Función para la clasificación de datos irregularmente muestreados para sistemas de identificación utilizando lógica difusa

Abstract

Dada la existencia de varios métodos para la Identificación de Sistemas de procesos con datos muestreados de forma irregular, se hace necesario determinar qué método es más efectivo en relación a la irregularidad del mismo. Según tales demandas la presente investigación propone una función para determinar las características del muestreo de datos con naturaleza irregular. O sea, se limita a determinar el nivel de irregularidad de los datos muestreados de forma cualitativa, para tributar a la selección de la técnica más efectiva de identificación con fines experimentales. Para ello se utiliza un Sistema de Inferencia Difuso que define y caracteriza la naturaleza del muestreo implementado en MATLAB. Asimismo, se explota la capacidad del Toolbox de Lógica Difusa de MATLAB, que proporciona funciones, aplicaciones y bloques de SimuLink para el diseño, análisis y simulación de sistemas basados en lógica difusa. Se obtiene como resultado la función IrregCaract que permite inferir la irregularidad del sistema en cuanto a sus periodos de muestreo, brinda los valores porcentuales de las salidas defusificadas con respecto al total de datos de entrada y un arreglo compuesto por dichas salidas.