Modelos de sistemas dinámicos

MODELOS SISTEMAS DINÁMICOS

Irving L. Oliveros C.

Modelo contínuo

Modelo discreto

Modelo híbrido

Modelo estocástico

Modelo determinista

Los valores de sus variables de entrada siempre son conocidos en cada momento del tiempo, es decir, los datos que describen la interacción del entorno o del exterior con el sistema.

Su dinámica no es fácil de predecir por la aleatoriedad de una o varias de sus variables a través del tiempo, por ello, es necesario recurrir a las ecuaciones diferenciales.

Sus variables evolucionarán continuamente en el tiempo y sus modelos se describen mediante ecuaciones diferenciales, ya sea de un orden o más.

Estos modelos son más fáciles de entender e implementar, ya que sus variables van cambiando de valor sólo en ciertos instantes.

Cuentan con una parte de tiempo continuo y otra parte de tiempo discreto, de tal forma que también sus variables pueden ser de ambos tiempos.

Condiciones iniciales

Parámetros del sistema

Avión en vuelo (posición, velocidad, etc.)

Tiempo

Inicialización

La cotización del par de divisas EURUSD, tanto la variabilidad, como la media, cambian a lo largo del tiempo. No podemos predecir si el EURUSD, va a subir o va a bajar. Ha subido durante algunos años y ha bajado durante otros tantos

Eventos

Contínuas

Discretas

Valores que intervienen en las ecuaciones del modelo y no varían con el tiempo

Valores en el tiempo 0 de las variables de estado

Determina el evento siguiente y avanza el reloj hasta ahí

Todas las rutinas de todo eventos separados

Asigna los valores iniciales a las variables de estado

NOT puerta, que implementa la negación booleana. Si la entrada es 1 la salida es 0 y viceversa

Calentador con termostato eléctrico, puede ser modelado por los eventos prender y apagar