Evaluación e implementación de sistemas de lógica difusa para aplicaciones en ingeniería mecatrónica

Abstract

La ingeniería mecatrónica requiere sistemas de decisión y control capaces de manejar dinámicas complejas, condiciones variables y comportamientos no lineales propios de los actuadores y sensores utilizados en la práctica. Dentro de este contexto, la lógica difusa se presenta como una alternativa explicable basada en razonamiento lingüístico y reglas no lineales, capaz de ofrecer flexibilidad y claridad interpretativa en situaciones donde los controladores clásicos suelen requerir ajustes más estrictos. Este estudio analiza el desempeño del sistema difuso Mamdani como esquema de decisión y posteriormente como controlador, comparándolo contra los métodos PID y LQR, ampliamente utilizados en aplicaciones de control moderno. Para ello se desarrollaron simuladores interactivos en MATLAB aplicados a dos casos representativos: un péndulo invertido y un brazo robótico 3D. Ambos escenarios permiten evaluar la estabilidad, la suavidad de la respuesta y la capacidad de los sistemas de control para manejar errores significativos, saturaciones y efectos no lineales. La plataforma implementada facilita observar el comportamiento dinámico en tiempo real y realizar ajustes a los parámetros de control, lo que permitió una comparación justa y sistemática entre los tres enfoques. Los resultados muestran que todos los controladores pueden estabilizar los sistemas bajo una configuración adecuada, aunque con diferencias notables en tiempos de convergencia. En particular, el controlador difuso Mamdani exhibe una respuesta más consistente frente a variaciones y condiciones no lineales, ofreciendo una alternativa explicable y robusta frente a métodos clásicos. Estos hallazgos refuerzan el potencial de la lógica difusa para integrarse en sistemas mecatrónicos reales, especialmente cuando se requiere interpretabilidad junto con un desempeño competitivo.

The field of mechatronics requires decision-making and control systems capable of handling complex dynamics, variable conditions, and the nonlinear behaviors inherent to realworld actuators and sensors. Within this context, fuzzy logic emerges as an explainable alternative based on linguistic reasoning and nonlinear rules, able to provide exibility and interpretability in situations where classical controllers typically require stricter tuning. This study analyzes the performance of the Mamdani fuzzy system first as a decision-making scheme and later as a controller, comparing it against PID and LQR methods, which are widely used in modern control applications. To achieve this, interactive MATLAB simulators were developed and applied to two representative cases: an inverted pendulum and a 3D robotic arm. Both scenarios allow for the evaluation of stability, response smoothness, and the ability of the control systems to handle significant errors, saturations, and nonlinear effects. The implemented platform makes it possible to observe the dynamic behavior in real time and adjust control parameters, enabling a fair and systematic comparison among the three approaches. The results show that all controllers can stabilize the systems under an adequate configuration, although with notable diferences in convergence times. In particular, the Mamdani fuzzy controller exhibits a more consistent response under variations and nonlinear conditions, offering an explainable and robust alternative to classical methods. These findings reinforce the potential of fuzzy logic for integration into real mechatronic systems, especially when interpretability is required alongside competitive performance.