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ISSN: 2007-1450

Fig 3. Simulación del control. las oscilaciones mostradas en la simulación pueden forzar el
actuador que recircula la salida de
la columna reduciendo su tiempo de
vida útil.

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Conclusiones CO3RUM: A differential evolution learning approach
El control difuso maneja información de tipo lingüística, lo cual for generating compact Mamdani fuzzy rule-based
lo hace más entendible y manejable. Durante la aplicación de models. Expert Systems with Applications, 83, 257-
este método de aprendizaje, el ajuste fue hecho forzando a 272.
que un sistema no lineal se comportara como un sistema Verma, O.M., Manik G., Jain V.K. (2018). Simulation and
lineal. En el resultado de simulación, se puede observar que, control of a complex nonlinear dynamic behavior of
para seguir dicho perfil deseado, el controlador tiene que for- multi-stages evaporator using PID and Fuzzy-PID con-
zar cambios bruscos no deseados en la señal de control para trollers. Journal of Computational Science, 25, 238- Artículo arbitrado
poder seguir al modelo de referencia. Una solución a este 251.
problema es el utilizar un perfil predefinido más cercano al Wittgens, B., Skogestad, S. (2000). Evaluation of dynamic
comportamiento natural del sistema, o al uso de criterios de models of distillation columns with emphasis on the
calidad de las reglas que no dependan directamente de un initial response. Modeling, Identification and Control,
modelo de referencia. Si bien se logró el objetivo de control, 21(2), 83-103. 11

Control Difuso Adaptable de un Proceso Químico Año X Vol. 3 Ed. 30 Mayo-Agosto 2018
Andrea Rodríguez-Romero, Marco A. Márquez-Vera
y Gloria A. Paredes-Huerta pp. 8-11