{"id":77318,"date":"2021-10-08T00:00:00","date_gmt":"2021-10-08T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.embention.com\/index.php\/2021\/10\/08\/controlador-de-logica-difusa-una-nueva-tecnica-de-control-para-drones\/"},"modified":"2024-03-26T07:49:43","modified_gmt":"2024-03-26T07:49:43","slug":"controlador-de-logica-difusa-una-nueva-tecnica-de-control-para-drones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.embention.com\/es\/noticias\/controlador-de-logica-difusa-una-nueva-tecnica-de-control-para-drones\/","title":{"rendered":"Controlador de L\u00f3gica Difusa: Una nueva t\u00e9cnica de control para drones"},"content":{"rendered":"

Los controladores de l\u00f3gica difusa se han aplicado con mucho \u00e9xito a muchas aplicaciones industriales durante las \u00faltimas d\u00e9cadas. Sin embargo, este tipo de sistema de control no es muy conocido entre los ingenieros de control. Ahora, Autopiloto Veronte a\u00f1ade esta tecnolog\u00eda a sus herramientas de Programas para que pueda usarse f\u00e1cilmente para definir programas usando el Dise\u00f1o Basado en Modelos.<\/p>\n

Implementaci\u00f3n de la t\u00e9cnica de l\u00f3gica difusa<\/h2>\n

La l\u00f3gica difusa es similar al proceso de inferencia y sentimiento del ser humano. A diferencia de la estrategia de control cl\u00e1sico, que es un control de punto a punto, el control difuso es un control de rango a rango. Las entradas y salidas del controlador son las mismas que las de las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas, por lo que la entrada es el error en la variable controlada y la salida es la magnitud de control. Sin embargo, la salida de un control difuso se deriva de las difusiones de entradas y salidas utilizando las funciones de pertenencia asociadas. Una entrada n\u00edtida se convertir\u00e1 en los diferentes miembros de las funciones de pertenencia asociadas en funci\u00f3n de su valor actual. Desde este punto de vista, la salida se basa en su pertenencia a las diferentes funciones de pertenencia, que pueden considerarse como una gama de entradas.<\/p>\n

Para implementar la t\u00e9cnica de l\u00f3gica difusa en una aplicaci\u00f3n real se requieren tres pasos:<\/p>\n

    \n
  1. Fuzzificaci\u00f3n: Convierte datos cl\u00e1sicos en funciones de pertenencia.<\/li>\n
  2. Inferencia: Combina funciones de pertenencia con reglas de control para derivar la salida difusa.<\/li>\n
  3. Defuzzificaci\u00f3n: Utiliza un m\u00e9todo para calcular cada salida asociada y obtener la salida final de una tabla de b\u00fasqueda.<\/li>\n<\/ol>\n

    Todas las m\u00e1quinas pueden procesar datos n\u00edtidos o cl\u00e1sicos, como “verdadero” o “falso”. Para permitir que las m\u00e1quinas manejan una entrada de lenguaje vaga como “de alguna manera satisfecho”, la entrada y salida n\u00edtidas deben convertirse en variables ling\u00fc\u00edsticas con componentes difusos, por ejemplo: “Alto”, “Medio” y “Bajo”, o “R\u00e1pido” , \u201cMedio\u201d y \u201c Lento\u201d. En comparaci\u00f3n con las t\u00e9cnicas de control cl\u00e1sicas, como un PID est\u00e1tico, un controlador difuso es capaz de adaptarse a la din\u00e1mica de la planta. Si la funci\u00f3n de transferencia de la planta cambia con el tiempo, es necesario obtener programaci\u00f3n con un controlador PID, mientras que los par\u00e1metros de l\u00f3gica difusa permanecen constantes.<\/p>\n

    La integraci\u00f3n de este nuevo m\u00e9todo de control en Autopiloto Veronte hace posible el control de cualquier sistema din\u00e1mico con las ventajas de las reglas difusas. Aplicado al control de drones, el Controlador de L\u00f3gica Difusa permite dise\u00f1ar controladores optimizados robustos a los cambios de la aeronave (fallos de motor, bloque de actuador de control, liberaci\u00f3n de carga\u2026).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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