Dynamic Analysis of Fuzzy Systems
Análisis dinámico de sistemas difusos
dc.contributor | mabarrazar@academicos.uta.cl | |
dc.contributor | Matia, Fernando https://orcid.org/0000-0002-2198-1448 | |
dc.creator | Barraza, Manuel | |
dc.creator | Matia, Fernando | |
dc.creator | Al-Hadithi, Basil Mohammed | |
dc.date | 2023-04-18T01:49:00Z | |
dc.date | 2023-04-18T01:49:00Z | |
dc.date | 2023 | |
dc.date.accessioned | 2023-09-27T20:19:00Z | |
dc.date.available | 2023-09-27T20:19:00Z | |
dc.identifier | https://repositorio.uta.cl/xmlui/handle/20.500.14396/2367 | |
dc.identifier | 2076-3417 | |
dc.identifier | 10.3390/app13031934 | |
dc.identifier | 8T4QP | |
dc.identifier | WOS:000929248900001 | |
dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8942932 | |
dc.description | In this work, a new methodology for the dynamic analysis of non-linear systems is developed by applying the Mamdani fuzzy model. With this model, parameters such as settling time, peak time and overshoot will be obtained. The dynamic analysis of non-linear fuzzy systems with triangular membership functions is performed, and linguistic variables describing overly complex or ill-defined phenomena are used to fit the model. Scaling factors will simplify the modification of the variables, making them easier to find the system model. The specifications of second-order characteristics in the time domain, such as overshoot and peak time, will be represented graphically. As a case study, the proposed methods are implemented to analyse the dynamics of a tank and a simple pendulum for first-order and second-order systems, respectively, where it is observed that the proposed methodology offers highly positive results. | |
dc.description | En este trabajo se desarrolla una nueva metodología para el análisis dinámico de sistemas no lineales aplicando el modelo difuso de Mamdani. Con este modelo se obtendrán parámetros como tiempo de establecimiento, tiempo pico y sobreimpulso. Se realiza el análisis dinámico de sistemas difusos no lineales con funciones de pertenencia triangulares, y se utilizan variables lingüísticas que describen fenómenos demasiado complejos o mal definidos para ajustar el modelo. Los factores de escala simplificarán la modificación de las variables, haciéndolas más fáciles de encontrar en el modelo del sistema. Las especificaciones de las características de segundo orden en el dominio del tiempo, como el sobrepaso y el tiempo pico, se representarán gráficamente. Como caso de estudio se implementan los métodos propuestos para analizar la dinámica de un tanque y un péndulo simple para sistemas de primer y segundo orden respectivamente, donde se observa que la metodología propuesta ofrece resultados altamente positivos. | |
dc.format | application/pdf | |
dc.format | 24 páginas | |
dc.language | English | |
dc.publisher | MDPI | |
dc.relation | Applied Sciences-Basel, vol.13 no.3 (2023) | |
dc.relation | https://doi.org/10.3390/app13031934 | |
dc.rights | gold | |
dc.rights | Acceso abierto | |
dc.source | Applied Sciences-Basel | |
dc.subject | Fuzzy Systems | |
dc.subject | Dynamic Analysis | |
dc.subject | Modelling | |
dc.subject | Settling Time | |
dc.subject | Peak Time | |
dc.subject | Overshoot | |
dc.subject | Scaling Factors | |
dc.subject | Non-Linear Systems | |
dc.subject | Takagi-Sugeno Model | |
dc.subject | Stability Analysis | |
dc.subject | Identification | |
dc.subject | Set | |
dc.subject | Sistemas Difusos | |
dc.subject | Análisis Dinámico | |
dc.subject | Modelización | |
dc.subject | Tiempo de Estabilización | |
dc.subject | Tiempo de Pico | |
dc.subject | Rebasamiento | |
dc.subject | Factores de Escala | |
dc.subject | Sistemas No Lineales. | |
dc.subject | Modelo Takagi-Sugeno | |
dc.subject | Análisis de Estabilidad | |
dc.subject | Identificación | |
dc.subject | Conjunto | |
dc.title | Dynamic Analysis of Fuzzy Systems | |
dc.title | Análisis dinámico de sistemas difusos | |
dc.type | Artículo de revista |