Informe Lab1 Hspc

Informe
Laboratorio I
Herramientas de Software para el Control
¨Generación de secuencias binarias seudoaleatorias de máxima longitud (sbsml) ¨

Autor: Yllel Alejandro Hernández Juvier
Grupo: A-51

La Habana, Septiembre de 2012

Introducción
El proceso de identificación de cualquier variable debe tener en cuenta una serie de
procedimientos los cuales nos garantizan que laidentificación se realizó con éxito, es
decir que se comporta de forma lo más semejante posible al proceso real. Existen
distintos métodos de identificación los cuales más adelante se explicaran
adecuadamente, sin importar cuál sea el método utilizado para la identificación
siempre es importante tener en cuenta que por más exacto y eficiente que sea el
modelo matemático obtenido, este nunca será igual alproceso real.

Objetivo
Adquirir habilidades en la generación de secuencias binarias seudoaleatorias de
máxima longitud (sbsml) utilizando MATLAB.

Identificación
Métodos de Identificación
Los principales métodos de identificación son: Identificación Analítica, Identificación
Experimental utilizando señales especiales de prueba e Identificación Recursiva. Para
seleccionar el método másadecuado para la identificación de un sistema es necesario
siempre tener en cuenta los objetivos que se persiguen así como los recursos e
información que se encuentran a nuestro alcance.
Identificación Analítica.
Consiste en desarrollar un modelo basado en las relaciones físico químicas del proceso
por identificar planteando ecuaciones de balance de masa, de energía, etc. Este
enfoqueconduce generalmente a modelos complejos y no lineales que deben ser
sometidos a un proceso de simplificación y linealización. El inconveniente principal de
este enfoque consiste en que se requiere un conocimiento muy especializado sobre la
tecnología del proceso, no siempre disponible.
Identificación Recursiva.
Se basa generalmente en una u otra modificación del método de mínimos cuadrados.
Seasume una estructura fija del modelo que consiste casi siempre en una ecuación de
diferencias lineales. Lo característico de este enfoque es que se parte de una
estimación inicial, generalmente arbitraria, de los parámetros del modelo que se va
actualizando y mejorando con cada nueva información obtenida. Aunque este tipo de
identificación está concebida fundamentalmente para usarse dentro de unesquema
de control adaptable, también por razones de conveniencia práctica, se ha utilizado
para obtener modelos para estudios de simulación.
Identificación Experimental mediante Señales Especiales .
Este enfoque resulta generalmente el más directo y el que puede producir resultados a
más corto plazo. Las señales utilizadas con más frecuencia son los escalones y las
llamadas secuenciasbinarias seudoaleatorias. También se han hecho intentos con
rampas, sinusoides, impulsos y otras. La restricción más importante de esta solución es
la necesidad de introducir perturbaciones indeseables en el proceso que a menudo
tropiezan con la resistencia de los operadores. En condiciones ideales, el experimento
de identificación debería hacerse contando con una computadora conectada en líneacon el proceso, pero en la práctica, en muchas ocasiones, es necesario basarse en
observaciones periódicas de las variables y el procesamiento fuera de línea de los
datos.

Desarrollo de la Práctica
Para el desarrollo de la práctica de laboratorio utilizaremos en MATLAB 2011a.
Mediante el siguiente comando:
u= idinput(N,’type’,band,levels)
donde
N = longitud de la secuencia
N = [N Nu](Nu es el número de entradas
N = [P Nu M] (P longitud de la secuencia, Nu es el
Número de entradas y M es el número de veces que repite la secuencia.
‘type’ define el tipo de señal, pueden ser las siguientes:
‘rgs’ define una señal aleatoria Gaussiana
‘rbs’define una señal binaria aleatoria
‘prbs’ define una secuencia seudoaleatoria de máxima longitud.
‘sine’ define una suma de señales...