Modelado híbrido basado en un sistema adaptativo de inferencia neuro difuso para un proceso de manufactura no convencional PECM

Abstract

Se desarrolló un sistema adaptativo de inferencia neuro difuso, optimizado con un algoritmo genético, para modelar las variables de respuesta del maquinado electroquímico por pulsos. Durante este proceso fue integrado un conjunto de datos del método de manufactura mediante un diseño experimental factorial, el cual fue dividido en subconjuntos para las etapas de entrenamiento, validación y prueba. La arquitectura del sistema adaptativo propuesto se seleccionó tras analizar el rendimiento con diferentes sistemas de inferencia y una serie de funciones difusas. Después de la evaluación, el sistema Takagi-Sugeno y funciones de membresía de tipo gaussiana fueron seleccionadas para la arquitectura de trabajo.