Identificación y control de sistemas no lineales mediante Clustering Y Gpc usando modelos difusos Takagi-Sugeno
Presenta un método para la identificación y control no lineales usando modelos difusos tipo Takagi-Sugeno. La identificación se basa en técnicas de clustering y el control se realiza mediante técnicas predictivas. En primer lugar hace una descripción global de la técnica de clustering haciendo refer...
Autores Principales: | , , , |
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Formato: | Artículo (Article) |
Lenguaje: | Español (Spanish) |
Publicado: |
2018
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Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/1992/6450 |
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ir-1992-6450 |
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ir-1992-64502021-02-19T18:50:23Z Identificación y control de sistemas no lineales mediante Clustering Y Gpc usando modelos difusos Takagi-Sugeno Soto Sánchez, Oscar Jhon Jairo Castillo Contreras, Iván Gauthier Sellier, Alain Grisales Palacio, Víctor Hugo Centrales hidroeléctricas - Métodos de simulación - Publicaciones seriadas Modelo Takagi-Sugeno (Matemática) - Publicaciones seriadas Sistemas difusos - Publicaciones seriadas Sistemas dinámicos no lineales - Publicaciones seriadas Presenta un método para la identificación y control no lineales usando modelos difusos tipo Takagi-Sugeno. La identificación se basa en técnicas de clustering y el control se realiza mediante técnicas predictivas. En primer lugar hace una descripción global de la técnica de clustering haciendo referencia a los algoritmos Fuzzy C-means y Gustafson Kessel para la generación de los clusteres y sus correspondientes funciones de pertenencia. En segundo lugar se detalla la técnica control GPC que se aplicó al modelo difuso obtenido en la fase anterior 2018-09-27T15:36:22Z 2018-09-27T15:36:22Z 2004-05 article publishedVersion Revista de Ingeniería - No. 19 (May. 2004) p. 149-156 http://hdl.handle.net/1992/6450 https://revistaing.uniandes.edu.co/index.php?idr=3&ids=1&ida=76&l=en spa openAccess application/pdf instname:Universidad de los Andes reponame:Repositorio Institucional Séneca |
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Presenta un método para la identificación y control no lineales usando modelos difusos tipo Takagi-Sugeno. La identificación se basa en técnicas de clustering y el control se realiza mediante técnicas predictivas. En primer lugar hace una descripción global de la técnica de clustering haciendo referencia a los algoritmos Fuzzy C-means y Gustafson Kessel para la generación de los clusteres y sus correspondientes funciones de pertenencia. En segundo lugar se detalla la técnica control GPC que se aplicó al modelo difuso obtenido en la fase anterior |
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