Aproximación a la identificación no paramétrica de sistemas muestreados asíncronamente mediante interpolación de Lipschitz

• Orihuela, Luis ^[1] ; Manzano, José María ^[2]
  1. [1] Universidad de Huelva

     Universidad de Huelva

     Huelva, España

     
  2. [2] Universidad Loyola Andalucía

     Universidad Loyola Andalucía

     Sevilla, España

     
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 45, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Approach to non-parametric identification of asynchronously sampled systems with Lipschitz interpolation
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• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta una primera aproximación al problema de identificación no paramétrica de sistemas muestreados asíncronamente. La solución propuesta parte, en primer lugar, de la generación de un cuaderno de trayectorias, que se ajustan a partir de los datos asíncronos disponibles. Posteriormente, se presenta un mecanismo de aprendizaje no paramétrico basado en interpolación de Lipschitz. Éste permite realizar predicciones, con error acotado, del valor de los estados del sistema. El mecanismo de aprendizaje, aunque basado en la literatura, es novedoso, al tener que manejar trayectorias n-dimensionales, en vez de vectores de n dimensiones. Se valida el método sobre el sistema dinámico caótico conocido como el atractor de Lorenz.

  • English

    This manuscript presents a first approach to the problem of non-parametric identification of asynchronously sampled systems.The solution is based, firstly, in the generation of a diary of trajectories, which are found by fitting to the available asynchronous data. Then, a non-parametric learning rule based on Lipschitz interpolation is introduced. It allows to make predictions, with bounded error, of the value of the states. The learning rule, in spite of being inspired by the literature, is new, as it needs to handlen-dimensional trajectories, instead of vectors inRn. The method is validated over the chaotic dynamic system known as Lorenz attractor.