Regulación en línea de sistemas estocásticos mediante lógica borrosa

Abstract

El control de sistemas no lineales presenta innumerables dificultades propias de la riqueza dinámica de estos sistemas. En muchos casos, y pese a los grandes avances en el modelado de sistemas complejos fundamentalmente procedentes de las técnicas de control inteligente (lógica borrosa, redes neuronales, algoritmos bioinspirados, . . . ), resulta prácticamente imposible obtener modelos que reflejen completamente la diversidad de comportamientos de un sistema. Es por ello que el diseño de controladores fuera de línea ha de ser cumplimentado, e incluso a veces directamente sustituido, por algoritmos de diseño en línea que permitan adaptarse a nuevas dinámicas y comportamientos no contemplados en los modelos. En el caso de que el sistema presente además ruidos, sistemas estocásticos, este hecho añade un grado de complejidad extra al diseño del controlador. En este trabajo se presenta un algoritmo para la sintonización en línea de reguladores borrosos de tipo Takagi-Sugeno (TS) generales para sistemas estocásticos. Esta metodología, basada en el filtro de Kalman, permite la obtención y/o adaptación de controladores borrosos TS de forma iterativa, es decir, en línea con el proceso, en base a un modelo de referencia preestablecido, en presencia de ruido y sin requerir ningún tipo de diseño previo fuera de línea.