Identificación de sistemas

Como ya hemos mencionado en alguna entrada anterior dedicada a la simulación de sistemas, es imprescindible tener un modelo matemático del sistema que deseamos simular para llevar a cabo la simulación.

La obtención de este modelo suele ser una de las etapas más complicadas de un proyecto de simulación, y suele denominarse identificación del sistema. Para identificar un sistema es necesario aplicar metodologías que permitan obtener un modelo matemático del mismo a partir de mediciones y experimentos, y a partir del poco o mucho conocimiento a priori que se tenga sobre el sistema.

Aunque toda la identificación sea experimental, es imprescindible hacer una hipótesis sobre la estructura del modelo que se va a obtener. Esta estructura puede ser de tres tipos:

• Caja negra: Los parámetros del modelo no tienen una interpretación física ya que no se conoce mucho acerca del funcionamiento del sistema. Sólo se observa que para unas determinadas entradas se obtienen unas determinadas salidas.
• Caja gris: Algunas partes del sistema son modeladas basándose en principios fundamentales y otras como una caja negra. Por lo tanto algunos de los parámetros del modelo pueden tener una interpretación física.
• Caja blanca: La estructura de modelo se obtiene a partir de leyes fundamentales y todos los parámetros del modelo tienen una interpretación física directamente relacionada con el mundo real.

Además hay que seleccionar una serie de criterios para decidir cuándo el modelo es lo suficientemente preciso.

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Con todo esto, existen distintos tipos de métodos para estimar el modelo de un sistema a partir de toda la información disponible:

• Identificación no paramétrica: Análisis de la respuesta transitoria. Análisis de correlación. Técnicas en el dominio de la frecuencia.
• Identificación paramétrica: Mínimos cuadrados. Máxima verosimilitud
  

Normalmente se utilizan los métodos no paramétricos cuando no se tiene mucha idea a priori del funcionameinto del sistema que se va a identificar. Pero estos métodos suelen ser mucho más complicados, por eso se procura casi siempre realizar observaciones y experimentos que proporcionen información acerca del comportamiento de sistema y que permitan utilizar un método paramétrico.