Controlador borroso para regulación de temperatura: integración HOME I/O, EcoStruxure y MATLAB
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13821Palabras clave:
Control borroso, Control inteligente, Automatización Industrial, Sistemas de control de edificios, Estándares de software de controlResumen
Este trabajo aborda la regulación de temperatura en edificios mediante el diseño e implementación de un controlador borroso tipo Mamdani, orientado a mejorar la eficiencia energética y la suavidad en la acción de control. La originalidad de la propuesta reside en una arquitectura de co-simulación que integra tres niveles: el entorno virtual 3D HOME I/O, el motor de cálculo MATLAB/Simulink y la plataforma industrial EcoStruxure Automation Expert de Schneider Electric. Esta integración permite cerrar el lazo de control utilizando el estándar IEC 61499 y el protocolo de comunicación OPC-UA. Los resultados demuestran que, frente a un control PI tradicional, la solución borrosa proporciona una respuesta dinámica más resiliente y una señal de control sin picos agresivos, facilitando la transferencia tecnológica desde entornos de simulación a controladores industriales reales.
Referencias
Alcalá, R., Benítez, J. M., Casillas, J., Cord´on, O., Herrera, F., 2003. Fuzzy control of hvac systems optimized by genetic algorithms. Applied Intelligence 18 (2), 155–177. DOI: 10.1023/A:1021986309149
Camacho, P. G., Fuentes, F., Escaño, J. M., 2026. Fuzzy logic controller for room temperature regulation: A co-simulation study with home i/o and matlab. In: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems.
Coello, G. G., 2026. Integración de controlador borroso en plc bajo la norma iec 61499 para la regulación térmica de una habitación.
International Electrotechnical Commission (IEC), 2000. IEC 61131-7:2000 programmable controllers – part 7: Fuzzy control programming. https://webstore.iec.ch/en/publication/4556, international Standard.
Langner, F., Kovačević, J., Spatafora, L., Dietze, S., Waczowicz, S., Çakmak, H. K., Matthes, J., Hagenmeyer, V., 2025. Experimental evaluation of model predictive control and fuzzy logic control for demand response in buildings. Applied Energy 401, 126666. DOI: 10.1016/j.apenergy.2025.126666
Meana-Llorián, D., González García, C., Pelayo G-Bustelo, B. C., Cueva Lovelle, J. M., Garcia-Fernandez, N., 2017. Iofclime: The fuzzy logic and the internet of things to control indoor temperature regarding the outdoor ambient conditions. Future Generation Computer Systems 76, 275–284. DOI: 10.1016/j.future.2016.11.020
PLCopen, 2000. Iec 61131-7. https://www.plcopen.org/standards/logic/iec-61131-7/.
Realgames, 2025. Home i/o simulation of a smart house and surrounding environment. URL: https://realgames.co/home-io/
Riera, B., Emprin, F., Annebicque, D., Colas, M., Vigário, B., 2016. Home i/o: a virtual house for control and stem education from middle schools to universities. In: IFAC-PapersOnLine. Vol. 49. Elsevier B.V., pp. 168–173. DOI: 10.1016/j.ifacol.2016.07.172
Schneider Electric, 2026. Ecostruxure™ automation expert. https://www.se.com/es/es/product-range/23643079-ecostruxure-automation-expert/.
Vallabha, G., 2026. Real-Time Pacer for Simulink. MATLAB Central File Exchange, retrieved January 20, 2026. URL: https://es.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29107-real-time-pacer-for-simulink
Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy sets. Information and Control 8 (3), 338–353. DOI: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Gloria G. Coello, Ramón A. García, Pablo G. Camacho, Francisco Fuentes, Juan M. Escaño

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.