RESEÑA DEFINIENDO EL CONTROL INTELIGENTE

RESEÑA DEFINIENDO EL CONTROL INTELIGENTE

Abstract:

It seeks to characterize intelligent control systems, to be able to recognize and distinguish them from conventional control systems; clarify the role of control in smart systems; and help identify problems where smart control methods appear to be the only viable avenues. To accomplish these goals, the emphasis was on developing useful definitions and characterizations rather than aphorisms. It was accepted from the outset that more than one definition of smart systems may be necessary, depending on the point of view taken and the issues being addressed.

Resumen:

Se busca caracterizar los sistemas de control inteligente, para poder reconocerlos y distinguirlos de los sistemas de control convencionales; aclarar la función del control en los sistemas inteligentes; y ayudar a identificar los problemas en los que los métodos de control inteligente parecen ser las únicas vías viables. Para llevar a cabo estos objetivos, se hizo hincapié en la elaboración de definiciones y caracterizaciones útiles más que en los aforismos. Se aceptó desde el principio que puede ser necesario más de una definición de sistemas inteligentes, dependiendo del punto de vista que se adopte y de los problemas que se aborden.

Palabras clave:

Control, inteligencia, diferencia, proceso, jerarquía, aprendizaje, adaptación, formulación matemática y sistemas.

1. CONTROL CONVENCIONAL E INTELIGENTE

El término "control convencional (o tradicional)" se utiliza aquí para referirse a las teorías y métodos que se desarrollaron en los últimos decenios para controlar los sistemas dinámicos, cuyo comportamiento se describe principalmente mediante ecuaciones diferenciales y de diferencia. Obsérvese que este marco matemático puede no ser suficientemente para caracterizar los sistemas en ciertos casos. De hecho, es bien sabido que hay problemas de control que no pueden describirse adecuadamente en un marco de ecuaciones diferenciales. Entre los ejemplos se incluyen los sistemas de fabricación y comunicación de eventos discretos, cuyo estudio ha llevado al uso de autómatas y teorías de colas en el control de sistemas.

En la mente de muchas personas, en particular fuera de la zona de control, el término "control inteligente" ha pasado a significar alguna forma de control mediante metodologías difusas y/o de red neuronal. Esta percepción se ha visto reforzada por una serie de artículos y entrevistas, principalmente en la literatura no científica. Sin embargo, el control inteligente no se limita sólo a esas metodologías. De hecho, de acuerdo con algunas definiciones de control inteligente; no todos los controladores difusos o neuronales se considerarían inteligentes. El hecho es que hay problemas de control que no pueden ser formulados y estudiados en la ecuación convencional de diferencias.

Hay diferencias significativas entre el control convencional y el control inteligente y algunas de ellas se describen a continuación. La palabra control en "control inteligente" tiene un significado más general que la palabra control en "control convencional". En primer lugar, los procesos de interés son más generales y pueden describirse, por ejemplo, mediante modelos de sistemas de eventos discretos o modelos de ecuaciones diferenciales. Esto ha dado lugar al desarrollo de teorías para sistemas de control híbridos, que estudian el control de los procesos dinámicos de estado continuo por máquinas secuenciales de estado discreto. Además de los procesos más generales considerados en el control inteligente, los objetivos de control también pueden ser más generales. Por ejemplo, "sustituir alguna parte de un satélite" puede ser la tarea general del controlador de un brazo robótico espacial; éste se descompone luego en varias subtareas, varias de las cuales pueden incluir, por ejemplo, "seguir una determinada trayectoria", lo que puede ser un problema que puede resolverse con las metodologías de control convencionales. Para alcanzar esos objetivos de control en sistemas complejos a lo largo de un período de tiempo, el controlador tiene que hacer frente a una incertidumbre considerable que los controladores de retroalimentación de la red o los controladores adaptativos no pueden manejar. Dado que los objetivos han de alcanzarse con gran incertidumbre, el diagnóstico de fallos y la reconfiguración del control, la adaptación y el aprendizaje son consideraciones importantes en los controladores inteligentes. También está claro que la planificación de tareas es un área importante en el diseño de control inteligente. Por lo tanto, el problema de control en el control inteligente es una versión mejorada del problema en el control convencional. Es mucho más ambicioso y general. No es sorprendente entonces que estas mayores demandas de control requieran métodos que no se utilizan típicamente en el control convencional. El área del control inteligente es de hecho interdisciplinaria, y trata de combinar y extender las teorías y métodos de áreas como el control, la informática y la investigación de operaciones para lograr exigentes objetivos de control en sistemas complejos. Obsérvese que las teorías y metodologías de las esferas de la investigación de operaciones y la informática no pueden, en general, utilizarse directamente para resolver problemas de control, ya que se desarrollaron para atender necesidades diferentes; es preciso mejorarlas primero y desarrollar nuevas metodologías en combinación con las metodologías de control convencionales, antes de que puedan diseñarse sistemáticamente controladores para sistemas dinámicos muy complejos. También es posible que los conceptos tradicionales de control, como la estabilidad, tengan que ser redimidos cuando, por ejemplo, el proceso que se ha de controlar se describe mediante modelos de sistemas de eventos discretos; y esta cuestión se está abordando en la bibliografía. Conceptos tales como la accesibilidad y el bloqueo desarrollados en la investigación de operaciones y la informática son útiles en el control inteligente, al estudiar los sistemas de planificación. Se están utilizando marcos matemáticos rigurosos, basados por ejemplo en el cálculo de predicados, para estudiar esas cuestiones. Sin embargo, para abordar las cuestiones de control, esos marcos matemáticos pueden no ser convenientes y deben ser mejorados o se deben desarrollar otros nuevos para abordar adecuadamente esos problemas.

Las áreas de investigación relevantes para el control inteligente, además del control convencional, incluyen áreas como la planificación, el aprendizaje, los algoritmos de búsqueda, los sistemas híbridos, el diagnóstico y el reconocimiento de fallos, los autómatas, las redes de Petri, las redes neuronales y la lógica difusa. Además, para controlar los sistemas complejos, hay que abordar activamente la cuestión de la complejidad computacional; esto ha estado en la periferia de los intereses de los investigadores en el control convencional, pero ahora está claro que la complejidad computacional es una cuestión central, siempre que se intente controlar los sistemas complejos.

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