Identificación no lineal de un sistema a partir de datos aperiódicos

dc.contributor.advisorHerrera Fernández, Francisco Beraldo
dc.contributor.authorBravo Matos, Carlos Alberto
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2019-09-09T14:59:46Z
dc.date.available2019-09-09T14:59:46Z
dc.date.issued2019-06-15
dc.description.abstractEl presente trabajo constituye una opción para el manejo de algunos de los problemas existentes en la obtención de modelos durante la identificación de determinados sistemas, producto de la presencia de no linealidades y la disponibilidad de datos en el dominio del tiempo muestreados en intervalos irregulares de frecuencia y períodos variables. Los resultados más importantes tanto teóricos como prácticos permiten la identificación de sistemas mediante estructuras Wiener-Hammerstein considerando la saturación como no linealidad. Es por ello que se desarrolla un algoritmo que utiliza un procedimiento de identificación aplicado a procesos reales, que presenta un elemento no lineal y a su vez la presencia de datos aperiódicos experimentales, lo que incorpora una herramienta que complementa los logros existentes en la actualidad.en_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/11345
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Automática y Sistemas Computacionalesen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectIdentificación no Linealen_US
dc.subjectDatos Aperiódicosen_US
dc.subjectMétodos de Identificaciónen_US
dc.titleIdentificación no lineal de un sistema a partir de datos aperiódicosen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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