Tiempo Discreto

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Control minimax de sistemas estocásticos a tiempo discreto con criterio de costo descontado

Control minimax de sistemas estocásticos a tiempo discreto con criterio de costo descontado

El objetivo de este trabajo es estudiar sistemas de control minimax a tiempo discreto, los cuales consisten en lo siguiente. En contraste con los problemas de control ´ optimo est´ andar, en los que solo hay un ´ unico responsable de tomar las decisiones, en los problemas de control minimax existen dos tomadores de decisiones, el controlador mismo y un “oponente”. Su evoluci´ on en el tiempo se puede describir de la siguiente manera. Al tiempo t, cuando el estado del sistema es x t x, el controlador elige una acci´ on a t a y el oponente elige una acci´ on b t b.
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Sistemas de colas en tiempo discreto con entradas y servicios en bloque: estudio teórico y simulaciones comparativas

Sistemas de colas en tiempo discreto con entradas y servicios en bloque: estudio teórico y simulaciones comparativas

Por último, cabe señalar que las mayores simulitudes entre el presente trabajo y otros ya publicados pueden hallarse en los artículos siguientes: A.S. Alfa ([2] y [3]) resuelve sistemas generales en masa y tiempo discreto mediante un enfoque matricial basado en la cadena de Markov asociada, aunque advierte que este método puede resultar muy complejo desde el punto de vista computacional si la distribución del número de clientes es infinita; esta dificultad, en cambio, no aparece en la resolución mediante el sistema de ecuaciones en diferencias que aquí mostramos.

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Control Backstepping con modos deslizantes en tiempo discreto aplicado a un motor de corriente continua

Control Backstepping con modos deslizantes en tiempo discreto aplicado a un motor de corriente continua

En este trabajo se presenta el desarrollo del algoritmo de control Backstespping con modos deslizantes, la combi- nación de estas técnicas de control no lineal permite diseñar controladores robustos ante variaciones paramétricas y externas. Estos controladores han sido probados en tiempo continuo en diferentes problemas y sistemas, tenien- do un buen desempeño. En el caso de la aplicación en tiempo discreto ha sido complicado desarrollar una técnica similar al procedimiento en tiempo continuo, por lo tanto se propone el desarrollo basado en una suposición dentro de la función de Lyapunov y con esto el método de Backstepping en tiempo discreto se desarrolla de forma similar a su contraparte en tiempo continuo. El desempeño de estos algoritmos es comprobado en simulación aplicado a un control de seguimiento de velocidad de un motor de corriente directa.
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Desarrollo e implantación de técnicas control adaptativo en tiempo discreto para un péndulo simple

Desarrollo e implantación de técnicas control adaptativo en tiempo discreto para un péndulo simple

Resumen: Actualmente el Laboratorio de Control y Automatizaci´ on de la Escuela de Ingenier´ıa de Sistemas de la Universidad de los Andes, cuenta con un equipo que permite realizar control basado en un DSP (Procesador Digital de Se˜ nales), el cual permite la ejecuci´ on a tiempo real de t´ ecnicas de control. El objetivo de este proyecto es dise˜ nar e implementar leyes de control a tiempo real sobre el sistema electromec´ anico subactuado, conocido como el Pendubot (P´ endulo Robot). Se dise˜ naron dos tipos de leyes de control, leyes en tiempo continuo para el control de balanceo del Pendubot en configuraciones inestables y leyes en tiempo discreto para el control de posici´ on de un p´ endulo simple. El p´ endulo simple se obtiene al modificar la estructura mec´ anica del Pendubot, est´ a modificaci´ on consiste en desmontar la segunda articulaci´ on del sistema para obtener as´ı, un p´ endulo simple controlado por la acci´ on de un motor de corriente continua en modo torque. Para el control de balanceo del Pendubot, se considera la t´ ecnica de control lineal por realimentaci´ on del vector de estado. Para el control de posici´ on del p´ endulo simple, se considera un controlador RST el cual es un controlador lineal de dos grados de libertad. Por otro lado, se dise˜ n´ o e implement´ o una ley de control adaptativa en tiempo discreto para el p´ endulo simple ante variaciones en sus par´ ametros, esta ley se fundamenta en la t´ ecnica adataptiva de reguladores autoajustables. Este proyecto muestra los resultados experimentales para las estrategias de control anteriormente descritas. La implementaci´ on de las leyes de control a tiempo real se llevan a cabo con el sistema de desarrollo dSPACE.
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Fuente de corriente para estudios de bioimpedancia basada en técnicas de control realimentado de tiempo discreto

