Selección óptima de observadores de Koopman aplicados a DMDc en la obtención de gemelos digitales

Resumen

El internet Industrial de las cosas, el Big Data, la Computación en la Nube y otras tecnologías permitieron el surgimiento y desarrollo de la iniciativa Industria 4.0. En este marco, los gemelos digitales se han vuelto muy populares y se pueden encontrar en todo tipo de industrias y procesos. Una parte importante en el desarrollo de un gemelo digital es la obtención del modelo del sistema, tarea para la cual existe gran cantidad de métodos. El operador de Koopman y la Descomposición en Modos Dinámicos con Control han demostrado sus capacidades en este sentido y se va extendiendo su uso dentro de la comunidad científica. En este trabajo se presenta la propuesta de un procedimiento para automatizar la selección del conjunto de observadores de Koopman resolviendo un problema de optimización. Como resultado de la aplicación del procedimiento se obtiene la cantidad mínima de observadores que minimizan el error entre las observaciones reales de un proceso y las obtenidas a partir del modelo lineal estimado para el desarrollo de su gemelo digital.  Para resolver el problema de optimización se puede usar cualquiera de los muchos algoritmos de optimización que aparecen en la literatura.  En este trabajo se utilizó un algoritmo genético.