I.A.C.I. Ingeniería en Automatización y Control Industrial
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Informe anual 1999

CA1-Cuantificación Estadística de Dinámica No Modelada en Identificación de Sistemas.

Responsable: Julio Braslavsky
Colaboradores: Graham C. Goodwin (University of Newcastle, Australia),María Seron (Universidad Nacional de Rosario), Wolfgang Reinelt (University of Linköping, Suecia)


Este subproyecto estudia la cuantificación de dinámica no modelada en identificación de funciones transferencia utilizando la técnica de "stochastic embedding" (embebido estocástico).
La identificación de modelos de sistemas a partir de datos experimentales de ensayos entrada/salida esta afectada por dos fuentes principales de errores:

Los errores de medición son tradicionalmente caracterizados con modelos estocásticos, una técnica cuya validez práctica goza de una amplia aceptación en la comunidad científica. La caracterización de errores debido a dinámica no modelada, en cambio, admite diferentes enfoques, que pueden clasificarse de acuerdo al tipo de cota de error computada. Brevemente, existen los métodos de cotas "duras", determinísticas; y los métodos de cotas "blandas", basados en caracterizaciones estocásticas.
El método de embebido estocástico aplicado a la cuantificación de errores de dinámica no modelada fue introducido a fines de los años 80. Si bien este método dio un nuevo enfoque y produjo resultados efectivos en ciertas aplicaciones prácticas, dos dificultades significativas restringieron su desarrollo ulterior. En primer lugar, el tipo de parametrización propuesta para estimar la dinámica no modelada no correspondía con el tipo encontrado en la mayoría de los problemas prácticos. En segundo lugar, la estimación numérica de los parámetros del modelo estocástico para la dinámica no modelada probó ser substancialmente complicada.
El presente trabajo propuso soluciones a las dificultades mencionadas. Se mostró que una caracterización más adecuada de la dinámica no modelada es como error de tipo multiplicativo en la forma de proceso estocástico no estacionario en el domino frecuencial. El modelo de proceso propuesto es un movimiento Browniano ("random walk"), que ha mostrado en los ejemplos y aplicaciones experimentales estudiadas resultados muy satisfactorios.
Las características prominentes del enfoque propuesto son:

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Figura 1: Diagrama de Nyquist estimado y cotas de dinámica no modelada de un intercambiador de calor experimental con el método de embebido estocástico.



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