IDENTIFICACIÓN DE FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES.
IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS DINÁMICOS
La identificación de un sistema dinámico mediante una red neuronal consiste en determinar los
parámetros de la red de tal manera que los dos sistemas tengan respuestas similares cuando son
excitados con las mismas señales de control.
Un sistema dinámico puede caracterizarse en el espacio de estado. En la formulación de espacio
de estado un sistema está caracterizado por la ecuación de estado. Esta formulación es aplicable
a sistemas de una entrada, una salida SISO o para sistemas multivariables MIMO. La ecuación
de estado es:
Donde x son los estados y u es la señal de control. La descripción del sistema dinámico es
completa cuando se define una condición inicial para los estados y una señal de control.
En esta actividad, la red neuronal que se utilizará para la identificación es una red estática (que
no varía en el tiempo). La red neuronal por tanto solo puede identificar a un sistema estático. Si
se restringe al sistema dinámico a un pequeño intervalo de tiempo, se lo puede considerar como
un sistema estático. Es posible obtener una red neuronal que tiene las mismas variaciones que el
sistema dinámico luego de que ha transcurrido un pequeño intervalo de tiempo . Para que la
red neuronal refleje el comportamiento del sistema dinámico es necesario que su
comportamiento sea similar para un entramado lo suficientemente fino de valores de los estados
y señal de control del sistema. Esto se logra mediante la generación de patrones de
entrenamiento que capten la respuesta a los valores de dicho entramado de tal manera que la red
neuronal aprenda el comportamiento para las distintas condiciones del sistema dinámico.
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