Resumen

El comportamiento dinámico de un sistema puede describirse mediante modelos con diferentes formas: redes térmicas (RC), representaciones del espacio de estados, funciones de transferencia y modelos ARX. Estos modelos, que describen el mismo proceso, se utilizan en el diseño, la simulación, el control predictivo óptimo, la identificación de parámetros, la detección y el diagnóstico de fallos, etc. Puesto que se dispone de más formas, es interesante saber cuál es la más adecuada estimando la sensibilidad del modelo para transformarlo en un modelo físico, que se representa mediante una red térmica. Se ejemplifica un procedimiento para el estudio del error mediante simulación Monte Carlo y de la priorización de factores sobre un modelo térmico sencillo, pero representativo, de un edificio. El análisis de la propagación de los errores y de la influencia de éstos en la estimación de los parámetros muestra que la transformación de la representación del espacio de estados en función de transferencia es más robusta que a la inversa. Por lo tanto, si sólo se elige un modelo, es preferible la representación del espacio de estados.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:estado, representación espacial, simulación monte carlo, control predictivo óptimo, errores, modelo, modelos, modelos arx, comportamiento dinámico, diferentes formas
• Keywords:state, space representation, monte carlo simulation, optimal predictive control, errors, model, models, arx models, dynamic behaviour, different forms