Identificación de Modelos Difusos y Control de Sistemas No Lineales
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Este libro presenta un trabajo de investigación sobre la identificación y el control de sistemas no lineales basado en modelos difusos. Se ha implementado con éxito un modelo difuso TS a un problema de referencia conocido de la identificación de datos de plantas no lineales. Para la clasificación de los puntos de datos de entrada y salida se ha utilizado un enfoque basado en el clustering FCM. Después de la agrupación, se utiliza el método de descenso de gradiente para el aprendizaje de los parámetros. También se ha implementado en un problema de datos reales que es un modelo de cont...
Este libro presenta un trabajo de investigación sobre la identificación y el control de sistemas no lineales basado en modelos difusos. Se ha implementado con éxito un modelo difuso TS a un problema de referencia conocido de la identificación de datos de plantas no lineales. Para la clasificación de los puntos de datos de entrada y salida se ha utilizado un enfoque basado en el clustering FCM. Después de la agrupación, se utiliza el método de descenso de gradiente para el aprendizaje de los parámetros. También se ha implementado en un problema de datos reales que es un modelo de control de un operador de una planta química y la precisión fue comparable a los resultados reportados en la literatura. Todo el sistema se ha modelado utilizando la caja de herramientas MATLAB 7.0/Simulink.
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