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PSO Tuning of Fuzzy Multi-model Sliding Mode Controller for Thermal Process

  • Universidad San Francisco de Quito
  • Universidad Católica del Norte

Producción científica: Capítulo del libro/informe/acta de congresoContribución a la conferenciarevisión exhaustiva

Resumen

This study proposes an advanced control strategy that combines Fuzzy Multi-Model Control (FMMC) and Sliding Mode Control (SMC) to improve the regulation of chemical processes characterized by nonlinear dynamics. The approach is based on a Takagi–Sugeno (TS) fuzzy model, where each rule represents a local linear subsystem, allowing for smooth transitions between operating regions and thereby enhancing the overall control system’s robustness. By integrating the adaptive nature of fuzzy modeling with SMC, the proposed controller achieves superior performance in both transient and steady-state responses when compared to conventional methods, demonstrating its effectiveness for complex industrial processes.

Idioma originalInglés
Título de la publicación alojadaApplications of Computational Intelligence - 8th IEEE Colombian Conference, ColCACI 2025, Revised Selected Papers
EditoresAlvaro David Orjuela-Cañón, Jesus A Lopez, Oscar J Suarez
EditorialSpringer Science and Business Media Deutschland GmbH
Páginas86-100
Número de páginas15
ISBN (versión impresa)9783032208996
DOI
EstadoPublicada - 2026
Evento8th IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence, ColCACI 2025 - Armenia, Colombia
Duración: 27 ago. 202529 ago. 2025

Serie de la publicación

NombreCommunications in Computer and Information Science
Volumen2846 CCIS
ISSN (versión impresa)1865-0929
ISSN (versión digital)1865-0937

Conferencia

Conferencia8th IEEE Colombian Conference on Applications of Computational Intelligence, ColCACI 2025
País/TerritorioColombia
CiudadArmenia
Período27/08/2529/08/25

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'PSO Tuning of Fuzzy Multi-model Sliding Mode Controller for Thermal Process'. En conjunto forman una huella única.

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