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Modelo DSLIT

Ecuación: A*y(k)=B*u(k)+C*e(k)

u(k) --> entrada del sistema
y(k) --> salida del sistema
e(k) --> perturbación en ruido

Requerimientos:
* Datos de entrada y salida* Una clase de modelos
* Un criterio --> que tan bien el modelo representa los datos obtenidos.

El más común es:

Jθ= k = 1Ng(εk)

E(k) --> medida del error
g --> funciónpositiva normalmente cuadrática.

Para diseño de experimentos:

* Métodos fuera de línea --> estimación a partir de un bloque de datos obtenidos.
* Métodos en línea --> estimaciónrecursivamente conforme se van obteniendo datos. Es la única alternativa cuando la identificación es usada como parte de un control adaptivo.

Para la identificación paramétrica se debe tener en cuentauna esructura para el modelo.

* Validación --> cuando el modelo ha sido obtenido de datos experimentales es necesario revisar y averiguar los puntos débiles. Obtener una respuesta al escalón uotros impulsos.

Etapas para la identificación del modelo.

* Diseño del experimento de indentificación --> definir el tipo de señales de exitación, periodo de adquisición y cantidad dedatos necesarios.

* Observación y mejora de la calidad de los datos --> filtrar altas frecuencias eliminar offset y tendencias.

* Determinación de la estructura del modelo --> definir eltipo de modelo a usar.

* Estimación de parámetros --> elegir dominio temporal o de frecuencia.

* Validación del modelo --> preguntarse si el modelo es suficientemente representativodel proceso.

Ejemplo: y= θ1ϕ1x+ θ2ϕ2x+…+ θnϕn(x)

Donde: y --> salida del sistema
θ1,θ2… θn --> son los parámetros desconocidos
ϕ1,ϕ2…ϕn--> son funciones conocidas

El principiode mínimos cuadrados establece que los parámetros establece que los parámetros deberán ser elegidos que la siguiente función sea mínima.

Jθ= 12 i=1Nεi2

ε es el error de predicción dada por:...