El término fuzzy logic (lógica difusa) aparece mucho en sistemas de control industrial. La palabra fuzzy se refiere a "términos, frases o sentencias que no son suficientemente claras, no son bien conocidas, o su especificación está sujeta a la estimación, subjetividad o intuición". Por ejemplo, mucho, poco, varios, más o menos, alrededor de, etc.
Este tipo de expresiones se formalizaron matemáticamante hace ya bastantes años con la teoría de conjuntos difusos que ahora sirve de base para estos sistemas de control industrial tan de moda.
Simplificando mucho, en la teoría de conjuntos clásicos hay una relación directa entre la pertenencia/no pertenencia de un elemento al conjunto y la lógica binaria o booleana: el 1 equivale a la pertenencia y el 0 a la no pertenencia.
Por el contrario, en el caso de los conjuntos difusos, el grado de pertenencia de un elemento a un conjunto tiene un rango entre 0 y 1, de manera que vale 0 para los elementos que no pertenecen al conjunto, vale 1 para los elementos que sí pertenecen a él, y toma valores intermedios para los elementos de frontera.
Esto permite formalizar de manera relativamente sencilla situaciones de incertidumbre, ambigüedades, aproximaciones, percepciones y sensaciones, que son muy habituales en el mundo real y en la vida cotidiana, y que se suelen expresar mediante el lenguaje.
Por ello los sistemas de control basados en lógica difusa se construyen alrededor de un conjunto de reglas de conocimiento. Una regla es una frase o sentencia que consta de dos partes: una premisa o antecedente y una conclusión o consecuente. El antecedente define las variables de entrada al sistema de control y el consecuente, define el resultado. Es decir, son reglas del tipo IF (antecedente) THEN (consecuente): por ejemplo, IF (caudal es alto) THEN (disminuir la temperatura).
En futuras entradas hablaremos de las aplicaciones de este tipo de sistemas de control.
Este tipo de expresiones se formalizaron matemáticamante hace ya bastantes años con la teoría de conjuntos difusos que ahora sirve de base para estos sistemas de control industrial tan de moda.
Simplificando mucho, en la teoría de conjuntos clásicos hay una relación directa entre la pertenencia/no pertenencia de un elemento al conjunto y la lógica binaria o booleana: el 1 equivale a la pertenencia y el 0 a la no pertenencia.
Por el contrario, en el caso de los conjuntos difusos, el grado de pertenencia de un elemento a un conjunto tiene un rango entre 0 y 1, de manera que vale 0 para los elementos que no pertenecen al conjunto, vale 1 para los elementos que sí pertenecen a él, y toma valores intermedios para los elementos de frontera.
Esto permite formalizar de manera relativamente sencilla situaciones de incertidumbre, ambigüedades, aproximaciones, percepciones y sensaciones, que son muy habituales en el mundo real y en la vida cotidiana, y que se suelen expresar mediante el lenguaje.
Por ello los sistemas de control basados en lógica difusa se construyen alrededor de un conjunto de reglas de conocimiento. Una regla es una frase o sentencia que consta de dos partes: una premisa o antecedente y una conclusión o consecuente. El antecedente define las variables de entrada al sistema de control y el consecuente, define el resultado. Es decir, son reglas del tipo IF (antecedente) THEN (consecuente): por ejemplo, IF (caudal es alto) THEN (disminuir la temperatura).
En futuras entradas hablaremos de las aplicaciones de este tipo de sistemas de control.
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