Control difuso de temperatura para carga resistiva con microcontrolador de 8 bits
RESUMEN: Presentado en 1974 como una tecnología emergente que apuntaba hacia las aplicaciones industriales, el control difuso le ha agregado una dimensión prometedora al dominio existente en la ingeniería de control convencional. Cuando un sistema complejo físicamente no entrega un modelo matemático...
- Autores:
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Meneses Benavides, Gustavo Adolfo
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2005
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/140
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/140
- Palabra clave:
- Control difuso de temperatura
Microcontroladores
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
| Summary: | RESUMEN: Presentado en 1974 como una tecnología emergente que apuntaba hacia las aplicaciones industriales, el control difuso le ha agregado una dimensión prometedora al dominio existente en la ingeniería de control convencional. Cuando un sistema complejo físicamente no entrega un modelo matemático preciso o razonablemente aproximado y en particular cuando la descripción del sistema requiere de cierta experiencia, en términos generales, la metodología del control difuso tiene características sobresalientes y meritos distinguidos sobre muchas otras técnicas. La utilización del conocimiento humano en el diseño de controladores no solo representa una ventaja sino que es a menudo necesario. La relativamente nueva tecnología de control difuso tiende a ser una alternativa más que un reemplazo de las técnicas de control existentes. Comparada con los enfoques convencionales, el control difuso utiliza más información de los expertos del área, acoge más un cierto tipo de heurística y se apoya menos en la modelación matemática de un sistema físico. El proceso de escogencia de un conjunto difuso o de una base de reglas difusa puede parecer bastante subjetivo si se trata de tener en cuenta el conocimiento humano sobre los sistemas físicos internos de una planta. Sin embargo esta es la misma situación que escoger un modelo en control determinístico o una distribución en control estocástico. |
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