En se este trabajo se abordan el problema de la identificación local de sistemas lineales, de una parte, y de la disminución, en lo posible, de la transmisión de errores absolutos y relativos entre las medidas y los resultados de la identificación, por otra identificación, como sendos problemas de minimización de funciones de peso, la segunda de ellas mediante un ajuste en el vector de instantes de muestreo. A continuación se da un entramado algorítmico, "off-line", tendente a resolver, de un modo coordinado, ambos problemas, mediante la aplicación de técnicas de gradiente, con un aumento progresivo del número de muestras del vector de salida con miras a conseguir una mayor exactitud en la identificación mediante la estimación de parámetros por mínimos cuadrados generalizados. Tambiéhn se exponen varios ejemplos con resultados de simulación en ordenador de este proceso con posterior discusión de los mismos.
In this paper, the local identification of linear systems and the reduction, as much as possible, of the error transmission for measurements towards the results of the identification are considered like problems of minimizing two weight functions.
Afterward, an algorithm in order to solve simultaneously the two problems. That algorithm uses gradient techniques with progresive increasing of the number of samples so as to augment the identifications accouracy by means of parameter estimation by generalized least squares methods.
Some results by computer simulation of this problem with their discussion are also given.
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