Resumen

El objetivo de este trabajo es encontrar modelos discretos de orden reducido precisos de una celda de combustible de óxido sólido, que es un proceso dinámico de múltiples entradas y múltiples salidas. En primer lugar, se encuentra el modelo discreto de orden completo a partir de la descripción de primer principio en tiempo continuo. A continuación, se reducen los submodelos discretos de presiones de hidrógeno, oxígeno y agua (variables intermedias). Se comparan dos métodos de reducción de modelos basados en las Gramianas de observabilidad y controlabilidad: el método de truncamiento de estado y la reducción por residualización. En todas las comparaciones, el segundo método da mejores resultados en términos de errores dinámicos y de estado estacionario, así como en los trazados de Nyquist. Luego, se estudia la influencia del orden de los modelos de presión en los errores de las salidas del proceso (el voltaje y la diferencia de presión). Se encuentra que el número de parámetros del modelo de presión puede reducirse de 25 a 19 sin que haya deterior

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Celda de combustible de óxido sólido; Reducción de modelo; Tiempo discreto; Submodelos; Precisión del modelo; Modelos reducidos
• Keywords:Solid oxide fuel cell; Model reduction; Discrete-time; Submodels; Model accuracy; Reduced models