Networked Neurofuzzy Control. An Application to a Drilling Process

[EN] The neurofuzzy system known as Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS), is a pioneering work, as well as the simplest computationally and the most viable for real-time applications. This work is focused on designing and implementing a neurofuzzy control system of a high-performance drilling process through a Profibus network. The internal model control (IMC) paradigm accomplishes this goal by using direct and inverse process models for designing the control system. From the technical point of view, the aim is to maximize both the material removal rate and useful tool life. The results obtained are significant both in simulation as well as the real time application which are also verified by several performance indices.[ES] Este trabajo muestra el diseño y la implementación de un sistema neuroborroso para el modelado y control en red de un proceso de taladrado de alto rendimiento. El sistema neuroborroso considerado en este estudio es el conocido como Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS), en el que las reglas borrosas se obtienen a partir de datos entrada/salida. Para el diseño del sistema de control se ha elegido el paradigma del control por modelo interno. Los resultados obtenidos son positivos tanto en la simulación como en la aplicación al control en red de la fuerza de corte. Desde el punto de vista técnico, se aumenta la tasa de arranque de material y al mismo tiempo se garantiza un aprovechamiento efectivo de la vida útil de la herramienta de corte. Este buen comportamiento del sistema de control neuroborroso basado en control por modelo interno se ha verificado por medio de varias cifras de mérito.Al proyecto DPI2005-04298 “Sistema de Control y Supervisión en Red Basado en Técnicas de Inteligencia Artificial para Optimizar Procesos de Mecanizado a Alta Velocidad (COREMAV)”.Gajate, A.; Haber, RE. (2009). Control Neuroborroso en Red. Aplicación al Proceso de Taladrado de Alto Rendimiento. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 6(1):31-38. http://hdl.handle.net/10251/14538331386