Controlador borroso universal distribuido: base de conocimientos, modelo computacional y herramientas de software

Abstract

El control borroso recibió el legado de los sistemas de control clásicos, más específicamente
en el dominio del control industrial de procesos. Este legado está condicionado por requisistos
importantes: eficiencia y Habilidad. Hoy en día, para un diseñador de aplicaciones, hablar
de eficiencia significa hablar de paralelismo, sea en software o hardware. Ha habido un progreso
significativo en el diseño de hardware específico para soportar controladores borrosos,
pero no ha ocurrido lo mismo con implementaciones paralelas en software. Pensamos que
esto puede ser debido, entre otras cosas, a las siguientes razones: a) Hasta donde sabemos,
no hay en la bibliografía técnica ninguna propuesta de la estructura de una base de conocimientos
borrosos adequada para representar el conocimiento en un controlador borroso universal
que además, permita su partición en una solución distribuida; b) Por otro lado, no hay
modelos computacionales distribuidos apropiados para ejecutar procesos borrosos elementales
en paralelo; C) Finalmente, no existen herramientas de software para auxiliar la construcción
de un controlador borroso universal distribuido.
El propósito de esta Tesis es presentar una estructura para una base de conocimientos borrosos,
un modelo computacional distribuido basado en capas de procesamiento y una colección
de herramientas de software que materializan la implementación de controladores borrosos
universales distribuidos.---ABSTRACT---Fuzzy control has received the legacy of classical control systems, more specifically in the
realm of industrial process control. This legacy is acompanied by the inheritance of important
requirements: execution performance and reliability. Nowadays, for an application developer,
talking about improving performance means talking about parallelism, either software
or hardware. There has been substantial progress in the design of special purpose hardware
to support fuzzy controllers, but it is not trae respect to parallel software implementations.
We think the latter might be due, amóng other things, to the following facts: a) As we can
know, there is not any fuzzy knowledge base stnicture proposition adequate to represent a
universal fuzzy controller in a way that also permits its partition to a distributed solution in
technical bibliography; b) On the other hand, there are not apropriate distributed computational
models to execute elementary fuzzy processes in a parallel way; c) Finally, there is no
software tool to aid building distributed universal fuzzy controllers.
The purpose of this Thesis is to present a fuzzy knowledge data base structure, a distributed
layer-based computational model and a collection of software tools that materialize the implementation
of distributed universal fuzzy controllers.