FORMATO OFICIAL DE MICRODISEÑO CURRICULAR FACULTAD: INGENIERÍA PROGRAMA: ELECTRÓNICA 1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO NOMBRE DEL CURSO: CONTROL INTELIGENTE CÓDIGO: No. DE CRÉDITOS ACADÉMICOS: 3 HORAS SEMANALES: 4 REQUISITOS: ÁREA DEL CONOCIMIENTO: INGENIERÍA APLICADA UNIDAD ACADÉMICA RESPONSABLE DEL DISEÑO CURRICULAR: ÁREA DE CONTROL COMPONENTE BÁSICO COMPONENTE FLEXIBLE TIEMPO (en horas) DEL TRABAJO ACADÉMICO DEL ESTUDIANTE Actividad Académica Del Estudiante Horas Trabajo Presencial Trabajo Independiente 64 80 Total (Horas) 144 2. PRESENTACIÓN RESUMEN DEL CURSO Esta asignatura tiene como objetivo proporcionar conocimientos sobre técnicas de control inteligente: control borroso, control basado en redes neuronales, control adaptativo y control basado en algoritmos genéticos. Para lo cual se abordarán los conceptos básicos de las diferentes técnicas comentadas así como las posibilidades de diseño y aplicación de las mismas a los sistemas de control. 3. JUSTIFICACIÓN. El control inteligente en la ingeniería electrónica constituye la herramienta necesaria para analizar y desarrollar algoritmos de simulación de control que permiten implementar en tiempo real a través de microcontroladores o procesadores digitales de señales, sistemas automáticos ya sea en el dominio del tiempo o de la frecuencia. 4. COMPETENCIAS GENERALES SABER HACER SER COMPETENCIAS GENERALES Identificar las principales técnicas de INTERPRETATIVA control inteligente. Determinar la técnica que se debe aplicar para la solución de un problema de aplicación. Aprender a analizar y diseñar sistemas de ARGUMENTATIVA control inteligente en el dominio del tiempo y la frecuencia. Seleccionar y recomendar soluciones PROPOSITIVA óptimas a problemas de control aplicando la inteligencia artificial. Aplicar técnicas de programación en programas de simulación para el análisis y diseño de sistemas de control inteligente. Desarrollar habilidades en el manejo de programas de simulación. Contribuir a lograr rigor científico, tanto en lo que se refiere a la aplicación de los conceptos y a la formulación de los temas, como a la aplicación de los métodos y formas de trabajo. 5. DEFINICIÓN DE UNIDADES TEMATICAS Y ASIGNACIÓN DE TIEMPO DE TRABAJO PRESENCIAL E INDEPENDIENTE DEL ESTUDIANTE POR CADA EJE TEMÁTICO UNIDAD No. 1 NOMBRE DE LAS UNIDADES Y CONTENIDOS TEMÁTICOS Redes Neuronales Concepto de neurona artificial y red neuronal. Tipos básicos de redes neuronales. Métodos de aprendizaje. Identificación de sistemas mediante redes neuronales. Control de sistemas mediante redes neuronales. DEDICACIÓN DEL ESTUDIANTE (horas) a) Trabajo Presencial b) Trabajo Independiente 16 20 HORAS TOTALES (a + b) 36 2 3 4 5 Lógica difusa Conceptos básicos de lógica difusa. Conjuntos borrosos. Propiedades. Operaciones con conjuntos borrosos. Relaciones borrosas. Operaciones con relaciones borrosas. Razonamiento aproximado. Variables lingüísticas. Proposiciones borrosas. Reglas if-then. Reglas de inferencia. Representación del significado de una regla: implicación Mamdani, Zadeh y otras. Estructura de un controlador borroso. Control neurodifuso Introducción. Agrupamiento. Determinación de características. Agrupamiento substractivo. Sistemas de inferencia neurodifusos (ANFIS). Controladores neurodifusos. Algoritmos genéticos Conceptos básicos: codificación de soluciones, individuos, población, función de salud. Algoritmo genético simple: selección, mutación y cruce. Aplicación a diferentes tipos de controladores. Control adaptativo Conceptos generales. Control de ganancia. Modelo de referencia. Regulador autoajustable. TOTAL 16 20 36 12 15 27 8 10 18 12 15 27 64 80 144 6. PROGRAMACIÓN SEMANAL DEL CURSO Unidad Temática No. Semanas 1 1 2 3 4 5 6 2 7 8 CONTENIDOS TEMÁTICOS Concepto de neurona artificial