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CAPITULO 2

MARCO TEÓRICO

El fundamento teórico incluye la conceptualización necesaria para el desarrollo del presente trabajo de investigación. Se divide en dos partes: marco teórico general y marco teórico específico, la primera incluye aspectos como: historia de Los Sistemas de Inferencia Borrosos, La Lógica Borrosa y Las Redes Neuronales Artificiales, la segunda aborda el tema de ControlClásico y su evolución hasta los controladores inteligentes.

2.1 Lógica Borrosa

La Lógica Borrosa (LB) se basa en La Teoría de Conjuntos Borrosos la cual posibilita imitar el comportamiento de La Lógica Humana. El término "borroso" procede de la palabra inglesa "Fuzzy" que significa: confuso, difuso, indefinido o desenfocado. Hace parte de La Inteligencia Artificial y se funda en elconcepto "Todo es cuestión de cuanto se cumple”, lo cual permite manejar información vaga o de difícil especificación.
Es necesario recalcar que La LB es más flexible que La Lógica Clásica; define la realidad en grados de verdad siguiendo patrones de razonamiento similares a los del pensamiento humano. Permite "imprecisión" en la representación de un problema y aún así llega a una muy buena solución,maneja la incertidumbre, la imprecisión y reconoce más que simples valores verdaderos y falsos por proposiciones que pueden ser representadas con grados de veracidad o falsedad. Desde el punto de vista de La Inteligencia Artificial (IA), es un método de razonamiento de máquina similar al pensamiento humano que puede procesar información incompleta o incierta, característico de los sistemasexpertos [6].
Cabe señalar a Los Sistemas de Inferencia Borrosos (SIB) como las aplicaciones más relevantes de La LB, los cuales se basan en reglas de la forma " IF - THEN", donde los valores lingüísticos de la premisa y el consecuente están definidos por conjuntos borrosos. Un conjunto borroso en se define como un conjunto ordenado de pares.
(1)

Se denomina pertenencia de con respecto a

Adiferencia de los Sistemas Expertos las reglas involucradas en un SIB pueden ser desarrolladas con sistemas adaptativos, que aprenden al 'observar' como operan las personas los dispositivos reales o ser formuladas por un experto humano. En general estos sistemas de inferencia se aplican tanto a problemas de control como para modelar cualquier sistema continuo de Ingeniería, Física, Biología yEconomía, se define así un modelo matemático que opera con funciones no lineales, que convierten las entradas en salidas acordes con los planteamientos lógicos que usan el razonamiento aproximado.
En resumidas cuentas La LB y los SIB tienen una gran variedad de aplicaciones que van desde la estimación de parámetros, toma de decisiones, sistemas mecánicos de control tales como el aire acondicionado olavadoras automáticas, hasta el control de automóviles o casas "inteligentes''. Las nociones como "más bien caliente" o "poco frío" pueden formularse matemáticamente y ser procesadas por computadoras. Permite además compaginar significancía y precisión (ver Figura 1) y representa un área fascinante de la investigación.

Fig. 1 Significancia y Precisión

2.1.1 Antecedentes De La Lógica Borrosa.Sorprende comprobar que en la actualidad se han incorporado nuevos sistemas de automatización, debido a la necesidad de rebajar costos y facilitar la tarea para el operador de procesos complejos, aplicados en situaciones de no linealidad en las cuales los métodos tradicionales proveen un resultado distante a la realidad, motivado por el carácter cualitativo de la información con que se cuenta.En principio surgieron los controladores convencionales, utilizados aún en la industria, los cuales requieren de un modelo cuantitativo del problema; no siempre posible, especialmente en procesos complejos y donde exista no linealidad y en los cuales el experto juega un papel importante usando su intuición, habilidad heurística y experiencia. Es frecuente encontrar casos donde los controladores...