Estimador estocástico para un sistema tipo caja negra



Document title: Estimador estocástico para un sistema tipo caja negra
Journal: Revista mexicana de física
Database: PERIÓDICA
System number: 000339376
ISSN: 0035-001X
Authors: 1
1
2
Institutions: 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México, Distrito Federal. México
2Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada, México, Distrito Federal. México
Year:
Season: Jun
Volumen: 57
Number: 3
Pages: 204-210
Country: México
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Experimental, aplicado
Spanish abstract Este artículo considera a un sistema tipo caja negra con dinámica interna desconocida. Para describirla se requiere de un estimador basado en la variable instrumental, de la matriz de transición y del identificador que es resultado de un modelo simplificado. El modelo propuesto de manera recursiva esta en espacio de estados y tiene explícitamente la ganancia interna, como el único elemento desconocido por describir. El estimador se aproxima y en el mejor de los casos, converge a una vecindad de la referencia, lo que permite ser una herramienta del identificador al usar a la matriz de transiciones de una manera analítica resolviendo el problema de convergencia del filtro. La convergencia puede observarse por el funcional recursivo del error de identificación. Como ejemplo, se desarrollo la simulación del modelo en diferencias finitas de un motor de CD requiriendo conocer que dinámica interna de operación tiene. El estimador con la variable instrumental logre) describir al parámetro para diferentes condiciones de operación y se dio seguimiento a la señal. El funcional de error para diferentes ganancias dentro de la región de estabilidad discreta, es convergente. Y la función de distribución del identificador se aproxima a la corriente directa del modelo
English abstract This paper considers a black box system with unknown internal dynamics. The estimator based on instrumental variable requires, the transition matrix used in the identifier which results in a simplified model. The recursive space state model allows an explicit internal gain which is unknown and undescribed. The recursive estimator allows knowing the internal dynamics of the black box system in an analytic manner and in the best cases, converges to a reference neighborhood, becoming a necessary identification tool solving the convergence filter problem. The convergence estimator and the identifier are seen from the recursive functional identification error. An example was developed to simulate the DC motor in a finite differences model that requires knowing the operation of internal dynamics. The instrumental variable estimator describes the different operating condition parameters and monitors the direct current signal in finite differences. The functional error to different gains in the stability discrete region converges, and approximates the distribution of the direct current model
Disciplines: Ingeniería
Keyword: Ingeniería de instrumentos,
Motores,
Procesos estocásticos,
Dinámica interna,
Matriz de transición,
Variable instrumental,
Filtrado
Keyword: Engineering,
Instrumentation engineering,
Motors,
Stochastic processes,
Internal dynamics,
Transition matrix,
Instrumental variable,
Filtering
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