Sugeno Fuzzy

8/16/2019 Sugeno Fuzzy

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UNIVERSIDAD CATOLICA DE SANTA MARIA

FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERIAS FISICAS Y

FORMALES.

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA MECANICA,

MECANICA ELECTRICA Y MECATRONICA

ING SERGIO ORLANDO MESTAS RAMOS2 de mayo de 2016

GUIA DE PR CTICA N° 6

APROXIMACIÓN DIFUSA DE FUNCIONES NO

LINEALES MEDIANTE EL SISTEMADIFUSO TSK PROCESOS INTELIGENTES

PRESENTADO POR:

ISAAC AQUINO CUTI

SEMESTRE: IX



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G U I A

D E P R Á C T I C A N ° 6

A P R O X I M A C I Ó N D I F U S A D E F U N C I O N E S N O L I N E A L E S M E D I A N T E E L S

I S T E M A D I F U S O T S K | 0 2 / 0 5 / 2 0 1 6

GUIA DE PRÁCTICA N° 6

APROXIMACIÓN DIFUSA DE FUNCIONES NO

LINEALES MEDIANTE EL SISTEMADIFUSO TSK

PROCESOS INTELIGENTES

Contenido

1. OBJETIVO. ............................................................................................................... 2 2. FUNDAMENTO TEÓRICO. ............................................................................................. 2 3. MATERIALES............................................................................................................. 2 4. DESARROLLO DE LA PRÁCTICA. ...................................................................................... 2 5. CONCLUSIONES. ..................................................................................................... 11

6. BIBLIOGRAFÍA. ........................................................................................................ 11





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G U I A




Figura N°1: Iniciamos Fuzzy como sugeno

Figura N°2: Funciones de Membresía de entrada



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Figura N°3: Funciones de Membresía de salida.

Figura N°4: Reglas del sistema difuso.



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Figura N°5: Superficie obtenida mediante entradas y salidas.

b) FUNCIÓN EXPONENCIAL



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c)

PROPONGA UNA FUNCIÓN NO LINEAL Y APROXIME LA FUNCIÓN A PARTIR DEUN SISTEMA TSK.




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5 Conclusiones

La mayor ventaja del control difuso sugeno es que provee una eficiente y efectivametodología para desarrollar en forma experimental un controlador no lineal sin usarmatemática avanzada.

Aplicar el método de sugeno nos permite la posibilidad de trabajar con funciones.

Tienen garantizada una superficie de control continua. Este método de lógica difusa está bien adaptado al análisis matemático. La manera de definir las señales de entrada y de salida son las mismas que en el método

mamdani.

6 Bibliografía

http://www.iit.upcomillas.es/palacios/matlab/curso_matlab.pdf

http://www.wobi.com/es/blog/creatividad/los-procesos-inteligentes-conducen-un-buen-trabajo https://www.google.com.pe/?gfe_rd=cr&ei=-

ZAUV9zzJMfEqAWg1L3gDQ&gws_rd=ssl#safe=active&q=book+fuzzy+matlab+examples

http://staff.on.br/puxiu/MatLab_Pack/Introduction%20to%20Fuzzy%20Logic%20using%20MatLab%20-%20Sivanandam%20Sumathi%20and%20Deepa.pdf

http://www.wobi.com/es/blog/creatividad/los-procesos-inteligentes-conducen-un-buen-trabajo


https://www.google.com.pe/?gfe_rd=cr&ei=-ZAUV9zzJMfEqAWg1L3gDQ&gws_rd=ssl#safe=active&q=book+fuzzy+matlab+examples










Sugeno Fuzzy

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