: Funciones membership de la
                                                           variable Peso.


                                                                                                     11
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Sistema difuso con Matlab
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10. Según datos del problema la
    variable peso posee un rango de
    [0-10], para obtener este rango
    seleccionamos en el campo range
    el intervalo de [0-10]. Además
    seleccionamos Edit Add
    Custom MF Enter para tener
    cuatro funciones de pertenecía.




                                                        Figure 7: Adicionar las funciones
                                                        membership.

                                                                                                    12
                         Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:



11. En el campo MF name escribimos
    mf4, para evitar confusiones. En el
    siguiente paso cambiaremos todos los
    nombres de acuerdo a nuestro
    problema.




                                                        Figure 8: Cambio de nombre la funcion
                                                        membership adiconada.




                                                                                                     13
                          Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
     12. La variable peso posee cuatro funciones de pertencia como se describen a
         continuación:
         • Liviano: Función trapecio truncado. Constante de [1-2] y decreciente en
           forma lineal de [2-3].
         • Regular: Función triangular de [2-6] con un cenit en 4.
         • Pesado: Función triangular de [4-8] con un cenit en 6.
         • Muy pesado: Función trapecio truncado. Constante de [8-10] y creciente en
           forma lineal de [7-8].




                                                                                                     14
                          Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
13. Para completar las cuatro funciones de partencia para la variable peso, ingresamos
    al sistema los valores que se presentan en la siguiente tabla 1.




                  Tabla 1: Valores para las funciones de pertenencia de la variable Peso.




                                                                                                        15
                             Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
14. Luego de completar las cuatro funciones de partencia se podrá visualizar la
    siguiente pantalla tal como describe la figura 9.




                                    Figure 9: Sistema Difuso con 2 entradas.
                                                                                                      16
                           Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
15. De la misma manera la variable de entrada Nivel de suciedad y la variable de salida
    Cantidad de Detergente debe ser llenado.
16. Para adicionar las reglas difusas seleccionamos Edit- Rules.




                                    Figure 10: Sistema Difuso con 2 entradas.
                                                                                                      17
                           Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
17. Aparecerá la
    siguiente
    pantalla que se
    muestra en la
    siguiente figura
    11.




                                Figure 11: Sistema Difuso con 2 entradas.
                                                                                                  18
                       Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Sistema difuso con Matlab
Usando el Toolbox de MatLab:
    18. Una vez en la pantalla de la figura 11, se pueden editar reglas basándose en
        reglas if then. Para adicionar una regla se debe seleccionar las opciones que
        presentan las entradas y la salida e ingresar la regla deseada para finalmente
        presionar Add rule.
    19. De esta manera todas las reglas difusas deben se reingresadas al sistema.
    20. Para analizar nuestro sistema difuso para diferentes valores de entrada
        seleccionamos view rules automáticamente se mostrara la salida del sistema
        para diferentes entradas.




                                    Figure 11: Sistema Difuso con 2 entradas.
                                                                                                      19
                           Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Laboratorio
1. Implemente un sistema difuso para el control automático de frenado en un
   automóvil. Considera las variables presión y radio como variables de entrada.
    a. Diseñe sus reglas difusas.
    b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango).
    c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic.

2. Implemente un sistema difuso para el control automático de un ventilador en
   una sala de conferencias. Considera las variables temperaturas y número de
   personas como variables de entrada.
    a. Diseñe sus reglas difusas.
    b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango).
    c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic.
3. Implemente un sistema difuso para el control automático de encendido de un
   motor del discovery. Considera las variables de netradas que estime
   pertinentes.
    a. Diseñe sus reglas difusas.
    b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango).
    c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic.


                                                                                                 20
                      Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
Informe de Laboratorio
El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es
redactado en Word con el desarrollo del laboratorio.
Niveles de Informe:
     Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos.
     Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el
     laboratorio).
     Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el
     laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio).
     Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras
     fuentes).
Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el
laboratorio 4 con el siguiente formato:
                         SIRN_PaternoM_Lab8
Adjuntar fuentes que le han ayudado en esta carpeta creada.
Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe
agregar _L8 al final.
Presentar el Informe de Laboratorio 8 en esta carpeta creada.
               Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.   21
Laboratorio 8. Sistemas Difusos




