Resumen

En este artículo se considera el problema de identificación de sistemas autorregresivos controlados multivariables con ruido de medición en forma de proceso de media móvil. La clave es filtrar los datos de entrada-salida utilizando la técnica de filtrado de datos y descomponer el modelo de identificación en dos submodelos de identificación. Mediante la búsqueda del gradiente negativo, se proponen un algoritmo iterativo de gradiente basado en filtrado de datos adaptativo (F-GI) y un F-GI con datos de medición finitos para identificar los parámetros de sistemas autorregresivos de media móvil controlados multivariables. En el ejemplo numérico, ilustramos la efectividad de los métodos de identificación propuestos.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Problema de identificación; Sistemas autorregresivos controlados multivariables; Ruido de medición; Proceso de media móvil; Técnica de filtrado de datos; Algoritmo iterativo de gradiente basado en filtrado de datos adaptativo
• Keywords:Identification problem; Multivariable controlled autoregressive systems; Measurement noise; Moving average process; Data filtering technique; Adaptive data filtering-based gradient iterative algorithm