Métodos de identificación dinámica

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Métodos de Identificación dinámica

Autores: Dr. Pedro Arafet Padilla Dr. Francisco Chang Mumañ MSc. Miguel Torres Alberto MSc. Hugo Dominguez Abreu

Facultad de Ingeniería Eléctrica Universidad de Oriente Junio 2008

Tabla de contenidos Nota de los autores ................................................................................................................ 4 1. Elproblema de la identificación ....................................................................................... 5 2. Métodos gráficos.............................................................................................................. 10 2.1 Métodos basados en la respuesta a escalón. ................................................................. 10 2.1.1 Modelo de primer orden...................................................................................... 10 2.1.2 Método de Oldenbourg – Sartorius ..................................................................... 12 2.1.3 Método de Anderson. Segundo orden ................................................................. 15 2.1.4 Respuesta a escalón para sistemas oscilatorios................................................... 18 2.1.5 Método de Strejc. Modelo de orden n. ................................................................ 22 2.1.6 Modelos con retraso de transporte....................................................................... 23 2.2 Métodos basados en la respuesta a un pulso .......................................................... 26 2.2.1 Método de pulso para obtener larespuesta a escalón.......................................... 26 3. Métodos analíticos ........................................................................................................... 29 3.1 Método de pulso para obtener la respuesta frecuencial........................................ 29 3.2 Método de correlación. Forma continua................................................................ 32 3.3 Método de correlación cruzada. Forma discreta................................................... 34 3.4 Método de deconvolución......................................................................................... 38 3.5 Método de integración gradual. .............................................................................. 44 3.5.1 Integración gradual para unconjunto de datos de entrada-salida........................ 46 3.5.2 Matriz de Simpson............................................................................................... 48 3.6 Método de integración múltiple............................................................................... 55 4. Algunos elementos sobre el toolbox de Matlab.............................................................. 60 4.1 Modelo lineal general ............................................................................................... 60 4.1.1 Representación polinomial de la función de transferencia.................................. 60 4.1.2 Modelo ARX ....................................................................................................... 61 4.1.3 ModeloARMAX................................................................................................. 61 4.1.4 Modelo OE .......................................................................................................... 62 4.1.5 Modelo BJ ........................................................................................................... 62 4.1.6 Ejemplo de sistema con una entrada unasalida (SISO) ...................................... 64 4.2 Identificación de sistemas multivariables (MIMO)............................................... 69 5. Identificación de Sistemas mediante Redes Neuronales Artificiales............................. 80 5. Identificación de Sistemas mediante Redes Neuronales Artificiales............................. 80 5.1 Introducción a las Redes...
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