Identificación de Sistemas Discretos a través de una Neurona Adaline

Resumen

El presente trabajo, tiene por finalidad experimentar la adaptación de los pesos de una neurona artificial tipo Adaline, para la obtención de un modelo discreto lineal de función de transferencia de un sistema. A partir de datos adquiridos de la entrada y salida se realizará un proceso de identificación de ese sistema. Se diseño un programa de entrenamiento de la neurona Adaline, que recibe la cantidad de polos y ceros de la estructura del modelo a identificar. Se ha desarrollado ese procedimiento para tres sistemas, para varios juegos de polos y ceros discretos; en cada caso se ha evaluado el error del modelo y se ha elegido como modelo representativo del sistema al que produce el menor valor de ese error. El modelo seleccionado se pone a prueba mediante una validación, para el cual se adquieren otras señales de entrada y de salida (diferentes a las usadas en la identificación mediante neurona Adaline), para probar el modelo obtenido, se evalúa el error de validación para confirmar su adecuada representación del sistema.