IDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE

Díaz Guerrero, Primitivo Emanuel

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dc.contributor.advisor	Zaldívar Navarro, Daniel
dc.contributor.advisor	Cuevas Jiménez, Erik Valdemar
dc.contributor.author	Díaz Guerrero, Primitivo Emanuel
dc.date.accessioned	2020-04-05T23:21:45Z	-
dc.date.available	2020-04-05T23:21:45Z	-
dc.date.issued	2016
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12104/80665	-
dc.identifier.uri	http://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstract	RESUMEN En este trabajo de tesis, un nuevo enfoque a la estructura difusa ANFIS es propuesto para la identificación Hammerstein de sistemas. La función no lineal estática es modelada por las funciones de membresía del antecedente y el subsistema lineal dinámico por la función del consecuente. La estructura utiliza el modelo difuso Takagi-Sugeno la cual permite hacer la equivalencia entre las dos estructuras. El modelo ha sido entrenado utilizando el algoritmo de optimización de búsqueda gravitacional (GSA), esto para evitar problemas de óptimos locales que son causados por métodos de entrenamiento que utilizan estrategias tradicionales. La estructura propuesta se probó en funciones de evaluación y los resultados obtenidos demuestran que el modelo propuesto tiene buen desempeño. Para validar estos resultados un análisis estadístico se realiza y compara con el modelo ANFIS.
dc.description.tableofcontents	INDICE GENERAL AGRADECIMIENTOS .............................................................................................................................. 1 ABSTRACT ............................................................................................................................................ 11 RESUMEN ........................................................................................................................................... 111 ÍNDICE DE FIGURAS ........................................................................................................................... VII ÍNDICE DE TABLAS ............................................................................................................................... X Capítulo 1: INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 1 1.1 ANTECEDENTES ................................................................................................................... 1 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ...................................................................................... 3 1.3 OBJETIVOS DE LA TESIS ....................................................................................................... 3 1.4 DESCRIPCIÓN DE CAPÍTULOS .............................................................................................. 4 Capítulo 2: SISTEMAS HAMMERSTEIN ................................................................................................ 6 2.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................... 6 2.2 SISTEMAS NO LINEALES ORIENTADOS A BLOQUES ............................................................. 7 2.3 SISTEMAS HAMMERSTEIN ................................................................................................... 8 Capítulo 3: LÓGICA DIFUSA ............................................................................................................... 11 3.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 11 3.2 CONJUNTOS DIFUSOS ........................................................................................................ 12 3.3 FUNCIONES DE MEMBRESÍA ............................................................................................. 13 3.3.1 Función Trapezoidal ......................................................................................................... 14 3.3.2 Función Triangular ............................................................................................................ 15 3.3.3 Función Gaussiana ............................................................................................................ 17 3.3.4 Función Campana ............................................................................................................. 17 3.3.5 Función Sigmoide ............................................................................................................. 18 IV 3.4 OPERACIONES DIFUSAS ..................................................................................................... 19 3.4.1 Complemento ................................................................................................................... 19 3.4.2 Intersección ...................................................................................................................... 20 3.4.3 Unión ................................................................................................................................ 20 3.5 VARIABLES LINGÜÍSTICAS ................................................................................................. 21 3.6 REGLAS DIFUSAS Si-Entonces ......................................................................................... 22 3.7 SISTEMAS INFERENCIALES DIFUSOS .................................................................................. 23 3.7.1 Fuzzificación de entradas ................................................................................................. 23 3.7.2 Evaluación de Reglas ........................................................................................................ 24 3.7.3 Defuzzificación ................................................................................................................. 26 Capítulo 4: ANFIS ............................................................................................................................... 31 4.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 31 4.2 REDES ADAPTIVAS ............................................................................................................. 31 4.3 ARQUITECTURA ANFIS ....................................................................................................... 32 4.3.1Capa1 ................................................................................................................................ 33 4.3.2 Capa 11 ............................................................................................................................... 34 4.3.3 Capa 111 .............................................................................................................................. 34 4.3.4 Capa IV .............................................................................................................................. 34 4.3.5 Capa V ............................................................................................................................... 35 Capítulo 5: OPTIMIZACIÓN ................................................................................................................ 38 5.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 38 5.2 TIPOS DE OPTIMIZACIÓN .................................................................................................. 40 5.3 HEURÍSTICA Y META-HEURÍSTICA ..................................................................................... 41 5.4 ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN ...................................................................................... 43 5.5 ALGORITMOS EVOLUTIVO ................................................................................................. 44 5.6 PROCESO DE EVOLUCIÓN .................................................................................................. 45 5. 7 EVOLUCIÓN ARTIFICIAL ..................................................................................................... 46 5.8 INTELIGENCIA COLECTIVA ................................................................................................. 47 5.9 DE LO INDIVIDUAL A LO COLECTIVO ................................................................................. 47 5.10 AUTO-ORGANIZACIÓN ...................................................................................................... 49 5.11 FUNCIONAMIENTO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS .......................................................... 50 5.11.1 Población Inicial. ............................................................................................................. 51 5.11.2 Funciones Objetivo ......................................................................................................... 52 V 5.11.3 Selección y Reproducción ............................................................................................... 52 5.11.4 Selección Proporcional ................................................................................................... 53 5.11.5 Selección Basada en el Rango ........................................................................................ 53 5.11.6 Mutación ........................................................................................................................ 53 5.12 ALGORITMOS ..................................................................................................................... 54 5.13 ALGORITMO DE BÚSQUEDA GRAVITACIONAL (GSA) ........................................................ 54 5.13.1 Pseudocódigo de Algoritmo GSA .................................................................................... 55 5.13.2 Diagrama de Flujo de Algoritmo GSA ............................................................................. 57 Capítulo 6: EXPERIMENTACIÓN ......................................................................................................... 59 6.1 INTRODUCCIÓN ................................................................................................................. 59 6.2 ESTRUCTURA PROPUESTA ................................................................................................. 59 6.3 FASE DE APRENDIZAJE ....................................................................................................... 61 6.4 EXPERIMENTACIÓN ........................................................................................................... 63 6.4.1 Experimento 1 ............................................................................................................ 64 6.4.2 Experimento 11 ........................................................................................................... 67 6.4.3 Experimento 111 .......................................................................................................... 70 6.4.4 Experimento IV .......................................................................................................... 73 6.4.5 Experimento V ........................................................................................................... 76 6.4.6 Experimento VI .......................................................................................................... 79 6.5 ANÁLISIS ESTADÍSTICO ............................................................................................................ 82 Capítulo 7: CONCLUSIONES ............................................................................................................... 87 REFERENCIAS ..................................................................................................................................... 89
dc.format	application/PDF
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Biblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisher	Universidad de Guadalajara
dc.rights.uri	https://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php
dc.title	IDENTIFICACIÓN HAMMERSTEIN DE SISTEMAS: UN ENFOQUE INTELIGENTE
dc.type	Tesis de Maestria
dc.rights.holder	Universidad de Guadalajara
dc.rights.holder	Díaz Guerrero, Primitivo Emanuel
dc.coverage	Guadalajara, Jalisco
dc.type.conacyt	masterThesis	-
dc.degree.name	MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN	-
dc.degree.department	CUCEI	-
dc.degree.grantor	Universidad de Guadalajara	-
dc.degree.creator	MAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN	-
Appears in Collections:	CUCEI

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