laminación
2. MODELADO DE TEMPERATURA USANDO
SISTEMAS INTELIGENTES DE LÓGICA
DIFUSA TIPO-2 TSK
Los sistemas inteligentes de lógica difusa tipo-2 TSK
con entradas no-singleton tipo-1 son aquellos que pueden procesar las incertidumbres aleatoria y sistemática
presentes en las mediciones efectuadas al proceso, pueden modelar de manera natural su comportamiento nolineal, y pueden reducir sus ruidos aditivos estacionarios y
no-estacionarios. En contraste, los sistemas inteligentes
basados en lógica difusa tipo-1 no tienen la capacidad
de trabajar con las incertidumbres naturales de los procesos industriales. Por ello, se filtran o normalizan los datos
obtenidos a través de las mediciones de las variables del
proceso. Generalmente, utilizan como entrada al valor
promedio de las mediciones, teniendo la incapacidad de
procesar la incertidumbre presente en las mismas, por lo
que sus predicciones y su control, son muy sensibles a
cualquier variación que ocurra en las condiciones del proceso: variaciones en la operación, en la maquinaria y equipo, en las materias primas, en los suministros, entre otras.
Su vulnerabilidad es la misma que presentan los sistemas
matemáticos que modelan y controlan desde un punto de
vista lineal a procesos no-lineales.
para moverse desde la salida del molino reversible a la entrada del descascarador secundario. La salida del sistema
inteligente es la medición de la temperatura superficial de
la barra de transferencia a la entrada del descascarador
secundario.
4. RESULTADOS DEL MODELADO
Y CONCLUSIONES
La eficiencia del sistema difuso tipo-2 fue evaluada usando el criterio de la raíz cuadrada del promedio de los cuadrados del error (RMSE del inglés “root mean-squared
error” RMSE).
La Fig. 1 muestra los niveles de error en la predicc