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Introducción a la identificación de sistemas




Enviado por Pablo Turmero



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    “Identificación y diseño del controlador para un sistema regulador de temperatura en un cuarto térmico. Refrigeración”

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    Para diseñar un sistema de control es necesario conocer la dinámica de la planta ante cambios en las variables de entrada y perturbaciones externas. Una fase importante en el diseño es la identificación que tiene como objetivo que el modelo identificado reproduzca con suficiente exactitud el comportamiento del proceso.

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    Objetivos del presente proyecto.
    Demostrar la efectividad de la técnica de identificación de sistemas aplicada a un proceso real .
    Demostrar la conveniencia de la aplicación Matlab/Simulink para modelamiento y simulación.
    Demostrar que el modelo identificado es muy similar al modelo matemático base.

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    Identificación de sistemas.

    Obtención de un modelo que sea representativo para los fines deseados, de las características dinámicas del proceso objeto de estudio.

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    Objetivos de la identificación.
    Realizar un óptimo modelado del proceso.
    Obtener un controlador eficiente.

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    Proceso de identificación.

    Obtención de datos de entrada – salida.
    Tratamiento previo de los datos registrados.
    Elección de la estructura del modelo.
    Obtención de los parámetros del modelo.
    Validación del modelo.

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    Métodos de Identificación.

    Métodos no Paramétricos.
    Métodos Paramétricos.

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    Métodos no Parámetricos.
    (Métodos libre de estructura)
    Identificación no Paramétrica en el dominio del tiempo (respuesta al escalón o al impulso).
    Identificación no Paramétrica en el dominio de la frecuencia.

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    Métodos Paramétricos.

    Quedan descritos mediante una estructura y un número finito de parámetros que relacionan las señales de interés del sistema (entradas, salidas y perturbaciones).

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    Tipos de modelos Paramétricos.

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    Tipos de modelos Paramétricos.

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    Métodos para el ajustes de parámetros de los modelos.
    Errores de predicción o residuos de un modelo.
    Regresión lineal.
    Método de mínimos cuadrados.

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