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: c...@exa.unicen.edu.ar) 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 (ggaco...@fio.unicen.edu.ar) 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 ----<*>-----<*>-----<*>--.N.O.T.I.A.M.C.A.--<*>-----<*>-----<*>-----<*> Los mensajes son archivados en: http://venus.unl.edu.ar/majordomo-span.html ----<*>-----<*>-----<*>-----<*>-----<*>-----<*>-----<*>-----<*>-----<*>