Fuente de corriente para estudios de bioimpedancia basada en técnicas de control realimentado de tiempo discreto

Para dar un diagnostico a un tejido biológico determinado, la bioimpedancia es el méto- do seguro, económico, preciso y sobre todo no invasivo, en el cual se utilizan fuentes de corriente, que actualmente están conformadas por circuitos electrónicos analógicos basa- dos en amplicadores operacionales y esquemas de realimentación constituidos por redes eléctricas resistocapacitivas, no obstante, la utilización de sistemas de control de tiempo discreto efectuados con sistemas electrónicos basados en microprocesadores, posibilita la implementación de complejos mecanismos de realimentación, por lo tanto, por medio de este trabajo se espera abordar el diseño de fuentes de corrientes desde la perspectiva del control realimentado de tiempo discreto, surge entonces el interrogante: ¾Cómo diseñar una fuente de corriente para estudios de bioimpedancia utilizando técnicas de control realimentado en tiempo discreto?
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Un filtro para detección robusta de fallas en sistemas lineales a tiempo discreto con incertidumbres estructuradas

Un filtro para detección robusta de fallas en sistemas lineales a tiempo discreto con incertidumbres estructuradas

restricciones LMI. La ganancia del filtro se obtiene por so- lución de un problema de optimización basado en LMI. Es- to garantiza un nivel de atenuación para las perturbaciones y los efectos de las incertidumbres sobre la señal residual, manteniéndose una alta sensibilidad a las fallas, lo cual constituye la detección de las mismas. Aplicando la técnica de diseño para múltiples filtros, cada uno de los cuales sen- sible a una falla en particular, es posible obtener el diagnós- tico de las fallas, siempre que se satisfagan condiciones de separabilidad. La técnica constituye una primera generali- dad de los métodos de diseño de filtros robustos en sistemas a tiempo discreto.
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Control en tiempo discreto de lazos de realimentación de corriente en el contexto de la bioimpedancia

Control en tiempo discreto de lazos de realimentación de corriente en el contexto de la bioimpedancia

El objetivo de este trabajo de maestr´ıa es proponer una fuente de corriente para estudios de bioimpedancia basada en t´ ecnicas de control realimentado de tiempo discreto, buscando verificar si la aplicaci´ on de estas t´ ecnicas de control, permite optimizar respecto al estado del arte el rendimiento en estabilidad, ancho de banda e impedancia de salida de la fuente de se˜ nales propuesta. Para lograr estos objetivos se realiz´ o una exploraci´ on detallada de las arquitecturas y plataformas utilizadas en el dise˜ no de fuentes de se˜ nales digitales para estudios de bioimpedancia existentes en el estado del arte, proponi´ endose una arquitectura completamente embebida en la plataforma PSoC 5LP, la cual regula el nivel pico de la corriente entregada por la fuente mediante un controlador proporcional que mide el voltaje presente en una resistencia de valor conocido la cual se encuentra en serie con la impedancia de carga (Resistencia Shunt), logr´ andose una frecuencia de trabajo m´ axima de 120 kHz.
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ASTICOS APLICADOS A MODELOS FINANCIEROS A TIEMPO DISCRETO”

ASTICOS APLICADOS A MODELOS FINANCIEROS A TIEMPO DISCRETO”

En el segundo Cap´ıtulo se muestran los principales conceptos y resultados de los modelos financieros a tiempo discreto, en especial los dos teoremas fundamentales para la valoraci´ on de opciones. Tambi´ en se obtienen resultados num´ ericos de estos resultados en ejemplos concretos. En el tercer Cap´ıtulo se continua con el estudio de los conceptos y resultados de estos modelos, pero centr´ andose en el caso de las opciones americanas. En particular, se obtienen resultados sobre c´ omo valorar las opciones americanas en cada tiempo y c´ omo obtener porta- folios replicantes.
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Diseño de Sistemas de Control óptimo en tiempo discreto utilizando Recocido Simulado Edición Única

