Identificación conjunta de parámetros y estados para sistemas estocásticos no lineales y con retardos
Esta tesis presenta los resultados principales siguientes: El desarrollo de los algoritmos óptimos y robustos de la identificación simultánea de parámetros y estados para varios sistemas estocásticos que se encuentran en el mundo real: no lineales, con retardos, discontinuos. La investigación orien...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Tesis |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
2008
|
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| Online Access: | http://eprints.uanl.mx/21210/1/1020162166.pdf |
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|---|---|
| author | Pérez Padrón, Joel |
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| collection | Tesis |
| description | Esta tesis presenta los resultados principales siguientes:
El desarrollo de los algoritmos óptimos y robustos de la identificación simultánea de parámetros y estados para varios sistemas estocásticos que se encuentran en el mundo real: no lineales, con retardos, discontinuos. La investigación orientada a la solución de esta clase de problemas pretende elaborar un método seguro para proporcionar la información
confiable sobre los estados de sistemas bajo influencia de ruidos blancos, con parámetros desconocidos, en una situación de observaciones incompletas, aun en presencia de disturbios determinísticos. Las líneas auxiliares de esta tesis desarrollan el filtrado ´optimo para sistemas estocásticos polinomiales con ruidos multiplicativos y medidos parcialmente,
identificación de parámetros para sistemas lineales y filtro alternativo con retardo en el estado. Finalmente, se presenta un controlador óptimo para sistemas lineales con múltiples retardos en el estado y/o en la entrada, afectados por ruido blanco Gaussiano. Los resultados son probados teóricamente y verificados mediante simulación numérica. |
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| format | Tesis |
| id | eptesis-21210 |
| institution | UANL |
| language | Spanish / Castilian |
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| publishDate | 2008 |
| record_format | eprints |
| spelling | eptesis-212102021-05-03T14:27:02Z http://eprints.uanl.mx/21210/ Identificación conjunta de parámetros y estados para sistemas estocásticos no lineales y con retardos Pérez Padrón, Joel QA Matemáticas, Ciencias computacionales Esta tesis presenta los resultados principales siguientes: El desarrollo de los algoritmos óptimos y robustos de la identificación simultánea de parámetros y estados para varios sistemas estocásticos que se encuentran en el mundo real: no lineales, con retardos, discontinuos. La investigación orientada a la solución de esta clase de problemas pretende elaborar un método seguro para proporcionar la información confiable sobre los estados de sistemas bajo influencia de ruidos blancos, con parámetros desconocidos, en una situación de observaciones incompletas, aun en presencia de disturbios determinísticos. Las líneas auxiliares de esta tesis desarrollan el filtrado ´optimo para sistemas estocásticos polinomiales con ruidos multiplicativos y medidos parcialmente, identificación de parámetros para sistemas lineales y filtro alternativo con retardo en el estado. Finalmente, se presenta un controlador óptimo para sistemas lineales con múltiples retardos en el estado y/o en la entrada, afectados por ruido blanco Gaussiano. Los resultados son probados teóricamente y verificados mediante simulación numérica. 2008-06-23 Tesis NonPeerReviewed text es cc_by_nc_nd http://eprints.uanl.mx/21210/1/1020162166.pdf http://eprints.uanl.mx/21210/1.haspreviewThumbnailVersion/1020162166.pdf Pérez Padrón, Joel (2008) Identificación conjunta de parámetros y estados para sistemas estocásticos no lineales y con retardos. Doctorado thesis, Universidad Autónoma de Nuevo León. |
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