              Blog del curso:
  utpsirn.blogspot.com
                                                                               22
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  • 1. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales (SI01) Laboratorio: 8 Sistemas Difusos I Ing. José C. Benítez P.
  • 2. Sistemas Difusos Objetivo Fundamento teórico: Los sistemas difusos. Laboratorio: Sistemas Difuso con Matlab. Conclusiones. Tarea. 2 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 3. Objetivos Revisar los conceptos de los sistemas basados en lógica difusa comúnmente llamados sistemas difusos. Desarrollo de un ejemplo de control difuso mediante Matlab. Fortalecer su competencia redactora del alumno mediante la redacción del informe de laboratorio con el desarrollo y preguntas del laboratorio. 3 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 4. Sistema difuso con Matlab EJEMPLO: Modelar un SCbLB con Matlab: Se desea implementar una lavadora con un sistema difuso. En tal sentido se ha propuesto un sistema de control difuso con las siguientes características: - Entradas: Peso y Nivel de suciedad. - Salida: Cantidad de Detergente. -------------------------------------------------------------------------- Se define las Reglas Difusas para el nivel de detergente: 4 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 5. Sistema difuso con Matlab Se define las Reglas Difusas para el nivel de detergente: Peso Suciedad Cantidad de detergente: 5 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 6. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 1. Ingrese al Matlab 2. Escriba Fuzzy en el Command Window Figure 1: Interfaz Grafica de Lógica Difusa para Matlab 6 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 7. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 3. Si desea Adicionar una entrada o salida en el sistema, seleccionamos Edit, Add variable. Figure 2: Adicionar una entada al sistema difuso 7 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 8. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 4. Para nuestro sistema debemos adicionar una entrada mas. Figure 3: Sistema Difuso con 2 entradas. 8 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 9. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 5. Procedemos a cambiar los nombres de las variables de entrada. En la figura 3 seleccionamos input1 y lo cambiamos por Peso; seleccionamos input2 y lo cambiamos por nivel de suciedad. Finalmente seleccionamos output1 por cantidad de detergente. 6. Para guardar el archivo seleccionamos file export to file Figure 4: Guardar archivo de trabajo 9 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 10. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 7. Guardamos el archivo con el nombre lavadora. A continuación debemos especificar las funciones de pertenecía de los conjuntos . 8. Seleccionamos Edit Membership Funcions Figure 5: Modificar los parametros de las funciones membership. 10 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 11. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 9. En la figura 6 se muestra las funciones de pertenencia para cada uno de los conjuntos difusos. De manera demostrativa se realizara la implementación de la primera variable Peso. Figure 6: Funciones membership de la variable Peso. 11 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 12. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 10. Según datos del problema la variable peso posee un rango de [0-10], para obtener este rango seleccionamos en el campo range el intervalo de [0-10]. Además seleccionamos Edit Add Custom MF Enter para tener cuatro funciones de pertenecía. Figure 7: Adicionar las funciones membership. 12 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 13. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 11. En el campo MF name escribimos mf4, para evitar confusiones. En el siguiente paso cambiaremos todos los nombres de acuerdo a nuestro problema. Figure 8: Cambio de nombre la funcion membership adiconada. 13 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 14. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 12. La variable peso posee cuatro funciones de pertencia como se describen a continuación: • Liviano: Función trapecio truncado. Constante de [1-2] y decreciente en forma lineal de [2-3]. • Regular: Función triangular de [2-6] con un cenit en 4. • Pesado: Función triangular de [4-8] con un cenit en 6. • Muy pesado: Función trapecio truncado. Constante de [8-10] y creciente en forma lineal de [7-8]. 14 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 15. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 13. Para completar las cuatro funciones de partencia para la variable peso, ingresamos al sistema los valores que se presentan en la siguiente tabla 1. Tabla 1: Valores para las funciones de pertenencia de la variable Peso. 15 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 16. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 14. Luego de completar las cuatro funciones de partencia se podrá visualizar la siguiente pantalla tal como describe la figura 9. Figure 9: Sistema Difuso con 2 entradas. 16 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 17. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 15. De la misma manera la variable de entrada Nivel de suciedad y la variable de salida Cantidad de Detergente debe ser llenado. 16. Para adicionar las reglas difusas seleccionamos Edit- Rules. Figure 10: Sistema Difuso con 2 entradas. 17 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 18. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 17. Aparecerá la siguiente pantalla que se muestra en la siguiente figura 11. Figure 11: Sistema Difuso con 2 entradas. 18 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 19. Sistema difuso con Matlab Usando el Toolbox de MatLab: 18. Una vez en la pantalla de la figura 11, se pueden editar reglas basándose en reglas if then. Para adicionar una regla se debe seleccionar las opciones que presentan las entradas y la salida e ingresar la regla deseada para finalmente presionar Add rule. 19. De esta manera todas las reglas difusas deben se reingresadas al sistema. 20. Para analizar nuestro sistema difuso para diferentes valores de entrada seleccionamos view rules automáticamente se mostrara la salida del sistema para diferentes entradas. Figure 11: Sistema Difuso con 2 entradas. 19 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 20. Laboratorio 1. Implemente un sistema difuso para el control automático de frenado en un automóvil. Considera las variables presión y radio como variables de entrada. a. Diseñe sus reglas difusas. b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango). c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic. 2. Implemente un sistema difuso para el control automático de un ventilador en una sala de conferencias. Considera las variables temperaturas y número de personas como variables de entrada. a. Diseñe sus reglas difusas. b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango). c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic. 3. Implemente un sistema difuso para el control automático de encendido de un motor del discovery. Considera las variables de netradas que estime pertinentes. a. Diseñe sus reglas difusas. b. Diseñe las funciones de pertenencia (tipos y rango). c. Compruebe su sistema con el tool box de fuzzy logic. 20 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.
  • 21. Informe de Laboratorio El Informe de Laboratorio es un documento gráfico en lo posible y es redactado en Word con el desarrollo del laboratorio. Niveles de Informe: Primer nivel: Observaciones. Imágenes con comentarios cortos. Redactar al ir desarrollando el laboratorio. (Requiere desarrollar el laboratorio). Segundo nivel: Conclusiones. Redactar al terminar el laboratorio.(Requiere haber desarrollado el laboratorio). Tercer Nivel: Recomendaciones. (Requiere lectura de otras fuentes). Dentro de su Carpeta Personal del Dropbox crear una carpeta para el laboratorio 4 con el siguiente formato: SIRN_PaternoM_Lab8 Adjuntar fuentes que le han ayudado en esta carpeta creada. Las fuentes deben conservar el nombre original de archivo y se debe agregar _L8 al final. Presentar el Informe de Laboratorio 8 en esta carpeta creada. Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P. 21
  • 22. Laboratorio 8. Sistemas Difusos Blog del curso: utpsirn.blogspot.com 22 Sistemas Inteligentes y Redes Neuronales - Prof. Ing. José C. Benítez P.