Optimización de la Base de Conocimiento de un F.L.C. Implementando Técnicas de Aprendizaje Aplicado en el Seguimiento del Punto de Máxima Potencia

The most widespread application of fuzzy logic is found in expert fuzzy control systems based on rules known as FLC (Fuzzy Logic Controllers). These systems are widely used in the control of different systems because a suitable design allows speed, precision and flexibility in control. The next work shows the development of the knowledge base of an FLC system implemented to control a converter DC-DC that allows the search of the maximum power point of an installation with photovoltaic panels. Starting off From an FLC control previously developed and exposed in previous works, it is shown how the application of the supervised learning method allows to optimize the convergence speed of the system to the point of maximum power.  La aplicación más extendida de la lógica difusa se encuentra en los sistemas expertos de control difuso basado en reglas conocidos como FLC (Fuzzy Logic Controllers). Estos sistemas se utilizan ampliamente en el control de diferentes sistemas debido a que un diseño adecuado permite velocidad, precisión y flexibilidad en el control. El siguiente trabajo muestra el desarrollo de la base de conocimiento de un sistema FLC implementado para controlar un convertidor DC-DC que permita la búsqueda del punto de máxima potencia de una instalación con paneles fotovoltaicos. Partiendo de un control FLC desarrollado previamente y expuesto en trabajos anteriores se muestra cómo la aplicación del método de aprendizaje supervisado permite optimizar la velocidad de convergencia del sistema al punto de máxima potencia