Diseño de Sistemas de Control óptimo en tiempo discreto utilizando Recocido Simulado Edición Única

Se propone la siguiente metodología para resolver el problema del control óptimo cuadrático Regulación y Seguimiento mediante RS: • Representar la planta a tratar en el espacio de estado[r]

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Parada óptima en procesos de Markov de tiempo discreto y aplicaciones - Facundo Oliú (2018)

Parada óptima en procesos de Markov de tiempo discreto y aplicaciones - Facundo Oliú (2018)

En el segundo cap´ıtulo se tratar´ a el caso de tiempo acotado con aplicaciones en la teor´ıa de mercado y ejemplos num´ ericos. Para esto se estudiar´ a el m´ etodo de inducci´ on inversa y la Envolvente de Snell. Para resolver el problema se usar´ a teor´ıa de Martingalas, sin embargo en los siguientes cap´ıtulos ser´ a con Cadenas de Markov.

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Sistemas lineales asociados a una cadena de Markov en tiempo discreto

Sistemas lineales asociados a una cadena de Markov en tiempo discreto

util en la modelizaci´ on de fen´ omenos en los que por diversas circunstancias los par´ ametros cambian abrupta o aleatoriamente. En efecto, en muchas situaciones pr´ acticas el sistema opera bajo condiciones adversas como en el caso de un avi´ on que vuela en medio de una tormenta recibiendo fuertes descargas el´ ectricas. Lo mismo puede suceder con un modelo econ´ omico sujeto a alteraciones adversas debido al contexto exterior muchas veces incierto o una central t´ ermica solar sujeta a cambios de temperatura por las condiciones atmosf´ ericas. A veces la alteraci´ on de los par´ ametros tambi´ en es causada por fallas internas del sistema, por la interconexi´ on de los componentes o la antig¨ uedad de estos. Para modelar esta situaci´ on se introducen los sistemas din´ amicos con saltos markovianos. Este modelo se ha venido utilizando desde la d´ ecada de los 70 en diversas ´ areas de investigaci´ on como, por ejemplo, sistemas econ´ omicos [8], sistemas el´ ectricos [11], sistemas rob´ oticos [12], sistemas de control a´ ereo [13], [14], [15], etc. La cadena de Markov asociada al sistema muda de estado aleatoriamente a medida que transcurre el tiempo. Cada estado de la cadena representa un modo de operar distinto del sistema. De esta manera, en lugar de un ´
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Regularidad y estabilidad de sistemas lineales con saltos markovianos en tiempo discreto

Regularidad y estabilidad de sistemas lineales con saltos markovianos en tiempo discreto

Observaci´ on 4. Observe que la soluci´on (2.11) depende de valores futuros de u(k), lo que va contra el sentido com´ un de la experiencia f´ısica. A este tipo de sistemas se le conoce como no causal porque la soluci´on depende no s´olo de las entradas pasadas y presentes sino tambi´en de las futuras. Es claro que en un sistema en tiempo real no se dispone de las entradas futuras de la se˜ nal y, por lo tanto, un sistema no causal no puede ser implementado f´ısicamente.

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IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE VIBRACIONES PARA CONTROL DE SISTEMAS DE ÓPTICA ADAPTATIVA

IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE VIBRACIONES PARA CONTROL DE SISTEMAS DE ÓPTICA ADAPTATIVA

En este cap´ıtulo se desarrollaron dos algoritmos de optimizaci´ on para estimar los par´ ametros del modelo exacto en tiempo discreto del sistema de oscilaci´ on. Utilizando el algoritmo de optimizaci´ on local, la funci´ on log-verosimilitud se calcul´ o mediante la descomposici´ on del error de predicci´ on a trav´ es del filtro de Kalman, mientras que los par´ ametros fueron estimados localmente utilizando t´ ecnicas de cuasi-Newton. En este tipo de optmizaci´ on, la estimaci´ on de los par´ ametros depende del n´ umero de muestras que se consideren, ya que hay una fuerte variaci´ on de m´ aximos locales y ancho de los l´ obulos de la funci´ on de verosimilitud para distintos n´ umeros de mediciones. Adem´ as, el an´ alisis tambi´ en mostr´ o que la inicializaci´ on del algoritmo de optimizaci´ on local es fundamental para la estimaci´ on de los par´ ametros. Respecto a la optimizaci´ on global se calcula la funci´ on log-verosimilitud utilizando el modelo ARMA. Por lo tanto, la funci´ on log-verosimilitud depende de las ra´ıces de los polinomios R 1 (z) y R 2 (z), por consiguiente
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SISTEMAS DE CONTROL DIGITAL.pdf

SISTEMAS DE CONTROL DIGITAL.pdf

Los sistemas de tiempo discreto, son sistemas dinámicos en los cuales una o más variables pueden variar únicamente en ciertos instantes. Estos instantes, llamados de muestreo y que se indican por 𝑘𝑇 (𝑘 = 0, 1, 2. . . ) pueden especificar el momento en el cual se realiza una medición física o el tiempo en el cual se lee la memoria del computador.

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Diseño de controladores para una clase de sistemas no lineales, aplicación al motor a pasos de magneto permanente

Diseño de controladores para una clase de sistemas no lineales, aplicación al motor a pasos de magneto permanente

modos deslizantes para cada subsistema reducido en tiempo discreto, es decir, controles. lentos y rápidos en tiempo discreto[r]

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Modelado experimental en tiempo continuo a partir de  señales muestreadas

Modelado experimental en tiempo continuo a partir de señales muestreadas

La práctica para la obtención de modelos matemáticos a partir de experimentos es conocida como identificación de sistemas. Tradicionalmente estas técnicas producen modelos en tiempo discreto. Solo en años recientes se han desarrollado algoritmos para obtener modelos en tiempo continuo a partir de señales muestreadas. En este trabajo se presenta un enfoque nuevo basado en representación de estado. Una ventaja del procedimiento propuesto es la claridad matemática y facilidad. El algoritmo propuesto es aplicado a una estación de laboratorio para el control de procesos Lab-Volt 3501-M2 para ejemplificar la propuesta y así mostrar los beneficios del procedimiento propuesto.
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Sesión 8 (2018-1)

Sesión 8 (2018-1)

4 Tablas de las propiedades de Fourier y de los pares b´ asicos de transformadas de Fourier de tiempo continuo.. 5 Tablas de las propiedades de la transformada Fourier de tiempo discreto[r]

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ADQUISICION Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES OBJETIVO Y TEMARIO

ADQUISICION Y PROCESAMIENTO DE SEÑALES OBJETIVO Y TEMARIO

Un sistema en tiempo discreto se denomina estático o sin memoria si su salida en cualquier instante “n” depende a lo sumo de la muestra de entrada en ese mismo instante, pero no de las muestras pasadas o futuras de la entrada. En cualquier otro caso, se dice que el sistema es dinámico o con memoria. Si la salida de un sistema en el instante “n” está determinada completamente por las muestras de entrada en el intervalo de n – N a n (N ≥ 0), se dice que el sistema tiene memoria de duración N. Si N = 0, el sistema es estático. Si 0 < N < ∞ , se dice que el sistema tiene memoria finita, mientras que si N = ∞ , se dice que el sistema tiene memoria infinita.
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Diseño del espacio de paridad para sistemas continuos.

Diseño del espacio de paridad para sistemas continuos.

El espacio de paridad es una técnica popular utilizada para el diagnóstico de sistemas en tiempo discreto. Una de las principales virtudes de esta técnica es su simplicidad, sin embargo, debido a que las señales requeridas para el diagnóstico están solo disponibles en forma de muestras en instantes definidos de tiempo, se hace necesaria una representación en tiempo discreto de los sistemas continuos. Con esto, información disponible en el sistema en tiempo continuo para la localización de las fallas se pierde en el proceso de discretización, lo cual propicia que el número de fallas que puede ser localizado en el sistema discretizado se reduzca.
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