TALLER 1, IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS DINAMICOS

INTEGRANTES:

DIEGO ANDRES CASTRO 2006264188

PEDRO ARDILA RAMIREZ 2010296952

JONATHAN STIVEN SUAREZ ARGOTE 2010296204

PRESENTADO A:DIEGO FERNANDO SENDOYA LOSADA

diego.sendoya@usco.edu.co

UNIVERSIDAD SURCOLOMBIANAINGENIERÍA ELECTRÓNICA

IDENTIFICACIÓN DE SISTEMAS DINAMICOSNEIVA-HUILA

2015

I. OBJETIVOS

1) Identificar y obtener la función de transferencia de un sistema utilizando varios métodos de identificación.

2) obtener un modelo cuya respuesta ante el escalón sea lo más parecida posible a los datos medidos en el proceso

II. PROCEDIMIENTO

1) A partir de los datos input, output y time adquiridos del taller 01.mat proporcionamos en clase por el profesor, graficamos tanto la entrada como la salida del sistema con ayuda de Matlab.

Código:

clear all,clcload('taller01.mat')figure(1)subplot(1,2,1)plot(time,input)subplot(1,2,2)plot(time,output)

Grafica:

2) Se dividieron los datos en 2 vectores en partes iguales, una mitad se utilizó para identificación y la otra para validación. Posteriormente procedemos a graficar.

Código:

figure(2)subplot(1,2,1)in2=input(1:2500,1);out2=output(1:2500,1);time2=time(1:2500,1);plot(time2,in2);subplot(1,2,2)plot(time2,out2)Grafica:

3) Se observó el retardo que presenta la salida con respecto la entrada a partir de los 20 segundos y concluimos a simple vista que dicho retardo es de 1 segundo.

METODO 1

MODELO DE 2 PARAMETROS

a) Hallamos ∆Y, ∆U, K, tao basándonos en las siguientes ecuaciones:

Código:

y=out2(2500,1)-out2(1,1)u=in2(2500,1)-in2(1,1)k=y/ut=0.63*y

b) Con estos datos procedemos a hallar la función de transferencia del sistema, que está dada por la ecuación:

Código:

n=[k];d=[t 1];G=(tf(n,d))

c) Se comparan las respuestas identificadas con la respuesta real

Código:

n=[k];d=[t 1];G=(tf(n,d))figure(3)lsim(G,input,time)hold plot(time,output,'r')title('IDENTIFICACION 1.METODO DE DOS PARAMETROS')legend('RESPUESTA SIMULADA','RESPUESTA REAL')

METODO 2

MODELO DE 3 PARÁMETROS: SISTEMA CON RETARDO

a) Hallamos ∆Y, ∆U, K, tao basándonos en las ecuaciones anteriormente mensionadas.

Código

y=out2(2500,1)-out2(1,1)u=in2(2500,1)-in2(1,1)k=y/ut=0.63*y

b) Luego, necesitamos hallar L y lo hacemos visualmente a partir de la gráfica de salida evaluada en 20 y 35 segundos. Nuestro retardo L es de 1.1 segundos.

c) Con estos datos procedemos a hallar la función de transferencia del sistema, la cual esta dada por:

Código:

n=[k];d=[t 1];G2=tf(n,d,'inputdelay',l)

d) Se comparan las respuestas identificada con la respuesta real

Código:

n=[k];d=[t 1];G2=tf(n,d,'inputdelay',l)figure(4)lsim(G2,input,time)hold onplot(time,output,'r')title('IDENTIFICACION 2.METODO DE TRES PARAMETROS')legend('RESPUESTA SIMULADA','RESPUESTA REAL')

III. CONCLUSIONES

1. Teniendo en cuenta las funciones de transferencia del sistema identificado con 2 y 3 parámetros, podemos visualizar que el sistema utilizando tres parámetros: t, k y L, es decir, teniendo en cuenta el retardo, tiene una respuesta muy similar al sistema que se identificó

2. Para el proceso de identificación fue necesario partir en dos los datos suministrados, la primera mitad de estos fue empleada para obtener la identificación y posteriormente la función de transferencia, la segunda mitad de los datos se utilizó para validar dicha función de transferencia, es decir, para comparar la respuesta real con la respuesta del sistema identificado

3. Teniendo en cuenta que algunos parámetros se obtuvieron a simple vista desde la gráfica que muestra la respuesta del sistema real, es inevitable incurrir en errores, por esta razón, se puede apreciar un pequeño desfase entre la respuesta real y la identificada