Resumen

El problema de regulación exacta de la salida para modelos difusos Takagi-Sugeno (TS), diseñados a partir de subsistemas lineales locales, puede tener solución si las matrices de entrada son las mismas para cada subsistema lineal local. Desafortunadamente, tal condición es difícil de cumplir en general. Por lo tanto, en este trabajo, un sistema de inferencia difuso basado en una red adaptativa (ANFIS) se integra en el controlador difuso con el fin de obtener las funciones de membresía difusas óptimas que produzcan una combinación adecuada de los reguladores locales de tal manera que el error de regulación de salida en estado estacionario se reduzca, evitando de esta manera la condición antes mencionada. En comparación con el método de descenso más pronunciado empleado para sintonizar controladores difusos, ANFIS aproxima los mapeos entre reguladores locales con funciones de membresía que no son necesariamente funciones conocidas como las funciones de membresía de campana gaussiana (gbell), sigmoidal y triangular. Debido a la estructura del controlador difuso, se emplea el método de Levenberg-Marquardt durante el entrenamiento de ANFIS.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:anfis, controlador difuso, reguladores locales, problema exacto de regulación de salida, funciones de pertenencia difusas óptimas, sistema de inferencia difusa, subsistemas lineales locales, subsistema lineal local, error de regulación de salida, método de descenso más pronunciado
• Keywords:anfis, fuzzy controller, local regulators, exact output regulation problem, optimal fuzzy membership functions, fuzzy inference system, linear local subsystems, local linear subsystem, output regulation error, steepest descent method