Resumen de Desarrollo de un Modelo Matemático no Lineal Aplicando Mínimos Cuadrados en un Sistema de Nivel

Paula Andrea Ortiz Valencia, José L. Ramírez Echavarría, Pedro L. Simanca

• español

  Para efectuar el análisis de un sistema, es necesario obtener un modelo matemático que lo represente, con el cual se pueda simular la dinámica del proceso y desarrollar estrategias de control para luego ser aplicadas en el sistema real. Con este objetivo, es importante que el modelo, no siendo único, sea una representación fidedigna del proceso. En este trabajo se obtiene un modelo matemático no lineal para la planta de nivel ubicada en el laboratorio de medición y control de fluidos del INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO. La obtención del modelo consta de dos partes, la primera es encontrar las ecuaciones físicas del sistema en términos de algunos parámetros desconocidos, la segunda es encontrar estos parámetros usando mínimos cuadrados. Se realizó una validación del modelo obtenido sobre la planta y se encontró que el modelo era confiable. Esta técnica de identificación de sistemas puede ser aplicada a otros procesos, en los cuales se conozcan las ecuaciones físicas del sistema en términos de parámetros desconocidos.

• English

  To perform a system analysis it is necessary to have a mathematical model representing it, which permits simulation of the process dynamics and development of control strategies to be applied in the real system. With this aim, it is important for the model, not being unique, to be a close representation of the process. On this work a non lineal mathematical model is obtained for the level plant at the laboratory of control and measurement of fluidics of the INSTITUTO TECNOLÓGICO METROPOLITANO. Obtaining the model consists of two parts, the first one consists in finding physical equations of the system in terms of some unknown parameters, and the second one consists in finding those parameters using least square method. A validation of the obtained model was made and it was found that the model was reliable. This system identification technique can be applied in other process with known physical equations in terms of unknown parameters.