SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.18 issue2Standardization of the Processes Associated with the Development of Informatics Projects: a Case StudyTrajectory Tracking for Chaos Synchronization via PI Control Law between Roosler-Chen author indexsubject indexsearch form
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • Have no similar articlesSimilars in SciELO

Share


Computación y Sistemas

On-line version ISSN 2007-9737Print version ISSN 1405-5546

Abstract

MEDEL JUAREZ, José de Jesús  and  ZAGACETA ALVAREZ, María Teresa. Estimación de parámetros internos para sistemas tipo caja negra. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.2, pp.391-398. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-18-2-2014-039.

En teoría de filtro digital, el proceso de identificación describe los estados internos del sistema de referencia comúnmente conocido como caja negra. El proceso de identificación está en función de: a) la función de transición, b) los estados identificados retardados, c) la función de ganancia descrita por el error de correlación y, d) por el proceso de innovación basado en el error descrito por las diferencias entre el sistema de referencia de salida y el resultado de la identificación. Desafortunadamente, con respecto a la caja negra, la función de transición considera a un exponencial con los parámetros internos desconocidos. Esto significa que el proceso de identificación no es posible desarrollarlo adecuadamente debido a que su función de transición no tiene acceso a esos parámetros. Una aproximación para resolver este problema es usar una técnica de estimación. En este trabajo se presenta la estimación para un sistema con una sola entrada y una salida (UEUS o en sus siglas en inglés SISO) con propiedades estacionarias, aplicado dentro de un identificador para describir el estado interno del sistema de referencia.

Keywords : Filtro digital; estimador; funcional de error; identificación; gradiente estocástico; modelo de referencia.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )

 

Creative Commons License All the contents of this journal, except where otherwise noted, is licensed under a Creative Commons Attribution License