Identificación borrosa de un modelo dinámico del proceso de obtención de las vitroplantas de piña MD-2 en la etapa de multiplicación
Fecha
2010-06-21
Autores
Payan Viamonte, Oscar
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Editor
Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
La identificación de sistemas dinámicos a partir de mediciones de entrada-salida es un tema importante de investigación en la actualidad con una gran cantidad de aplicaciones. Dentro del modelado de sistemas, el modelado borroso ofrece una amplia gama de posibilidades por permitir incorporar el conocimiento y la experiencia de los operadores e ingenieros del proceso. La lógica borrosa se ha unido a otras técnicas de Inteligencia Artificial como las redes neuronales para crear sistemas híbridos conocidos en la literatura como neuroborrosos.
En este trabajo se realiza el modelado borroso del proceso de obtención de las vitroplantas de piña MD-2 en la etapa de multiplicación en los BIT usando la arquitectura ANFIS implementada en MATLAB con el objetivo de utilizar las técnicas de aprendizaje de las redes neuronales y la posibilidad de incorporar conocimiento en forma de reglas borrosas.
El modelado se realiza con técnicas inteligentes debido a que los modelos existentes en el Centro de Bioplantas de la provincia de Ciego de Ávila eran aproximaciones lineales de un proceso con grandes alinealidades y dinámicas complejas.
El resultado más importante del trabajo es la obtención del modelo borroso, se puede observar un mejor desempeño de este en comparación con los anteriores.
Descripción
Palabras clave
Identificación de Sistemas Dinámicos, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Modelos no Lineales