01-introduccion a la identificacion

8/18/2019 01-Introduccion a La Identificacion

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Introducción

Señal de

Control.

Control Planta

• Al aplicar las leyes físicas a un sistema es posibl

una expresión matemática que represente a dicho sem argo ex s en casos on e as eyes s cas que

el comportamiento de un sistema no están com

definidas y obtener un modelo matemático resulta

tarea y a veces hasta imposible. En estos casos se un procedimiento experimental o también


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Introducción

• Este procedimiento de identificación consiste ensistema en estudio a una(s) entrada(s) conocidobservan su(s) salidas, de tal forma de poder re ac n en ra a-sa a que er ve una expres n ma

• Por lo tanto, la identificación de sistemas cconstruir un modelo matemático de un sistemabasándose en datos observados provenientes del si

• Los modelos matemáticos pueden ser de estructuras y pueden tener varios niveles de matemáticos.

• Las diferentes técnicas de identificación existente


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Definición

La identificación de un sistema es la determinación,

estudio, de un modelo matemático perteneciente a

de modelos predeterminados.


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Procedimiento General de l

• Los datos: Cuando se realiza el proceso de id

los datos correspondientes de la señal de salida reen el tiempo, es decir, para el dato almacenado en

de salida y(t).

El ingeniero (o el identificador de sistemas) usualmeque variable del sistema es la que se va a medir (generalmente se toma la salida del sistema, que es

de interés). Además decide qué señal de entrada realizar la identificación. En algunos casos estas


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• El conjunto de modelos: Este es uno de los importantes en el proceso de identificación dedebido a ue en este aso se necesita conocimiento

por parte del ingeniero para la selección de umoderado de posibles modelos que reprecom ortamiento del sistema físico. El con unto de obtiene especificando un grupo de modelos m

dentro de los cuales se buscara el que mejor re

En algunos casos, si se puede obtener alguna info

pr or so re a s ca e mo e o, en onces se pue emodelo aproximado basado en las leyes físicas de

t i f ió d i l j t d


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• Determinación del modelo: Consiste e

cual es el mejor modelo que representa efísico entre todos los posibles elegidos.

Este proceso se basa en evaluar la aproximla respuesta del modelo matemático (obtenid

datos experimentales provenientes del siste

criterio de evaluación.


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Algunas Razones por las cua

1) El procedimiento numérico falló en la búsquedmodelo de acuerdo al criterio usado.

2) El criterio no fue bien seleccionado.

3) El conjunto de modelos no fue el apropiado, e

de que no contiene la suficiente descripción del

4) El conjunto de datos no fue lo suficientemente


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Proceso de IdentificaciónCon

ex

Diseño de experimento

Datos (Del conjunto de modelos)

Selección del modelo

Cálculo del modelo Selección del criterio

de ajuste

Validación

Modelo no

representativo Revisar


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Clasificación de los Modelos Matem

• Dinámicos o estáticos

• e erm n s cos o es oc s cos

• Lineales o no lineales

• Causales o no causales

• Continuos o discretos

• Variantes en el tiempo o invariantes en el tiempo


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Clasificación de las Técnicas

Dependiendo del objetivo del modelo identificado (según

• Paramétricos

Ajuste del modelo

Estimación de parámetros

• No paramétricos

Análisis de Fourier

Análisis de correlación Análisis Espectral


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Clasificación de las Técnicas

Dentro de los paramétricos:

• Según el proceso empleado Recursivas

• Según la manera como se registra la medición En Línea

Fuera de línea

También se pueden identificar modelos en:

• Lazo abierto


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No Paramétricos

Análisis de Correlación: En este caso se usa com.

covarianza cruzada normalizada entre la salida y lapuede obtener una estimación de una función de pe

se obtiene una respuesta en frecuencia transformada de Fourier de la señal de entrada y

.


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Paramétricos

Estimación de parámetros:

Técnicas no recursivas: Son aquellas donde stodos los datos de salida para una determinadurante un periodo de tiempo, y luego se identificación una sola vez.

Técnicas recursivas: para cada nuevo conjunto dparámetros son re-evaluados. El conjunto de


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En General

Métodos de identificación

Tipo de entrada→ Señales periódicas Señales no pe

Tipo de modelo→ Modelos Modelos no Modelos

de identificación paramétricos paramétricos paramétricos


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Referencias bibliográficas

A continuación se presenta el listado de las referencias bibliográficasrequeridas:

• Isermann, R & Münchhof, M. (2011). Introduction. En: Identification of dynamic systems. (pp. 1-32). Estados Unidos: Springer.

• Söderström, T & Stoica, P. (2001). Introductory examples. En: System

Identification. (pp. 9-31). Gran Bretaña: Prentice Hall.

A continuación se presenta el listado de las referencias bibliográficascomplementarias:

• Identificación de sistemas. Recuperado en

http://www.fceia.unr.edu.ar/isis/• System identification toolbox. Recuperado en

http://www.mathworks.com/help/ident/index.html

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