Reparación del sensor de CO2 del calefactor del inversor (error) ¿Cómo se soluciona?
En julio de 2017, tuve la gran suerte de unirme a estudiantes de la Universidad de Newcastle, la Universidad de Granada y la Universidad de Bournemouth, en el Proyecto de los Talleres Reales de la Alhambra, una excavación en Granada, España.
Mi primer año como estudiante de máster en Estudios Religiosos en la Universidad de Colorado, Boulder, había provocado preguntas de investigación que parecían exigir una conversación con la arqueología. Tras una generosa invitación del Dr. Alberto García Porras, uno de los directores del proyecto, me pusieron rápidamente en contacto con la codirectora, la Dra. Chloe Duckworth, y con el coordinador del proyecto, David Govantes Edwards, quienes amablemente me dieron la bienvenida al equipo y me pusieron al día. Pronto distinguí mis Marshalltowns de mis paletas de WHS y busqué y me aseguré el calzado adecuado, la ropa de excavación y el protector solar para las temperaturas de más de 40 grados que no son infrecuentes en un verano andaluz. Antes de que me diera cuenta, estaba pasando por las hábiles y especializadas manos de los arqueólogos, la profesora Kate Welham, el Dr. Derek Pitman, Ben Moore, Eleonora Montanari y Laura Martín Ramos, que me ofrecieron cada uno un curso intensivo de su experiencia particular. Los primeros días en los que descubrí el relleno de excavaciones anteriores me familiarizaron rápidamente con la variedad de herramientas de excavación y supusieron una agradable sacudida en las primeras horas de trabajo de la mañana.
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Una importante herramienta de la Inteligencia Artificial para el control automático es el uso de controladores de lógica difusa, que son sistemas basados en reglas difusas que comprenden el conocimiento de expertos en forma de reglas lingüísticas. Estas reglas suelen ser construidas por un experto en el campo de interés que puede relacionar los hechos con las conclusiones. Sin embargo, esta forma de trabajar a veces no permite obtener un comportamiento óptimo. Para resolver este problema, en el marco del aprendizaje automático, se podrían aplicar con éxito algunas técnicas de inteligencia artificial para mejorar el comportamiento del controlador.
Los métodos de selección de reglas obtienen directamente un subconjunto de reglas de un conjunto de reglas difusas dado, eliminando las reglas ineficientes y redundantes y, por tanto, mejorando la interpretabilidad, robustez, flexibilidad y capacidad de control del controlador. Además, se pueden aplicar diferentes técnicas de optimización de parámetros para mejorar la precisión del sistema induciendo una mejor cooperación entre las reglas que componen la base de reglas final.
Este trabajo presenta un estudio de cómo se pueden aplicar dos nuevos enfoques de sintonización para mejorar los FLCs obtenidos a partir de la experiencia de los expertos en problemas no triviales. Además, analizamos la sinergia positiva entre la selección de reglas y las técnicas de sintonización como una forma de mejorar la capacidad de estos métodos para obtener FLCs más precisas y compactas. Finalmente, para demostrar el buen rendimiento de estos enfoques, resolvemos un problema del mundo real para el control de un sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado.
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