Identificación con estimación para sistemas tipo caja negra
En un sistema tipo caja de negra, los parámetros internos no son observables con respecto a su relación entrada-salida. Se desarrolla un estimador para describirlos, basado en el segundo momento de probabilidad. Los resultados obtenidos en la estimación en conjunto con el funcional de error y el pro...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | México |
| Institución: | Instituto Politécnico Nacional |
| Repositorio: | Redalyc-IPN |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:43031750004 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43031750004 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería Estimador Identificador Filtro digital Funcional de Error Gradiente Estocástico |
| Sumario: | En un sistema tipo caja de negra, los parámetros internos no son observables con respecto a su relación entrada-salida. Se desarrolla un estimador para describirlos, basado en el segundo momento de probabilidad. Los resultados obtenidos en la estimación en conjunto con el funcional de error y el proceso de innovación son necesarios para que funcione la estructura de identificación. Esto se conoce como el proceso de filtrado con adaptación. Con base a los resultados obtenidos se logró un buen nivel de convergencia con respecto a la señal de referencia, que ilustrativamente, se ejemplifica a través de la simulación, de forma tal, que el comportamiento dinámico de un motor de corriente continua (CC) se describe por el filtro adaptativo sin conocer su funcionamiento interno, resultados que fueron comparados con una metodología similar descrita en [1]. |
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