Control Inteligente

FORMATO OFICIAL DE MICRODISEÑO
CURRICULAR
FACULTAD: INGENIERÍA
PROGRAMA: ELECTRÓNICA
1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO
NOMBRE DEL CURSO: CONTROL INTELIGENTE
CÓDIGO:
No. DE CRÉDITOS ACADÉMICOS: 3 HORAS SEMANALES: 4
REQUISITOS:
ÁREA DEL CONOCIMIENTO: INGENIERÍA APLICADA
UNIDAD ACADÉMICA RESPONSABLE DEL DISEÑO CURRICULAR:
ÁREA DE CONTROL
COMPONENTE BÁSICO
COMPONENTE FLEXIBLE
TIEMPO (en horas) DEL TRABAJO ACADÉMICO DEL ESTUDIANTE
Actividad Académica Del
Estudiante
Horas
Trabajo Presencial
Trabajo Independiente
64
80
Total
(Horas)
144
2. PRESENTACIÓN RESUMEN DEL CURSO
Esta asignatura tiene como objetivo proporcionar conocimientos sobre técnicas de control
inteligente: control borroso, control basado en redes neuronales, control adaptativo y
control basado en algoritmos genéticos. Para lo cual se abordarán los conceptos básicos de
las diferentes técnicas comentadas así como las posibilidades de diseño y aplicación de las
mismas a los sistemas de control.
3. JUSTIFICACIÓN.
El control inteligente en la ingeniería electrónica constituye la herramienta necesaria para
analizar y desarrollar algoritmos de simulación de control que permiten implementar en
tiempo real a través de microcontroladores o procesadores digitales de señales, sistemas
automáticos ya sea en el dominio del tiempo o de la frecuencia.
4. COMPETENCIAS GENERALES
SABER
HACER
SER
COMPETENCIAS GENERALES
Identificar las principales técnicas de
INTERPRETATIVA
control inteligente.
Determinar la técnica que se debe aplicar
para la solución de un problema de
aplicación.
Aprender a analizar y diseñar sistemas de
ARGUMENTATIVA
control inteligente en el dominio del
tiempo y la frecuencia.
Seleccionar y recomendar soluciones
PROPOSITIVA
óptimas a problemas de control aplicando
la inteligencia artificial.
Aplicar técnicas de programación en programas de simulación para el
análisis y diseño de sistemas de control inteligente.
Desarrollar habilidades en el manejo de programas de simulación.
Contribuir a lograr rigor científico, tanto en lo que se refiere a la aplicación
de los conceptos y a la formulación de los temas, como a la aplicación de
los métodos y formas de trabajo.
5. DEFINICIÓN DE UNIDADES TEMATICAS Y ASIGNACIÓN DE TIEMPO DE
TRABAJO PRESENCIAL E INDEPENDIENTE DEL ESTUDIANTE POR
CADA EJE TEMÁTICO
UNIDAD
No.
1
NOMBRE DE LAS UNIDADES Y CONTENIDOS
TEMÁTICOS
Redes Neuronales
Concepto de neurona artificial y red neuronal.
Tipos básicos de redes neuronales.
Métodos de aprendizaje.
Identificación de sistemas mediante redes neuronales.
Control de sistemas mediante redes neuronales.
DEDICACIÓN DEL
ESTUDIANTE (horas)
a) Trabajo
Presencial
b) Trabajo
Independiente
16
20
HORAS
TOTALES
(a + b)
36
2
3
4
5
Lógica difusa
Conceptos básicos de lógica difusa.
Conjuntos borrosos. Propiedades. Operaciones con
conjuntos borrosos.
Relaciones borrosas. Operaciones con relaciones
borrosas.
Razonamiento aproximado.
Variables lingüísticas. Proposiciones borrosas.
Reglas if-then. Reglas de inferencia.
Representación del significado de una regla:
implicación Mamdani, Zadeh y otras.
Estructura de un controlador borroso.
Control neurodifuso
Introducción.
Agrupamiento.
Determinación de características.
Agrupamiento substractivo.
Sistemas de inferencia neurodifusos (ANFIS).
Controladores neurodifusos.
Algoritmos genéticos
Conceptos básicos: codificación de soluciones,
individuos, población, función de salud.
Algoritmo genético simple: selección, mutación y cruce.
Aplicación a diferentes tipos de controladores.
Control adaptativo
Conceptos generales.
Control de ganancia.
Modelo de referencia.
Regulador autoajustable.
TOTAL
16
20
36
12
15
27
8
10
18
12
15
27
64
80
144
6. PROGRAMACIÓN SEMANAL DEL CURSO
Unidad
Temática
No.
Semanas
1
1
2
3
4
5
6
2
7
8
CONTENIDOS TEMÁTICOS
Concepto de neurona artificial y red
neuronal.
