Análisis y desarrollo de estrategias de solución al problema de identificación de parámetros mediante procesamiento distribuido

dc.contributor.advisorSegovia Vera, Juan Pabloes
dc.contributor.authorBaeza Novoa, José Eduardoes
dc.date.accessioned2016-10-20T20:43:26Z
dc.date.accessioned2019-12-13T12:26:14Z
dc.date.accessioned2024-05-17T13:49:13Z
dc.date.accessioned2024-08-28T18:27:30Z
dc.date.available2016-10-20T20:43:26Z
dc.date.available2019-12-13T12:26:14Z
dc.date.available2024-05-17T13:49:13Z
dc.date.available2024-08-28T18:27:30Z
dc.date.issued2016
dc.descriptionTesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Eléctrico/a.es
dc.description.abstractEl uso de la programación paralela ha tomado mucha importancia con el correr de los años, y cada vez son más las aplicaciones que dependen de ella, y la identificación estructural y paramétrica no es la excepción. Cuando se busca evaluar un determinado proceso, es importante conocer bien el sistema que hace posible tal proceso, pero para ello es necesario la modelación de dicho sistema. Es aquí donde entra en juego la identificación estructural y paramétrica. El problema presente en ello es que existen muchos factores que pueden influir tales como el tiempo de muestreo de las variables involucradas, el orden del sistema, el tamaño de la ventana de datos, la calidad de los datos, entre otros. Esto conlleva a un número elevado de combinaciones de factores que entregan diferentes resultados, lo cual implica un tiempo excesivo de estudio. Para poder discriminar esas combinaciones, se recurren a determinados índices de medición de calidad del modelo con el fin de encontrar cual combinación de factores entrega la mejor solución. Ante este problema, la paralelización se presenta como una solución destinada a reducir el periodo de En el presente informe se ha investigado acerca del uso que se le puede dar a las herramientas de Parallel Computing Toolbox de MATLAB, para realizar estrategias de solución de identificación estructural y paramétrica, en donde se requieran enormes cantidades de cálculos matemáticos. En particular, se plantea usar diferentes valores de tiempo de muestreo, tiempo de retardo, tamaño de ventana de datos y valor mínimo del determinante de la pseudoinversa de la matriz de información, y distribuir las diferentes combinaciones de esos 4 factores en los procesadores que estén disponibles, para que cada procesador realice la identificación estructural y paramétrica y así poder reducir el costo y el tiempo de ejecución. La idea es realizar en el menor tiempo posible la tarea de encontrar la combinación de estos cuatro factores descritos que entregue el modelo con el mejor índice de calidad. Previamente se ha estudiado el modelo dinámico fenomenológico que representa a una unidad de tratamiento de aire de un quirófano y analizado las variables de interés. Los resultados obtenidos muestran lo factible que es la utilización de la programación paralela en el ámbito de la búsqueda de un modelo de caja negra (black box) que represente de la forma más fiel posible el sistema en estudio, con el fin de implementar a futuro una buenaes
dc.description.campusConcepciónes
dc.description.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes
dc.description.facultadFacultad de Ingenieríaes
dc.identifier.urihttps://repositorio.udec.cl/handle/11594/1984
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad de Concepciónes
dc.rightsCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectProgramación Paralela (Ciencia de la Computacion)es
dc.subjectSistemas de Recolección Automática de Datoses
dc.subjectProcesamiento Paralelo (Computadores Electrónicos)es
dc.subjectProcesamiento Electrónico de Datoses
dc.titleAnálisis y desarrollo de estrategias de solución al problema de identificación de parámetros mediante procesamiento distribuidoes
dc.typeTesises

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