Desde: 11-09-1998
Hasta: 6-11-1998
Lugar: Tandil (Buenos Aires), Argentina
Curso del Programa de Maestra y Doctorado en
Ciencias de la Computacin
UNCPBA (informes: [EMAIL PROTECTED])
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN
CONTROL DE PROCESOS
Carga horaria semanal: 4 hs. (viernes de 9 :00 a
13 :00hs)
Lugar : Campus Universitario de Tandil, Aula de
IFIMAT.
Duracin: 9 semanas / 4 crditos
Fecha: 11, 18, y 25 de setiembre; 2, 9, 16, 23 y
30 de octubre; 6 de noviembre de 1998. Viernes 20
de noviembre: presentacin de trabajos finales.
Docente a cargo: Dr. Gerardo Acosta
([EMAIL PROTECTED])
Objetivo del curso : Proporcionar una formacin
complementaria en Informtica aplicada al control
industrial, orientada al
desarrollo de arquitecturas basadas en tcnicas de
Inteligencia Artificial (IA), y a facilitar el
seguimiento de estas nuevas
tecnologas.
Conocimientos previos : Conocimientos bsicos de
automatizacin y control.
Programa :
1.Conceptos preliminares
Incidencia de la Informtica en el
control de procesos industriales
Nociones bsicas de IA
Visin general del empleo de IA en el
control de Procesos
Control Inteligente
1.Los sistemas basados en conocimiento (KBS)
Arquitectura general
Representacin del conocimiento (lgica,
reglas, frames,...)
Algoritmo de Rete y otros motores de
inferencia
Metodologa de anlisis y diseo :
introduccin al KADS (Knowledge based systems
Analysis and Design
Support)
1.Aplicacin en supervisin :
1.Supervisin local
Introduccin. Definiciones.
Estudio de un caso (controlador PID
supervisado por reglas)
1.Supervisin global
Introduccin. Definiciones.
Tareas bsicas
Estudio de un caso (sistema supervisor
de una fbrica de azcar)
1.La lgica difusa (FL)
Conceptos bsicos de conjuntos y lgica
difusos
Arquitectura del controlador difuso
Mtodos de inferencia
1.Aplicacin
Usos en modo supervisor y en el lazo
directo
Estudio de un caso (controlador PID
autosintonizable utilizando lgica difusa)
1.Las redes neuronales artificiales (ANN)
Neuronas naturales y artificiales
Redes neuronales
Aprendizaje. Retropropagacin
Perceptrn
1.Aplicacin
Arquitecturas ms usadas en control
Estudio de un caso (control MRAC de
hidroturbina)
Referencias:
Artculos:
1.G.G. Acosta, M.A. Mayosky y J.M. Catalfo :
"An Expert PID Controller uses Refined Ziegler and
Nichols
Rules and Fuzzy Logic Ideas", International
Journal of Applied Intelligence, Vol 4, N 1,
February 1994, pp.
64-78, Kluwer Academic Publishers.
2.G.G. Acosta, M.A. Mayosky y J.M. Catalfo :
"Sistema de Produccin aplicado a la Sintona de
un
Controlador PID" , Anales de las XIII
Jornadas en Ingeniera Elctrica y Electrnica,
Quito, Ecuador, 1 al 3
de julio de 1992.
3.G.G. Acosta, M.A. Mayosky y J.M. Catalfo :
"Fuzzy Logic and Pattern Recognition in a
self-tuning
controller", Proceedings of 1992 IEEE/RSJ
International Conference on Intelligence Robots
and Systems
(IROS '92), North Carolina, U.S.A., 7 al 10
de Julio de 1992, pg. 759-765.
4.G.G. Acosta, M.A. Mayosky y J.M. Catalfo :
"Controlador PID Autoadaptable", Anales del XIII
Simposio
Nacional de Control Automtico organizado por
AADECA, Buenos Aires, Argentina, 14 al 18 de
Setiembre
de 1992, pg. 28-32.
5.M.A.Mayosky, J.M.Catalfo y G.G. Acosta,
"Neural Net based control of Dynamical Systems: a
case
study", International Journal of Applied
Intelligence, Vol 3, N 4, December 1993, pp.
267-274, Kluwer
Academic Publishers.
6."Knowledge Based Process Control Supervision
and Diagnosis: the AEROLID Approach", C. Alonso,
G.G.
Acosta, J. Mira, and C. de Prada, Expert
Systems with Applications, vol 14, 1998, pp
371-383. Elsevier
Science Ltd.
7.A. Benveniste and K.J. strm : "Meeting the
Challenge of Computer Science in the Industrial
Applicationes of Control: An Introductory
Discussion to the Special Issue", Automatica, Vol.
29, No. 5, pp.
1169-1175, 1993.
8.Rahmat Shoureshi : "The Mystique of
Intelligent Control", IEEE Control Systems, pp.
33-37, January 1991.
9.P.J. Werbos : "An Overview of Neural Networks
for Control", IEEE Control Systems, pp. 40-41,
January
1991.
10.D. A. Linkens : "AI in control systems
engineering", The Knowledge Engineering Review,
No. 5:3, pp.
181-214, 1990.
11.K.M. Passino : "Bridging the Gap between
Conventional and Intelligent Control", IEEE
Control Systems,
pp. 12-18, June 1993.
12.H.B. Verbruggen and K.J. strm : "Artificial
Intelligence and Feedback Control", Proc. of the
IFAC
Workshop on Artificial Intelligence in Real
Time Control, Shenyang, PRC, September 1989.
Libros:
13."Inteligencia Artificial", P. Winston,
Addison-Wesley Iberoamericana, 1994.
14."Industrial Applications of Fuzzy Logic and
Intelligent Systems", Ed. J. Yen, R. Langari and
L. Zadeh, IEEE Press, 1995.
15."Neural Networks and Fuzzy Systems", B.
Kosko, Prentice-Hall, 1992.
16."Soft Computing with Industrial
Applications, Vol 5", Ed. M. Jamshidi, M. Fathi,
F. Pierrot, TSI Press, 1996.
17."Fuzzy Sets for Intelligent Systems", Ed. D.
Dubois, H. Prade, R. Yager, Morgan Kaufmann Pub.,
1993.
18."A principled approach to Knowledge-Based
System Development", G. Schreiber, B. Wielinga, J.
Breuker, Academic Press, 199
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Los mensajes son archivados en:
http://venus.unl.edu.ar/majordomo-span.html
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