AP04-26BElectrónica y Sistemas Embebidos
Curso Avanzado Arduino
Interrupciones, serie, I2C y SPI, EEPROM, watchdog, bajo consumo, depurador, librerías propias y ampliación con multiplexores, expansores y conversores.
ArduinoTinkercad
Electrónica y Sistemas Embebidos · EMB-112
Lógica difusa y control borroso con ESP32
Conjuntos borrosos, reglas lingüísticas y desfuzzificación aplicados al control de procesos reales.
Formato asíncrono Ingeniería / Industria Python, ESP32
Lo que aprenderás
- Definir funciones de pertenencia triangulares, trapezoidales y gaussianas ajustadas al rango de cada variable.
- Traducir la experiencia del operario en reglas lingüísticas del tipo si la temperatura es alta entonces reducir potencia.
- Aplicar operadores de conjunción, disyunción y negación borrosa sobre las premisas de las reglas.
- Realizar la inferencia Mamdani y comparar el resultado con el método Sugeno en el mismo problema.
- Desfuzzificar por centroide, bisectriz y máximos, y valorar el efecto de cada método en la actuación.
- Implementar el controlador borroso en ESP32 con aritmética eficiente y tiempo de ciclo determinista.
Contenido del curso
7 módulos · 32 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo
Módulo 1 · Del control clásico al borroso
- Procesos difíciles de modelar
- Qué aporta y qué no aporta la lógica difusa
- Estructura de un controlador borroso
- Entorno de trabajo y planta de pruebas
Módulo 2 · Conjuntos y variables lingüísticas
- Pertenencia parcial frente a lógica binaria
- Funciones triangular, trapezoidal y gaussiana
- Elegir las etiquetas de cada variable
- Solapamiento entre conjuntos y su efecto
- Universo de discurso y normalización
Módulo 3 · Base de reglas
- Reglas si entonces con antecedente y consecuente
- Recoger reglas de la experiencia del operario
- Operadores borrosos de conjunción y disyunción
- Cobertura y completitud de la base de reglas
- Reglas contradictorias y su detección
Módulo 4 · Inferencia
- Grado de activación de cada regla
- Método Mamdani paso a paso
- Agregación de las salidas de las reglas
- Método Sugeno y salidas funcionales
- Comparación de ambos sobre el mismo problema
Módulo 5 · Desfuzzificación
- Centroide y su cálculo
- Bisectriz, primer máximo y media de máximos
- Efecto de cada método sobre la suavidad de la actuación
- Superficie de control y su lectura
Módulo 6 · Implementación en ESP32
- Estructuras de datos para conjuntos y reglas
- Aritmética eficiente sin coma flotante innecesaria
- Ciclo de control con periodo fijo
- Lectura de sensor y salida al actuador
- Medida del tiempo de cálculo
Módulo 7 · Ajuste y caso práctico
- Ajuste de las funciones de pertenencia sobre planta real
- Ensayo ante escalón y ante perturbación
- Comparación con un control todo o nada
- Documentación del controlador y de sus reglas
Requisitos
- Programación en Python y experiencia previa con ESP32 o con otro microcontrolador.
- Fundamentos de control automático: lazo cerrado, consigna, error y actuación.
- Nociones de matemáticas de nivel técnico: funciones, intervalos y ponderaciones.
- Una placa ESP32 con un sensor y un actuador para probar el lazo de control.
Descripción
Hay procesos que un operario experimentado gobierna bien y que cuesta escribir en forma de ecuación: un secadero, un horno con carga variable, una climatización con muchas perturbaciones. El operario razona con nociones como bastante caliente o subiendo despacio, y ese conocimiento se pierde cuando se intenta forzarlo en un modelo rígido.
El control borroso permite recoger esa experiencia tal como se expresa. El curso construye un controlador completo: definición de variables lingüísticas y funciones de pertenencia, redacción de la base de reglas con el conocimiento de quien opera, inferencia por el método Mamdani y por Sugeno, y desfuzzificación con los distintos métodos y sus consecuencias sobre la actuación.
Después se implementa en el ESP32 con aritmética eficiente y ciclo de control determinista, y se ajusta sobre una planta real observando su respuesta. Es la preparación directa para el curso de reguladores PID y Fuzzy-PID, donde ambos enfoques se combinan sobre el mismo lazo.
¿Para quién es este curso?
- Ingeniería de control que gobierna procesos con mucha perturbación y modelo poco fiable.
- Personal técnico que quiere formalizar el criterio de operación de una instalación antes de una jubilación o un relevo.
- Ingeniería de mantenimiento que ajusta lazos de climatización, secado o temperatura con resultados irregulares.
Disponible
Contenido ya grabado y publicado en el campus. Puedes empezar en cuanto te inscribas.
- Código
- EMB-112
- Nivel
- Avanzado
- Público
- Ingeniería / Industria
- Entorno
- Python, ESP32
Este curso incluye
- 32 clases en vídeo bajo demanda
- Práctica en entornos web y simuladores, sin instalar nada
- Tutorización en el campus
- Acceso desde móvil, tableta y ordenador
- Actualizaciones cuando cambia la versión de la herramienta
- Certificado de finalización
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