George Garcia

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Sistema Experto Difuso - Aplicativo de la Lavadora en VISUAL STUDIO .NET

Sistema Experto Difuso de la Lavadora

Hay varias máquinas de lavado en el mercado que utilizan la lógica difusa. La discusión aquí, sin embargo, no se refiere a cualquier máquina de lavado en particular, sino más bien relacionadas con una lavadora hipotética. El objetivo es proporcionar un simple ejemplo de las etapas iniciales del diseño de un control difuso para una lavadora 

La facilidad de uso es una característica deseable, junto con la capacidad para establecer los parámetros de lavado según las características de lavandería de carga. Las características de la carga de ropa (insumos) son: el peso real, los tipos de tela, y la cantidad de suciedad. Los parámetros de lavado (salidas) son: cantidad de detergente, tiempo de lavado, la agitación, el nivel del agua y la temperatura. El control de estos parámetros podría llevar a la lavandería a ser más limpia, conservar el agua, ahorra detergente, energía eléctrica, tiempo y dinero. 

El diseño de una máquina para cumplir con tales especificaciones puede ser una tarea exigente. Es obvio que no existe un modelo matemático simple que pueda ser de utilidad práctica para relacionar  las entradas con las salidas, pero un operador experto puede hacer la tarea manualmente. Aquí es donde entra en juego la lógica difusa, con una base de reglas se puede crear la base en el conocimiento de que el operador controle el proceso. El Análisis será necesario para asegurar que se alcanzan resultados plausibles. 

Consideremos, por simplicidad, una máquina con dos entradas y una salida, las entradas son: 

• La suciedad de la carga de una medida por la opacidad del agua de lavado mediante un sistema de sensores ópticos. 
• El peso de la carga de ropa, medido por un sistema de sensor de presión. 
• La salida es la cantidad de detergente que dispensan. 

La suciedad se define en el rango de 0 a 100, por definir subconjuntos borrosos: Casi limpio, sucio, muy sucio, inmundo, como se muestra en la figura 2. El peso de la ropa se define en el rango de 0 a 100 por conjuntos difusos: muy ligero, ligero, pesado y muy pesado, como se muestra en la figura 3. La salida, para simplificar, se define por los subconjuntos singleton muestra en la figura 4. 

Fig. 1 Menú principal del Fuzzy Toolbox, se requiere de dos variables de entrada (Suciedad y Peso) la cual genera  una Salida (Detergente)

Fig. 2 Representación gráfica de la función Suciedad

Fig.3 Representación gráfica de la función Peso

Fig. 4 Representación gráfica de la función Detergente

La base de reglas está dada por la tabla N° 1.

Tabla N° 1. Reglas de control difuso para una lavadora

Fig. 5 Ingreso de las reglas para la eleccion del Detergente

Fig. 6 Vista de la Dezuficación de la lavadora

Y finalmente ya teniendo los datos ingresados y funcionando en matlab se realizo el sistema experto difuso de la lavadora, como se puede observar en la Figura 7.

Fig. 7 Sistema experto difuso de la lavadora  

By George Garcia

Sistemas expertos

Que es un sistema experto?

Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.

Componenetes de un sistema experto  (Ver Figura 1):

o   Base de conocimientos (BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.

o   Base de hechos (Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis.

o   Máquina de inferencia: Modela el proceso de razonamiento humano.

o   Módulos de justificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.

o   Interfaz de usuario: es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediante el lenguaje natural.

Figura 1. Elementos de un sistema experto.

Etapas para el desarrollo del Sistema Experto, tal como podemos apreciar en la Figura 2:

Figura 2. Etapas para el desarrollo de un sistema experto.

Una vez definidas  nuestas variables de entrada y salida, podemos construir un diagrama de flujo del sistema experto basado en logica difusa, se puede apreciar un ejemplo de que trata un sistema experto de diagnostico de hipotiroidismo en la Figura 3.

Figura 3. Estructura del sistema experto difuso para diagnosticar el hipotiroidismo.