Introducción a la lógica difusa con aplicaciones a la ingeniería

• Preparar a las nuevas generaciones de ingenieros en el manejo de la lógica difusa como herramienta fundamental para resolver sistemas complejos donde las técnicas convencionales fallan o no terminan siendo eficientes. Un fundamento teórico-práctico desarrollado en el curso con la ayuda de Excel y Matlab permite al ingeniero utilizar eficazmente esta técnica de computación inteligente.

Objetivos Específicos

• Entender los fundamentos y las bases de la Lógica Difusa.
• Introducir al participante en el manejo básico y elemental de MatLab para la utilización del toolbox de Lógica Difusa.
• Aplicar lógica difusa a la solución de un problema cotidiano.
• Introducir al participante en el manejo básico y elemental de Excel para la utilización de Lógica Difusa.
• Entender los fundamentos básicos de los sistemas Neuro-Difusos.
• Introducir al participante en la aplicación de Sistemas Neuro-difusos a un problema real.
• Diseñar, implementar y sintonizar un Controlador Difuso para un proceso químico altamente no lineal.

• Introducción a la Lógica Difusa.
• Aplicaciones industriales de la Lógica Difusa. Casos exitosos.
• Planteamiento de un problema tipo para la aplicación de la Lógica Difusa.

Sesión 2: (lunes tarde)

• Conceptos generales de la lógica difusa: definición de variables lingüísticas, valores lingüísticos, conjuntos difusos, universo de discurso, función de pertenencia, matemáticas de conjuntos difusos, etc.
• Estudio de los modelos de tipo Mamdani, Takagi-Sugeno y Neuro-Difusos. Ventajas y desventajas de cada modelo.
• Ejercicios

Sesión 3: (martes mañana)

• Introducción al programa de laboratorio de matrices (MatLab). Comandos esenciales.
• Introducción a la caja de herramientas de MatLab para lógica difusa (Fuzzy Logic toolbox)
• Ejercicios

Sesión 4: (martes tarde)

• Aplicar los conceptos básicos aprendidos a la solución de un problema cotidiano, tanto de forma manual, como utilizando el toolbox de lógica difusa disponible en MatLab. El problema modelo a utilizar, consiste en el cálculo de la propina en un restaurant. La metodología general empleada para resolverlo puede ser fácilmente empleada en la solución de otros problemas más complejos como evaluaciones de despeño laboral, evaluación de proyectos, distribución óptima de recursos, etc.

Sesión 5: (miércoles mañana)

• Introducción al Excel con aplicaciones fundamentales para el uso de la lógica difusa con esta muy conocida aplicación.
• Se desarrollará bajo la plataforma de Excel, el problema de la propina desarrollado mediante la plataforma de MatLab.

Sesión 6: (miércoles tarde)

• Introducción a los sistemas difusos avanzados: Modelos difusos de tipo Takagi-Sugeno y los modelos Neuro-Difusos. Introducción a las redes neuronales artificiales y sistemas híbridos de estas con la lógica difusa
• Ejercicios

Sesión 7: (jueves mañana)

• Desarrollo de sistemas sencillos y complejos tipo ANFIS (Sistemas Adaptativos de Inferencia Neuro Difusa) mediante el uso de MatLab.
• Ejercicios

Sesión 8: (jueves tarde)

• Introducción al control de procesos químicos. Introducción al modelado y simulación de procesos químicos usando el programa Simulink de MatLab.

Sesión 9: (viernes mañana)

• Diseño, implementación y sintonización de un controlador difuso para un proceso químico altamente no lineal.

Sesión 10: (viernes tarde)

• Entrega y evaluación del proyecto.
• Entrega de certificados

• Ingenieros de sistemas, en computación, mecánicos, electricistas, industriales, químicos y afines.
• Técnicos superiores universitarios (TSU) en las carreras antes mencionadas.
• Estudiantes de los últimos semestres de las carreras antes mencionadas.