y red neuronal. Tipos básicos de redes neuronales. Identificación de sistemas mediante redes neuronales. Control de sistemas mediante redes neuronales. Control de sistemas mediante redes neuronales. Conceptos básicos de lógica difusa. Conjuntos borrosos. Propiedades. Operaciones con conjuntos borrosos. Relaciones borrosas. Operaciones con relaciones borrosas. Razonamiento aproximado. Variables lingüísticas. Proposiciones borrosas. Reglas if-then. Reglas de inferencia. Representación del significado de una regla: implicación Mamdani, Zadeh y otras. Estructura de un controlador borroso. H. T. P. = Horas De trabajo presencial H. T. I. = Horas de trabajo independiente H. T. P. ACTIVIDADES Y ESTRATEGIAS PEDAGÓGICAS H.T.I. Clases Laboratorio y/o practica Trabajo dirigido Trabajo independiente Exposición del docente 4 0 5 Exposición del docente, Talleres 2 2 5 Exposición del docente, Talleres 2 2 5 Talleres, Exposiciones 0 4 5 Exposición del docente 4 0 5 Exposición del docente, Talleres 2 2 5 Exposición del docente, Talleres 2 2 5 Exposición del docente, Talleres 1 3 5 Unidad Temática No. Semanas 9 3 10 11 12 4 13 14 5 15 16 CONTENIDOS TEMÁTICOS Introducción. Agrupamiento. Determinación de características. Agrupamiento substractivo. Sistemas de inferencia neurodifusos (ANFIS). Controladores neurodifusos. Conceptos básicos: codificación de soluciones, individuos, población, función de salud. Algoritmo genético simple: selección, mutación y cruce. Aplicación a diferentes tipos de controladores. Conceptos generales. Control de ganancia. Modelo de referencia. Regulador autoajustable. H. T. P. = Horas De trabajo presencial H. T. I. = Horas de trabajo independiente H. T. P. ACTIVIDADES Y ESTRATEGIAS PEDAGÓGICAS H.T.I. Clases Laboratorio y/o practica Exposición del docente 4 0 5 Exposición del docente, Talleres 1 3 5 Exposición del docente, Talleres, Exposiciones 1 3 5 Exposición del docente, Talleres 3 1 5 Exposición del docente, Talleres, Exposiciones 1 3 5 Exposición del docente, Talleres 1 3 5 1 3 5 1 3 5 Exposición del docente, Talleres, Exposiciones Exposición del docente, Talleres, Exposiciones Trabajo dirigido Trabajo independiente 7. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE UNIDAD TEMÁTICA 1. Redes neuronales 2. Lógica difusa 3. Control neurodifuso 4. Algoritmos genéticos 5. Control adaptativo ESTRATEGIA DE EVALUACION Evaluación, Talleres, Laboratorios, Exposiciones Evaluación, Talleres, Laboratorios, Exposiciones Evaluación, Talleres, Laboratorios, Exposiciones Evaluación, Talleres, Laboratorios, Exposiciones Evaluación, Talleres, Laboratorios, Exposiciones PORCENTAJE (%) 25 25 20 15 15 8. BIBLIOGRAFÍA a. Bibliografía Básica: ZILOUCHIAN, Ali y JAMSHIDI, Mohammad. Intelligent control systems using soft computing methodologies. Ed. CRC. 2001. KARRAY, Fakhreddine y DE SILVA, Clarence. Soft Computing and Intelligent Systems Design: Theory, Tools and Applications. Ed. Addison Wesley. 2004. b. Bibliografía Complementaria: DRIANKOV, D. HELLEDORN, H, y REINFRANK, M., J. An introduction to Fuzzy Control. Ed. Springer Verlag, 1993. SIMPSON, P. “Artificial Neural Systems”. Ed. Pergamon Press, 1990. NARENDRA, K.S. y PARTHASARATHY, K. Identification and control of dynamical systems using neural networks. IEEE Trans. on Neural Networks 1, 4-27, 1990. MARTÍN, Bonifacio y SANZ Alfredo. Redes neuronales y sistemas difusos. Ed. Alfaomega. OBSERVACIONES Se efectuarán cinco prácticas de laboratorio, una de control de un motor con un controlador borroso, una de control de un motor con un controlador adaptativo, una de control de un motor con una red neuronal, una de un control con un controlador neurodifuso y una simulación de un control mediante técnicas genéticas. DILIGENCIADO POR: JOSÉ DE JESÚS SALGADO FECHA DE DILIGENCIAMIENTO: Marzo de 2007