Resumen

Este artículo se preocupa por la identificación de sistemas de parámetros lineales variables (LPV, por sus siglas en inglés) mediante el uso de una estructura multimodelo. Para mejorar la capacidad de aproximación del modelo LPV, se introducen funciones de peso asimétricas de Gauss y se comparan con las funciones de Gauss simétricas comúnmente utilizadas. De esta manera, las ubicaciones de los puntos de operación pueden ser seleccionadas libremente. Se ha demostrado a través de simulaciones con una columna de destilación de alta pureza que los modelos identificados proporcionan una aproximación más satisfactoria. Además, se realiza un experimento en un sistema de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC, por sus siglas en inglés) real para validar aún más la efectividad del enfoque propuesto.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Parámetro lineal variable; Sistemas LPV; Estructura multimodelo; Funciones de ponderación Gaussiana asimétricas; Funciones Gaussianas simétricas; HVAC
• Keywords:Linear parameter varying; LPV systems; Multimodel structure; Asymmetric Gaussian weighting functions; Symmetric Gaussian functions; HVAC