Automatización del horno de una línea de fabricación de galletas implementando un sistema de control difuso diseñado con redes neuronales

Abstract

Se plantea diseñar un sistema de control difuso basado en un modelo de red neuronal para el control de la temperatura del horno de una línea de fabricación de galletas; se realiza el modelado del horno utilizando el programa MATLAB creando una red neuronal de tipo Feed Forward con algoritmo de entrenamiento Levenberg Marquard, para el diseño del controlador se utilizó el FIS Editor del Toolboxes de Fuzzy Logic de MATLAB, se establece el tipo de sistema difuso a utilizar Mamdani con método de defusificación Centro de gravedad o centroide. Se concluye que: las Redes Neuronales son una herramienta altamente eficaz para modelar sistemas con múltiples entradas; el controlador difuso diseñado brinda una mayor precisión en el control de los quemadores del horno aun en presencia de perturbaciones, por lo que se obtiene una mayor calidad en el producto final, lo que no se obtuvo con el controlador PID.

Arises to design a control system based on a fuzzy neural network model to control the furnace temperature a biscuit production line, the modeling is performed using MATLAB oven creating a neural network with Feed Forward type Levenberg Marquardt training algorithm for controller design used the FIS Editor Fuzzy Logic Toolboxes of MATLAB sets the type to use Mamdani fuzzy system with defuzzification method of center of gravity or centroid. We conclude that: Neural Networks are a highly effective tool for modeling systems with multiple inputs, the designed fuzzy controller provides more precise control of the furnace burners even in the presence of perturbations, so you get a higher quality the final product, which was not obtained by the PID controller.