Modelo Predictivo Borroso de la Aceleración de Cabeceo de Buque de Alta Velocidad

Autores/as

  • Francisco Gil Navia
  • Juan Contreras Montes

DOI:

https://doi.org/10.25043/19098642.25

Palabras clave:

identificación borrosa, cabeceo de buque, modelo predictivo borroso, mínimos cuadrados recursivos

Resumen

Se describe una técnica de inferencia borrosa adaptativa para generar modelos predictivos de la aceleración de cabeceo de un buque de alta velocidad, a partir de datos obtenidos de la web de un experimento realizado en la Universidad de Iowa. En el experimento, la geometría de interés es un modelo a escala 1/46.6 del DTMB modelo 5415 (DDG-51). El algoritmo borroso para la generación del modelo predictivo emplea partición triangular con solapamiento de 0.5 y consecuentes tipo singlenton. Los consecuentes son ajustados de manera automática empleando mínimos cuadrados recursivos. El algoritmo presenta una baja complejidad computacional lo que permite su empleo para identificación en línea.

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Referencias bibliográficas

BEZDEK J. C. Pattern recognition with Fuzzy Objective Function Algortithms. Ed. Plenum Press. 1987.

CONTRERAS, J. Introducción al Control Automático, Editorial Escuela Naval, Almirante Padilla, Cartagena, Colombia, 2006.

CONTRERAS, J., MISA, R., PAZ, J., Building Interpretable Fuzzy Systems: A New Approach to Fuzzy Modeling. En proceedings of Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference CERMA 2006. IEEE Computer Society. Pags.: 172-178. 2006.

DÍEZ J. L., NAVARRO J. L., SALA A. Algoritmos de Agrupamiento en la Identificación de Modelos Borrosos. RIAI: Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial. 2004.

ESPINOSA, J., VANDEWALLE, J. Constructing fuzzy models with linguistic integrity form numerical data-afreli algorithm, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 8, pp. 591 – 600. 2000.

ESPINOSA, J., VANDEWALLE, J., Wertz, V, Fuzzy Logic, Identification and Predictive Control. Springer. Estados Unidos. 2005.

GIL, F., CONTRERAS, J. Automatic tracking of Target: Application on a Prototype of Cannon. II Conferencia/Workshop de Vehículos/Sistemas No-Tripulados (UV/S) de América Latina. Panamá. Agosto de 2008.

GUILLAUME, S., CARNOMORDIC, B. Generating an interpretable Family of Fuzzy Partitions Form Data, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 12, No. 3, pp. 324 – 335. 2004.

GUZTAFSON E. E., KESSEL W. C. Fuzzy Clustering with a Fuzzy Covariance Matrix. IEEE CDC, San Diego, California, pp. 503 – 516. 1979.

IRVINE, M., LONGO, J., and STERN, F., Pitch and Heave Tests and Uncertainty Assessment for a Surface Combatant in Regular Head Waves, Journal of Ship Research, submitted. 2006.

NAUCK, D., KRUSE, R., Nefclass - a neuro-fuzzy approach for the classification of data, In: Proceedings of the Symposium on Applied Computing. 1995.

NAUCK, D., KRUSE, R. Neuro-fuzzy systems for function approximation. Fuzzy Sets and System. 101(2), pp. 261-271. 1999.

PAIVA, R. P., DOURADO, A. Interpretability and learning in neuro-fuzzy systems, Fuzzy Sets and System. 147, pp. 17-38. 2004.

SALA, A. Validación y Aproximación Funcional en Sistemas de Control Basados en Lógica Borrosa. Universidad Politécnica de Valencia. Tesis Doctoral. 1998.

SALA, A., ALBERTOS, P. Inference error minimisation: fuzzy modelling of ambiguous functions. Fuzzy Sets and Systems, 121 pp. 95 – 111. 2001.

SANTOS, M., LÓPEZ, R., de la CRUZ, J.M., Modelo predictivo neuro-borroso de la aceleración de cabeceo de un buque de alta velocidad. RIAI: Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial. 2005.

SUGENO, M., YASUKAWA, T. A fuzzy logic based approach to qualitative modeling. Transactions on Fuzzy Systems, vol. 1, No. 1, pp. 7-31. 1993.

WANG, L-X, MENDEL, J.M. Generating fuzzy rules by learning form examples, IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, vol. 22, no 6, pp. 1414-1427. 1992.

Publicado

2010-01-30

Cómo citar

Gil Navia, F., & Contreras Montes, J. (2010). Modelo Predictivo Borroso de la Aceleración de Cabeceo de Buque de Alta Velocidad. Ciencia Y tecnología De Buques, 3(6), 67–74. https://doi.org/10.25043/19098642.25

Número

Sección

Artículos científicos y tecnológicos
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