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Existen dos métodos básicos para implementar sistemas difusos, el exacto y el aproximado, cada uno con sus ventajas y desventajas.

• Método exacto : El método exacto se basa en hacer un estudio de la forma que adopta el conjunto difuso ante cada uno de los operadores de implicación. Lo que se hace es una representación paramétrica de los conjuntos difusos inferidos. Este método tiene como inconveniente que hay que hacer un cálculo previo de las expresiones paramétricas de los conjuntos difusos antes de implementar el controlador.
• Método aproximado : Al utilizar este método no hay que hacer ningún cálculo previo ya que se discretiza el universo de definición de cada una de las variables del consecuente en un número de puntos predefinido. Este es un método más lento desde el punto de vista computacional y la precisión está dada por la cantidad de puntos de discretización. Hay que llegar a una solución de compromiso entre la velocidad computacional y la exactitud. Tiene la ventaja de poder trabajar con mayor cantidad de operadores de implicación ya que no necesita hacer un estudio previo de las expresiones parametrizadas de los conjuntos difusos. [1] Tanto los operadores de implicación, agregación y desfusificación actúan sobre cada uno de los elementos de los vectores obtenidos como resultado del proceso de discretización.

Para la implementación del sistema FzController se emplea el método aproximado.

Diagrama general del sistema.

Editor del sistema

Editor de propiedades del sistema

Tabla de operadores que tiene el sistema FzController Implementado por defecto

Editor de variables del sistema FzController

El sistema FzController tiene implementado por defecto funciones de pertenencia de tipo Trapezoidal ( en su caso particular funciones triangulares ), Curva S, Curva Z, Curva Pi, Campana de Gauss, tipo puntuales ( Para el caso de un controlador con una estructura de tipo Sugeno ). Se está trabajando en la implementación de funciones de pertenencia definidas por el usuario mediante expresiones matemáticas o mediante un vector.

Editor de variables del sistema FzController

La base de reglas de un controlador difuso contiene la información o conexión lógica entre las variables lingüísticas de entrada y de salida del sistema. El sistema FzController trabaja con reglas de tipo MISO ( Multiple Inputs, Single Output ). Permite agregar de manera sencilla y sin cometer errores de sintaxis las reglas del controlador.

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Operadores conjunción (Conectivo AND)	t-normas: Mínimo, Producto de Hamacher, Producto, Producto de Einstein, Diferencia Acotada, Producto Drástico
Operadores de disyunción (Conectivo OR)	s-normas: Máximo, Suma de Hamacher, Suma Acotada, Suma de Einstein, Suma Algebraica, Suma Drástica
Operadores de Implicación	Diene, Dubois and Prade, Mizumoto, Goguen, Golden, Lukasiewicz Además de las t-normas y s-normas anteriores.
Operadores de agregación	t-normas: Mínimo, Producto de Hamacher, Producto, Producto de Einstein, Diferencia Acotada, Producto Drástico s-normas: Máximo, Suma de Hamacher, Suma Acotada, Suma de Einstein, Suma Algebraica, Suma Drástica
Métodos de desdifusificación	Centro de gravedad, Bisector, Media de máximos, Máximo menor, Máximo mayor, Suma de picos ponderada.

En este trabajo se muestran los primeros resultados obtenidos en el desarrollo del sistema FzController. Se expone el desarrollo software de un sistema que, no sólo permite el control en tiempo real de cualquier planta o proceso mediante un dispositivo de adquisición de datos, sino que constituye una herramienta de apoyo a la investigación, a la docencia y al desarrollo de controladores difusos. El sistema además presenta una herramienta para que el usuario pueda implementar sus propios operadores difusos en Java Script, VBScript, o Delphi Script. El módulo de generación o síntesis del código generado para Autómatas Programables (PLC) (que cumplan con el Estándar de programación IEC-61131-3) represemta su característica más distintiva.
Concepción general del sistema FzController
Existen dos métodos básicos para implementar sistemas difusos, el exacto y el aproximado, cada uno con sus ventajas y desventajas. • Método exacto : El método exacto se basa en hacer un estudio de la forma que adopta el conjunto difuso ante cada uno de los operadores de implicación. Lo que se hace es una representación paramétrica de los conjuntos difusos inferidos. Este método tiene como inconveniente que hay que hacer un cálculo previo de las expresiones paramétricas de los conjuntos difusos antes de implementar el controlador. • Método aproximado : Al utilizar este método no hay que hacer ningún cálculo previo ya que se discretiza el universo de definición de cada una de las variables del consecuente en un número de puntos predefinido. Este es un método más lento desde el punto de vista computacional y la precisión está dada por la cantidad de puntos de discretización. Hay que llegar a una solución de compromiso entre la velocidad computacional y la exactitud. Tiene la ventaja de poder trabajar con mayor cantidad de operadores de implicación ya que no necesita hacer un estudio previo de las expresiones parametrizadas de los conjuntos difusos. [1] Tanto los operadores de implicación, agregación y desfusificación actúan sobre cada uno de los elementos de los vectores obtenidos como resultado del proceso de discretización. Para la implementación del sistema FzController se emplea el método aproximado.

		Diagrama general del sistema.

Editor del sistema.
Cuando se diseña un controlador difuso el primer paso es seleccionar la estructura del controlador que se va a implementar. En este caso el sistema FzController permite trabajar controladores de tipo Sugeno y de tipo Mamdani que son las estructuras clásicas que tiene un controlador basado en lógica difusa. El editor del sistema permite seleccionar el tipo de controlador (Sugeno o Mamdani) y definir las variables lingüísticas del mismo. Una vez seleccionado el controlador se definen los operadores lógicos del mismo. En el editor del sistema se agregan las variables lingüísticas del controlador y se describe el universo de definición de la misma así como la etiqueta lingüística.
Editor del sistema	Editor de propiedades del sistema
Tabla de operadores que tiene el sistema FzController Implementado por defecto

Editor de variables
El editor de variables permite editar las funciones de pertenencia de cada una de las variables lingüísticas definidas en el sistema. Mediante el editor de propiedades del sistema se modifican, de manera muy sencilla, cada uno de los parámetros de las funciones de pertenencia o conjuntos difusos definidos en cada una de las variables.
Editor de variables del sistema FzController	El sistema FzController tiene implementado por defecto funciones de pertenencia de tipo Trapezoidal ( en su caso particular funciones triangulares ), Curva S, Curva Z, Curva Pi, Campana de Gauss, tipo puntuales ( Para el caso de un controlador con una estructura de tipo Sugeno ). Se está trabajando en la implementación de funciones de pertenencia definidas por el usuario mediante expresiones matemáticas o mediante un vector.

Editor de reglas

Editor de variables del sistema FzController	La base de reglas de un controlador difuso contiene la información o conexión lógica entre las variables lingüísticas de entrada y de salida del sistema. El sistema FzController trabaja con reglas de tipo MISO ( Multiple Inputs, Single Output ). Permite agregar de manera sencilla y sin cometer errores de sintaxis las reglas del controlador.

			Editor de código