Identificación de Sistemas Dinámicos basado en datos

Resumen

En el contexto de la iniciativa Industria 4.0, se enfrenta el desafío crucial de analizar grandes volúmenes de datos para la optimización de procesos y mejorar la toma de decisiones. En este entorno, la creación y el uso de gemelos digitales, réplicas virtuales de sistemas del mundo real, se vuelve esencial.  Sin embargo, la construcción de gemelos digitales precisos y confiables utilizando principios básicos se convierte en un problema muy complicado dada la complejidad de las plantas industriales modernas, por lo que se necesita entonces buscar nuevas herramientas que permitan encontrar los modelos para la construcción de esos gemelos digitales. En este trabajo se presenta el uso de la Descomposición en Modos Dinámicos (DMD) para la obtención de modelos discretos lineales de sistemas no lineales a partir de los datos obtenidos del proceso que no precisa de un conocimiento profundo del mismo. Para validar la factibilidad de esta herramienta, se experimenta con los datos generados a partir de la simulación del modelo no lineal de un manipulador robótico de una unión rígida. Usando el algoritmo de Descomposición en Modos Dinámicos con Control (DMDc), se construye el modelo dinámico discreto lineal del mismo y se verifica el satisfactorio comportamiento del modelo al compararse su respuesta con la del sistema no lineal