Download Cátedra de Inteligencia Artificial

Document related concepts

Lógica difusa wikipedia , lookup

Ingeniería de control wikipedia , lookup

Telémetro láser wikipedia , lookup

I Carinae wikipedia , lookup

Computadora analógica wikipedia , lookup

Transcript
Cátedra de Inteligencia Artificial
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Departamento de Eléctrica, Electrónica y Computación
Universidad Nacional de Tucumán
TRABAJO PRACTICO N°3: FUZZY LOGIC (FL)
Las consignas del Trabajo Practico consisten en el cumplimiento de las siguientes clausulas:
1. Desarrollo del marco teórico general de Fuzzy Logic.
2. Desarrollo del marco teórico particular de Fuzzy Logic.
3. Resolución de las situaciones problemáticas planteadas.
4. Elaboración de Conclusiones.
5. Documentar Bibliografía utilizada.
6. Documentar Sitios webs utilizados.
La presentación deberá realizarse en papel y tendrá carácter unipersonal.
Problema N°1
Supongamos que tenemos que controlar la apertura de una válvula perteneciente a un aire
acondicionado teniendo en cuenta la temperatura de una habitación y la humedad que haya en
ella. El comportamiento de dicha válvula está definido por tres variables: abertura alta (si la
abertura es mayor que 20 mm se considera un grado de pertenencia igual a 1, descendiendo
linealmente de 20 a 14), media (valor de 1 si esta entre 10 y 18) y baja ( si la abertura esta entre 0
y 4 mm se considera un grado de pertenencia igual a 1, descendiendo linealmente hasta llegar a
14). El objetivo es que la temperatura de la habitación siempre se mantenga en un intervalo de
[+18º,22º].
Cuadro de Entrada:
Temperatura =
(Fría
Templada
Caliente)
Humedad =
(Baja
Media
Alta)
Se pide:
a) Definir el universo del discurso, las variables lingüísticas, las posibles particiones y sus
posibles etiquetas para describirlos.
b) Construir los conjuntos difusos necesarios para representar los posibles estados, diciendo qué
valores comprende y el conjunto de reglas correspondientes.
Página 1
Cátedra de Inteligencia Artificial
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Departamento de Eléctrica, Electrónica y Computación
Universidad Nacional de Tucumán
Problema N°2
Se debe de crear un sistema que permita la automatización de un agente automóvil el cual
persigue un objeto (pelota) hasta lograr capturarlo. Las características de dicho sistema es medir
la velocidad del agente para que pueda acercarse al objeto, donde la velocidad del agente es del
rango 0 a 40 m/s el cual en lógica difusa se encuentra nominado como [parar, poca velocidad,
moderada velocidad, rápida velocidad] la cual varia de acuerdo a la distancia del objetivo la
distancia de rango es de 0 a 5 m [cero, muy cerca, cerca, mediana, lejos]. Además para mantener
el objetivo en el rango de visual que varia de -45º a 45º donde las etiquetas correspondientes es
izquierda, centro y derecha. El movimiento del vehiculo esta medido en rpm cuyo rango es 0 a
5900 rpm donde se etiqueta de la siguiente forma “giro izquierda”, “recto” y “giro derecha”.
Se pide:
a) armar los termset de las variables intervinientes en el problema.
b) Indicar a su vez los valores de las variables.
c) crear el conjunto de reglas que rigen al sistema.
Problema N°3
La compañía OsoPolar S.A. se dedica al desarrollo y fabricación de aparatos de aire acondicionado
domésticos. Un aparato de aire acondicionado convencional tiene como objetivo mantener la
temperatura real de una habitación aproximadamente igual a una temperatura de referencia que
coincide en cada momento con la indicada por el usuario en el termostato. Los técnicos de la
compañía están desarrollando una nueva línea de aparatos de aire acondicionado “inteligentes”,
que utilizan la inferencia difusa para adaptarse al entorno y a las intenciones del usuario con
objetivo de
proporcionar un mayor confort y un menor consumo.
Básicamente, la temperatura de referencia que persigue el aparato no es exactamente la
temperatura indicada en el termostato sino que se obtiene sumándole o restándole una
corrección calculada en base a las siguientes reglas:
-
R1) Si el índice de luminosidad de la habitación es alto y la temperatura real de la
habitación es caliente, entonces la corrección es negativa (fresca).
Página 2
Cátedra de Inteligencia Artificial
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Departamento de Eléctrica, Electrónica y Computación
Universidad Nacional de Tucumán
-
R2) Si el índice de luminosidad de la habitación es bajo y la temperatura real de la
habitación es muy fria, entonces la corrección es positiva (más caliente).
-
R3) Si la temperatura real de la habitación es muy caliente y la luminosidad de la
habitación es alta (se quiere enfriar la habitación), entonces la corrección es negativa (más
fresca).
-
R4) Si la temperatura real de la habitación es fría y la luminosidad de la habitación es alta
(se quiere calentar la habitación), entonces la corrección es positiva(caliente).
-
R5) Si la temperatura real de la habitación es templada y la luminosidad de la habitación
es media, entonces la corrección es neutral.
Se han establecido los siguientes conjuntos difusos:
Temperatura (15ºC hasta 40ºC), luminosidad (0 a 10), Corrección (-10 a 10)
Se pide:
a) armar los termset de las variables intervinientes en el problema.
b) Indicar a su vez los valores de las variables.
c) crear el conjunto de reglas que rigen al sistema.
Problema N°4
Agapito lleva 8 años encargado del control de la turbina GG-35 y es ya una autoridad en su
manejo. Agapito ha reconocido que para controlar la turbina solamente se fija en el ruido que
produce y en un sensor de temperatura, concretamente:
-
R1. Si el nivel de ruido es normal y la temperatura es alta, entonces establece una
velocidad suave.
-
R2. Si el nivel de ruido es normal y la temperatura no es alta, entonces establece una
velocidad moderada.
-
R3. Si el nivel de ruido es bajo, entonces establece una velocidad alta.
-
R4. Si la velocidad es suave, la fuerza de frenado debe ser normal.
-
R5. Si la velocidad es moderada, la fuerza de frenado debe ser alta.
-
R6. Si la velocidad es alta, la fuerza de frenado debe ser alta.
Página 3
Cátedra de Inteligencia Artificial
Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Departamento de Eléctrica, Electrónica y Computación
Universidad Nacional de Tucumán
Tras diversas entrevistas con Agapito se han elaborado los siguientes conjuntos difusos para los
valores del nivel de ruido, temperatura, velocidad y fuerza de frenado:
Nivel de ruido (sobre una escala de 0 a 12):
- bajo (0/1, 1/3, 1/5, 0/7)
- normal (0/5, 1/7, 1/9, 0/11)
Temperatura (sobre una escala de 20º a 100º C):
- alta (0/40, 1/60, 0/80)
Velocidad (sobre una escala de 0 a 100 rpm):
- suave (0/10, 1/30, 0/50)
- moderada (0/30, 1/50, 0/70)
- alta (0/60, 1/70, 1/90, 0/100)
Fuerza de frenado (en un índice especial que varía de 0 a 5)
- normal (0/1, 1/3, 0/5)
- alta (0/3, 1/4, 1/5)
Se pide:
a) armar los termset de las variables intervinientes en el problema, completar dichas
variables en los casos que sean necesarios.
b) crear el conjunto de reglas que rigen al sistema.
Página 4