Identificación Robusta de Modelos Wiener y Hammerstein

Resumen: Los modelos orientados a bloques han mostrado ser útiles y eficaces como representaciones no lineales en muchas aplicaciones. Son modelos simples y a la vez válidos en una región más amplia que un modelo lineal invariante en el tiempo. En cuanto a su estructura, consisten en una cascada int...

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Main Authors: Silvina I. Biagiola, José L. Figueroa
Format: Article
Language:Spanish
Published: Universitat Politècnica de València 2009-04-01
Series:Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
Online Access:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791209700986
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author Silvina I. Biagiola
José L. Figueroa
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description Resumen: Los modelos orientados a bloques han mostrado ser útiles y eficaces como representaciones no lineales en muchas aplicaciones. Son modelos simples y a la vez válidos en una región más amplia que un modelo lineal invariante en el tiempo. En cuanto a su estructura, consisten en una cascada integrada por una dinámica lineal y un bloque estático no lineal.Si bien existen en la literatura numerosos trabajos que abordan la identificación nominal de estos modelos, el problema de identificación robusta en presencia de incertidumbre no ha sido cabalmente tratado.En este trabajo, se consideran dos clases de modelos orientados a bloques: modelos Wiener y Hammerstein. Empleando una representación paramétrica, se propone describir la incertidumbre como un conjunto de parámetros, cuyos valores se obtienen resolviendo un problema de optimización. El algoritmo de identificación desarrollado se ilustra mediante ejemplos de simulación. Palabras clave: Wiener, Hammerstein, Identificación, Incertidumbre, Optimización
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institution Kabale University
issn 1697-7912
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publishDate 2009-04-01
publisher Universitat Politècnica de València
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spelling doaj-art-ede7427f3cfc44e796fbca2b6d4fbeb62025-01-02T15:24:31ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79122009-04-016298107Identificación Robusta de Modelos Wiener y HammersteinSilvina I. Biagiola0José L. Figueroa1Instituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica - IIIE (UNS-CONICET), Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras, Universidad Nacional del Sur, Avda. Alem 1253, (8000) Bahía Blanca, ArgentinaInstituto de Investigaciones en Ingeniería Eléctrica - IIIE (UNS-CONICET), Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras, Universidad Nacional del Sur, Avda. Alem 1253, (8000) Bahía Blanca, ArgentinaResumen: Los modelos orientados a bloques han mostrado ser útiles y eficaces como representaciones no lineales en muchas aplicaciones. Son modelos simples y a la vez válidos en una región más amplia que un modelo lineal invariante en el tiempo. En cuanto a su estructura, consisten en una cascada integrada por una dinámica lineal y un bloque estático no lineal.Si bien existen en la literatura numerosos trabajos que abordan la identificación nominal de estos modelos, el problema de identificación robusta en presencia de incertidumbre no ha sido cabalmente tratado.En este trabajo, se consideran dos clases de modelos orientados a bloques: modelos Wiener y Hammerstein. Empleando una representación paramétrica, se propone describir la incertidumbre como un conjunto de parámetros, cuyos valores se obtienen resolviendo un problema de optimización. El algoritmo de identificación desarrollado se ilustra mediante ejemplos de simulación. Palabras clave: Wiener, Hammerstein, Identificación, Incertidumbre, Optimizaciónhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791209700986
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