Tesis Postgrado Abiertas CRIS 2
Permanent URI for this collectionhttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/77711
Browse
Browsing Tesis Postgrado Abiertas CRIS 2 by Author "Aguero Vasquez, Juan Carlos"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Thesis Identificacion de sistemas estocasticos de tiempo continuo utilizando funciones base de Kautz a partir de datos muestreados(2023) Cepeda Bastías, Javier Ignacio; Coronel M, María; Departamento de Electrónica; Aguero Vasquez, Juan CarlosEl modelado de sistemas de tiempo continuo se destaca como un área de gran interés en diversas disciplinas, incluyendo la identificación de sistemas y el control. En algunos escenarios, la estructura del modelo de tiempo continuo de un sistema puede ser definida a priori mediante conocimientos específicos. No obstante, existen aplicaciones en las cuales la estructura del modelo es desconocida, y en tales casos, se recurre a funciones base para obtener una aproximación del sistema. En esta tesis, se enfrenta el desafóo de identificar un sistema estocástico de tiempo continuo. El enfoque propuesto implica la utilización de bases de funciones ortonormales de tiempo continuo, con una preferencia específica por la base de funciones de Kautz para aproximar el sistema real. Es importante destacar que, para el proceso de identificación, solo se cuenta con datos muestreados del sistema. Para abordar el problema de estimación, se ha adoptado un algoritmo de identificación en el dominio de frecuencia centrado en la función de verosimilitud de Whittle. A través de este algoritmo, se busca determinar los parámetros asociados a las funciones base de Kautz que son responsables de la aproximación del sistema. Con el objetivo de demostrar la efectividad de esta propuesta, se presentan resultados de simulaciones numéricas. Este algoritmo aprovecha datos muestreados derivados del sistema en tiempo continuo, destacándose por su capacidad para identificar con precisión los parámetros subyacentes relacionados con las funciones base de Kautz. Además, se compara este método con la técnica de máxima verosimilitud tradicional en el dominio de la frecuencia. Finalmente, se ilustran los beneficios de esta propuesta mediante su aplicación a un sistema de óptica adaptativa.
