Dinámica estocástica o compleja con información incompleta: una revisión desde el control
El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Santo Tomás
2013-06-01
|
| Series: | Iteckne |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/186 |
| Summary: | El control de procesos con dinámica es- tocástica o compleja es exitoso siempre y cuando se pueda estimar un modelo que se ajuste bien al compor- tamiento, sin embargo, esta suposición pierde validez en aplicaciones donde la información del sistema es reducida o incompleta, muy comunes en ambientes reales de la industria. La literatura presenta diferentes esquemas de control, siendo los modelos neuro-difusos los que reportan mejor desempeño. Estos modelos con- jugan la capacidad de adaptación que tienen las redes neuronales con la robustez de los motores de inferencia que tiene la lógica difusa, para modelar el conocimien- to de expertos mediante reglas de aprendizaje, identifi- car dinámicas complejas y aumentar la adaptabilidad del sistema a perturbaciones que en la práctica tien- den a ser de naturaleza estocástica sumado, a veces, que la información del sistema sea restringida. Este artículo presenta una revisión sobre dificultades y solu- ciones derivadas del control de sistemas estocásticos o complejos con información incompleta. Se revisan las estructuras de control cuando la dinámica del sis- tema presenta vaguedad en los datos, la evolución ha- cia técnicas adaptativas, y el desempeño de las redes neuro-difusas ante procesos estocásticos o complejos con incertidumbre en los datos. De forma preliminar se establece que el control de este tipo de sistemas debe estar compuesto por modelos híbridos soportados en rutinas de optimización y análisis probabilístico que garanticen el tratamiento de las incertidumbres sin afectar el desempeño de las estructuras de control y la consistencia en la precisión. |
|---|---|
| ISSN: | 1692-1798 2339-3483 |