Sindrome de guillan

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SISTEMAS EXPERTOS

4.1 INTRODUCCION • • Las tecnologías de control y diagnóstico de fallas más recientes integran métodos cuantitativos y métodos cualitativos. Los métodos cuantitativos se basan en modelos fenomenológicos o de principios básicos, y modelos identificados a partir de datos experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan mediante ecuaciones de estado,ecuaciones entrada-salida o funciones de transferencia. Los métodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento heurístico de “expertos” en el proceso o sistema. Este conocimiento se formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas IF-THEN. Los modelos, cuantitativos o cualitativos, permiten explicar y predecir el comportamiento del proceso o sistema, y sirven de base aldiseño del sistema de control o de diagnóstico. Las técnicas de simulación o diseño requieren análisis numérico en un caso y manejo de símbolos en el otro. Los sistemas con componentes que se describen con elementos cuantitativos con elementos cualitativos se denominan sistemas híbridos. El interés en los sistemas híbridos ha crecido significativamente en el último tiempo pues permitencaracterizar de un modo más realista y completo el comportamiento de un proceso o sistema. Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales; sistemas expertos difusos; modelos híbridos para procesos que integran subprocesos continuos y batch; controladores predictivos híbridos; controladores lógicos programables con control PID. En general los métodos cualitativos están relacionadoscon la Informática. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran los Sistemas Expertos o Sistemas basados en Conocimiento.

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4.2 CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE SISTEMAS EXPERTOS • • Referencia: Harmon, P. and King, D. Expert Systems, John Wiley and Sons, 1985. Un sistema experto es un programa computacionalque se comporta como un experto humano en un dominio especializado del conocimiento: Resuelve problemas del nivel de complejidad que maneja el experto. Utiliza un “modelo computacional” del proceso de razonamiento del experto. Es capaz de explicar este razonamiento en base al modelo computacional. La definición enfatiza que un sistema experto debe tener un grado de competencia similar al de losexpertos humanos. Un sistema experto está basado en conocimiento, el que se almacena en una Base de Conocimientos, en forma separada al mecanismo de razonamiento y utilizando un mecanismo de representación, por ejemplo reglas IF ... THEN. Emplea heurísticas y procesamiento simbólico, y es capaz de explicar las decisiones que toma. Por el contrario, un programa convencional está basado enalgoritmos, es decir, en procedimientos definidos por pasos elementales. Generalmente está orientado al procesamiento numérico y utiliza bases de datos. Un sistema experto es adecuado para enfrentar un determinado problema si: Los expertos son capaces de explicar los métodos mediante los cuales resuelven los problemas en su dominio. La naturaleza de los problemas requiere de manipulación simbólica. Laformulación de soluciones requiere de habilidades cognitivas y soluciones heurísticas. Figura 4.1: La Evolución de los Sistemas Expertos.

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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO • El conocimiento es una colección integrada de hechos y relaciones que cuando se utilizan, generan un comportamiento competente. Se distingue entre conocimiento profundo y conocimiento superficial. Elconocimiento profundo corresponde al de las teorías básicas, los principios, los axiomas y los algoritmos en un determinado dominio. El conocimiento superficial corresponde al obtenido por la experiencia y normalmente está constituido por hechos y reglas prácticas. Generalmente son simplificaciones de los algoritmos. La Ingeniería del Conocimiento comprende tres temas fundamentales: Adquisición del...