Resumen

En este trabajo se presenta una técnica computacional robusta para la reducción del orden del modelo (MOR) de sistemas discretos de escala temporal (entrada única, salida única (SISO) y entrada múltiple, salida múltiple (MIMO)). Este trabajo está motivado por la perturbación singular de los sistemas de escala de tiempo múltiple donde algunas dinámicas específicas pueden no tener una influencia significativa en el comportamiento global del sistema. El nuevo enfoque se propone utilizando algoritmos genéticos (AG) con la ventaja de obtener un modelo de orden reducido, manteniendo la dinámica exacta dominante en el orden reducido, y minimizando el error de estado estacionario. El proceso de reducción se realiza mediante la obtención de una matriz transformada triangular superior de la matriz de estado del sistema definida en la representación del espacio de estado junto con los elementos de las matrices B, C y D. El procedimiento computacional GA se basa en la maximización de la función de fitness correspondiente a la desviación de la respuesta entre los modelos de orden completo y reducido. El método MOR de inteligencia computacional propuesto se compara con trabajos publicados recientemente sobre técnicas MOR, en los que los resultados de la simulación muestran el potencial y las ventajas del nuevo enfoque.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:modelo de orden reducido, nuevo enfoque, métodos de inteligencia mor, reducción de orden del modelo, error de estado estacionario, representación del espacio de estados, técnicas computacionales robustas, inteligencia computacional propuesta, inteligencia computacional mor, comportamiento global del sistema
• Keywords:reduced order model, new approach, intelligence mor methods, model order reduction, steady state error, state space representation, robust computational techniques, proposed computational intelligence, computational intelligence mor, overall system behavior