Estructuras de identificación basadas en funciones canónicas lineales a tramos

Las técnicas de identificación permiten construir modelos matemáticos para sistemas dinámicos a partir de datos registrados de un experimento o del normal funcionamiento del sistema a modelar. El diseño de un modelo implica un compromiso entre su simplicidad y la necesidad de capturar los aspectos...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Álvarez, Marcela P.
Otros Autores: Castro, Liliana Raquel
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2011
Materias:
Identificación
Sistemas dinámicos no lineales
Wiener
Funciones lineales a tramos
Acceso en línea:http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2243
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
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description Las técnicas de identificación permiten construir modelos matemáticos para sistemas dinámicos a partir de datos registrados de un experimento o del normal funcionamiento del sistema a modelar. El diseño de un modelo implica un compromiso entre su simplicidad y la necesidad de capturar los aspectos esenciales del sistema en estudio. Los modelos caja negra se diseñan enteramente a partir de los datos entrada/salida disponibles del sistema, sin tener en cuenta la interpretación de los parámetros que lo definen. Existen dife-rentes clases de modelos caja negra; considerando su mayor simplicidad, los primeros en desarrollarse fueron los modelos lineales. Posteriormente, dada la necesidad de modelar con mayor precisión, surgieron los modelos no lineales. Una de las principales clases de modelos no lineales de caja negra son los modelos tipo Wiener. Las estructuras que proponemos en esta tesis están dentro de esta familia de modelos. Presentamos, en primer lugar, una estructura de modelo basada en funcio-nes Canónicas Lineales a Tramos de Alto Nivel (CLATAN) y un algoritmo de identificación NOE (por sus siglas en inglés, Non-linear Output Error). Exploramos además la capacidad de apro-ximación, de generalización así como también la estabilidad de este modelo. El algoritmo propuesto permite comenzar con una aproximación OE y aumentar fácilmente el orden hasta al-canzar la aproximación deseada, conservando la aproximación lograda hasta el orden inmediato anterior. Por otra parte, el algoritmo de aprendizaje para determinar los parámetros ga-rantiza la BIBO estabilidad del modelo. Luego, proponemos dos esquemas de aproximación para los cuales probamos que per-miten aproximar cualquier sistema dinámico discreto, no lineal, causal, invariante en el tiempo y con memoria evanescente. Estos modelos están compuestos por un conjunto finito de sistemas discretos de Laguerre o de Kautz, relacionados de manera no lineal mediante funciones CLATAN, cuyos paráme-tros ajustamos utilizando teoría de estimación con conjuntos de membresía (teoría SM). Con esta metodología, estimamos dichos parámetros asumiendo sólo que el ruido es desconocido pero acotado en alguna norma dada (ruido UBB), lo que cons-tituye una hipótesis débil para el mismo. Por otra parte, me-diante la teoría SM hallamos un conjunto que contiene todas las posibles soluciones del problema, lo que nos permite es-timar las cotas de incertidumbre asociadas al problema de es-timación. La metodología resultante es robusta, en el sentido que el conjunto de datos utilizado para la identificación del sistema en estudio puede ser reproducido por al menos uno de los modelos en el conjunto de parámetros identificados.
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