Tipos básicos de redes neuronales.
Identificación de sistemas mediante
redes neuronales.
Control de sistemas mediante redes
neuronales.
Control de sistemas mediante redes
neuronales.
Conceptos básicos de lógica difusa.
Conjuntos borrosos. Propiedades.
Operaciones con conjuntos borrosos.
Relaciones borrosas. Operaciones con
relaciones borrosas.
Razonamiento aproximado.
Variables lingüísticas. Proposiciones
borrosas.
Reglas if-then. Reglas de inferencia.
Representación del significado de una
regla: implicación Mamdani, Zadeh y
otras.
Estructura de un controlador borroso.
H. T. P. = Horas De trabajo presencial
H. T. I. = Horas de trabajo independiente
H. T. P.
ACTIVIDADES Y ESTRATEGIAS
PEDAGÓGICAS
H.T.I.
Clases
Laboratorio
y/o practica
Trabajo
dirigido
Trabajo
independiente
Exposición del docente
4
0
5
Exposición del docente, Talleres
2
2
5
Exposición del docente, Talleres
2
2
5
Talleres, Exposiciones
0
4
5
Exposición del docente
4
0
5
Exposición del docente, Talleres
2
2
5
Exposición del docente, Talleres
2
2
5
Exposición del docente, Talleres
1
3
5
Unidad
Temática
No.
Semanas
9
3
10
11
12
4
13
14
5
15
16
CONTENIDOS TEMÁTICOS
Introducción.
Agrupamiento.
Determinación de características.
Agrupamiento substractivo.
Sistemas de inferencia neurodifusos
(ANFIS).
Controladores neurodifusos.
Conceptos básicos: codificación de
soluciones, individuos, población,
función de salud.
Algoritmo genético simple: selección,
mutación y cruce.
Aplicación a diferentes tipos de
controladores.
Conceptos generales.
Control de ganancia.
Modelo de referencia.
Regulador autoajustable.
H. T. P. = Horas De trabajo presencial
H. T. I. = Horas de trabajo independiente
H. T. P.
ACTIVIDADES Y ESTRATEGIAS
PEDAGÓGICAS
H.T.I.
Clases
Laboratorio
y/o practica
Exposición del docente
4
0
5
Exposición del docente, Talleres
1
3
5
Exposición del docente,
Talleres, Exposiciones
1
3
5
Exposición del docente, Talleres
3
1
5
Exposición del docente,
Talleres, Exposiciones
1
3
5
Exposición del docente, Talleres
1
3
5
1
3
5
1
3
5
Exposición del docente,
Talleres, Exposiciones
Exposición del docente,
Talleres, Exposiciones
Trabajo
dirigido
Trabajo
independiente
7. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE
UNIDAD TEMÁTICA
1. Redes neuronales
2. Lógica difusa
3. Control neurodifuso
4. Algoritmos genéticos
5. Control adaptativo
ESTRATEGIA DE EVALUACION
Evaluación, Talleres, Laboratorios,
Exposiciones
Evaluación, Talleres, Laboratorios,
Exposiciones
Evaluación, Talleres, Laboratorios,
Exposiciones
Evaluación, Talleres, Laboratorios,
Exposiciones
Evaluación, Talleres, Laboratorios,
Exposiciones
PORCENTAJE (%)
25
25
20
15
15
8. BIBLIOGRAFÍA
a.
Bibliografía Básica:
ZILOUCHIAN, Ali y JAMSHIDI, Mohammad. Intelligent control systems using soft
computing methodologies. Ed. CRC. 2001.
KARRAY, Fakhreddine y DE SILVA, Clarence. Soft Computing and Intelligent
Systems Design: Theory, Tools and Applications. Ed. Addison Wesley. 2004.
b. Bibliografía Complementaria:
DRIANKOV, D. HELLEDORN, H, y REINFRANK, M., J. An introduction to Fuzzy
Control. Ed. Springer Verlag, 1993.
SIMPSON, P. “Artificial Neural Systems”. Ed. Pergamon Press, 1990.
NARENDRA, K.S. y PARTHASARATHY, K. Identification and control of dynamical
systems using neural networks. IEEE Trans. on Neural Networks 1, 4-27, 1990.
MARTÍN, Bonifacio y SANZ Alfredo. Redes neuronales y sistemas difusos. Ed.
Alfaomega.
OBSERVACIONES
Se efectuarán cinco prácticas de laboratorio, una de control de un motor con un controlador
borroso, una de control de un motor con un controlador adaptativo, una de control de un
motor con una red neuronal, una de un control con un controlador neurodifuso y una
simulación de un control mediante técnicas genéticas.
DILIGENCIADO POR: JOSÉ DE JESÚS SALGADO
FECHA DE DILIGENCIAMIENTO: Marzo de 2007