| dc.contributor | JOSE ALEJANDRO DIAZ MENDEZ | |
| dc.creator | JOSE ERASMO ARROYO HUERTA | |
| dc.date | 2007-11 | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-25T16:21:52Z | |
| dc.date.available | 2023-07-25T16:21:52Z | |
| dc.identifier | http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/579 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7805797 | |
| dc.description | This work presents the implementation of a Takagi-Sugeno-Kang Zero-
Order VLSI (Very Large Scale Integration) Adaptive Fuzzy Controller; the
fuzzy controller has been trained by Nonlinear Backpropagation algorithm.
SPICE and MATLAB’s simulations was made to characterize the Fuzyy
Controller with and without the algorithm by using three no-linear surfaces:
Sinusoidal, quadratic and Sinc functions. The algorithm tunes the values of
the singletons to adapt the Fuzzy Controller.
Doing simulations, an optimal value of singleton is found to improve the
performance of the adaptive system training. A tradeoff between input
resolution and cost of implementation, be it Hardware of Software, are
established.
Finally, an additional module to modify the value of Learning Rate is
proposed. The Learning Rate is shifted between two values to guarantee and
to accelerate the convergence ratio of the adaptive system. | |
| dc.description | En este trabajo, se realiza la implementación a nivel Circuito Integrado
de un controlador difuso tipo Takagi-Sugeno-Kang de orden cero, adaptado
mediante el algoritmo Nonlinear Backpropagation. Primero se modela el
controlador difuso sin el algoritmo, haciendo simulaciones tanto en MATLAB
como en SPICE. Posteriormente, se incluye el algoritmo de adaptación para
entrenar al controlador con tres superficies no lineales como objetivo:
superficie sinusoidal, superficie cuadrática y superficie Sinc. El parámetro del
controlador que es adaptado mediante el algoritmo son los singleton.
A partir de simulaciones, se encuentra el valor inicial óptimo de los
singleton para un mejor desempeño en el entrenamiento del sistema
adaptable. Se establece la relación entre resolución en la salida del
controlador para las superficies objetivo y el costo de implementación, ya sea
en hardware o software.
Finalmente, se propone un módulo adicional al sistema para poder
controlar el valor de la constante de adaptación, modificando dinámicamente
su valor de acuerdo a la señal de error calculada, para garantizar la máxima
velocidad de entrenamiento y la convergencia hacia un punto fijo estable del
sistema adaptable. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| dc.relation | citation:Arroyo-Huerta JE | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Control difuso/Fuzzy control | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Control adaptativo/Adaptive control | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/Retropropagación/Backpropagation | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/1 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/22 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/2203 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/330703 | |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/330703 | |
| dc.title | Diseño de un controlador difuso con adaptación en chip backpropagation | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | |
| dc.audience | students | |
| dc.audience | researchers | |
| dc.audience | generalPublic | |
