Capítulo 22
Identificación de Sistemas Dinámicos

22.1 Modelos polinomiales discretos ARX/OE

[734: arxteo]  Identificación de modelos discretos lineales con estructura ARX por mínimos cuadrados ***  14:42

22.1.1 Ejemplos Matlab

Caso de estudio: identificación respuesta impulsional discreta

[735: impulid]  Identificación de la respuesta impulsional de un sistema LTI discreto: ejemplo Matlab ***  09:36

[736: impulidreg]  Identificación de la respuesta impulsional de un sistema LTI discreto: regularización ****  10:37

Otros ejemplos

[737: arxml]  Identificación de modelos discretos ARX por mínimos cuadrados no recursivos: ejemplo MATLAB ***  17:07

[738: arxreml]  Identificación de modelos lineales ARX: mínimos cuadrados recursivos (Matlab) ***  13:12

[739: oeml]  Identificación de modelos lineales discretos Output-Error (OE): ejemplo Matlab ***/ ****  18:58

[740: tlstf]  Mínimos cuadrados TLS para identificar función de transferencia (SISO) ****  21:28

Nota: Matlab tiene una interfaz gráfica para la identificación de sistemas dinámicos (SystemIdentification). Por ejemplo, un breve tutorial del mismo realizado por mi compan~ero J.M. Herrero aparece en https://media.upv.es/#/portal/video/ec89d9d7-e22f-4b8d-a998-7ed86de75430.

22.1.2 Identificación de series temporales sin entrada

[741: ibexabs]  Identificación serie Ibex 35: modelo autoregresivo arx, ejemplo Matlab ***  10:35

[742: ibexinc]  Identificación serie Ibex 35: modelo autoregresivo incremental (paso-alto) ***  06:08

[743: idst]  Simulación e Identificación Serie Temporal, modelo ARMA ****  13:36

22.1.3 Regularización con métodos Kernel (ident. rep. impulso)

[744: impulkerT]  Identificación de respuesta impulsional discreta con regularización Kernel (proc. gausiano): Teoría *****  09:41

[745: impulkerM1]  Identificación de respuesta impulsional discreta con regularización Kernel: ejemplo modelos a priori *****  12:52

[746: impulkerM2]  Identificación de respuesta impulsional discreta con regularización Kernel: ejemplo Matlab *****  10:58

22.2 Identificación de sistemas en tiempo continuo

[747: procest]  Identificacion con ‘procest’ de modelos de primer y segundo orden + retardo ***  07:28

22.3 Identificación directa de parámetros físicos

[748: identga]  Identificación experimental con algoritmo genético de parámetros de modelo masa-muelle-amortiguador ***  19:49

[749: identganl]  Identificación experimental modelo no-lineal masa-muelle-amortiguador: algoritmo genético, fmincon ****  17:33

[750: idnlg]  Identificación sistema masa-muelle no-lineal: Matlab, idnlgrey ***  18:04

22.3.1 Identificación no lineal con filtro de Kalman extendido

[751: ekfid1]  Identificación+observación estado con Filtro de Kalman extendido (1): planteamiento del problema y modelado depósitos ****  10:23

[752: ekfid2]  Identificación+observación estado con Filtro de Kalman extendido (2): simulación y resultados *****  17:49

22.4 Consideraciones prácticas

[753: pdaid]  Preparación de experimentos y datos para identificación lineal en la práctica ***  27:28