Fco. Javier Sanz Bermejo, Edgar Ramirez-Laboreo, Carlos Sagüés Blázquiz
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Abstract
El excesivo consumo energético es actualmente un gran problema para la sociedad. Parte de la solución a este problema pasa por mejorar la eficiencia de los sistemas de uso extensivo, particularmente los sistemas térmicos. Una forma de abordarlo es mediante la construcción de modelos orientados a la mejora energética. Estos modelos dependen de parámetros, a priori desconocidos, que se deben estimar. En este sentido, la identificabilidad es una propiedad esencial que se debe analizar en cualquier proceso de estimación paramétrica. En este trabajo, presentamos un modelo de parámetros concentrados de un sistema térmico. Después, analizamos su identificabilidad empleando el teorema del isomorfismo local. Finalmente discutimos dos escenarios en función de las variables medidas. En el primero disponemos de medidas del estado completo y demostramos que el modelo es identificable, mientras que en el segundo disponemos de medidas parciales y el modelo resulta ser no identificable. Finalmente, planteamos un análisis adicional en el que determinamos el conjunto mínimo de variables a medir para que el modelo sea identificable.
期刊介绍:
La Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI) es el órgano de expresión del Comité Español de Automática (CEA), miembro de la Federación Internacional de Control Automático (IFAC). La revista se desarrolla en el marco de la comunidad iberoamericana, y en general, en los entornos en los que el español constituye el idioma básico y no excluyente de comunicación. RIAI engloba las siguientes temáticas:
• Teoría de control y sistemas.
• Ingeniería de control de procesos e instrumentación.
• Técnicas de control avanzado.
• Automatización y control de sistemas de producción.
• Robótica y sistemas robotizados.
• Arquitecturas de control y tecnología de computadores aplicada al control automático de sistemas.
• Sistemas de tiempo real e informática industrial aplicados al control automático de sistemas.
• Filtrado, estimación y análisis y tratamiento de señales e imágenes aplicados al control automático de sistemas.
• Visión por computador aplicada al control automático de sistemas.
• Modelado, identificación, simulación y optimización de sistemas.
• Inteligencia computacional y técnicas de supervisión y detección de fallos aplicados al control automático de sistemas.
• Historia de la automática. La automática en sistemas sociales, económicos y empresariales.
• Cuestiones docentes y de formación en automática.
• Control de sistemas en red y complejos a gran escala.
• Control automático de procesos industriales, sistemas energéticos, mineros, ingeniería civil y edificios.
• Control automático de sistemas de transporte y vehículos.
• Control automático en bioingeniería, biología, agricultura, ecología y medicina.
• Control automático de máquinas y motores y mecatrónica.