dc.contributor | Segovia Vera, Juan; profesor guía | |
dc.creator | Baeza Novoa, José Eduardo | |
dc.date.accessioned | 2016-10-20T20:43:26Z | |
dc.date.accessioned | 2019-12-13T12:26:14Z | |
dc.date.available | 2016-10-20T20:43:26Z | |
dc.date.available | 2019-12-13T12:26:14Z | |
dc.date.created | 2016-10-20T20:43:26Z | |
dc.date.created | 2019-12-13T12:26:14Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier | 224907 | |
dc.identifier | http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/1984 | |
dc.description.abstract | El uso de la programación paralela ha tomado mucha importancia con el correr de los años,
y cada vez son más las aplicaciones que dependen de ella, y la identificación estructural y
paramétrica no es la excepción. Cuando se busca evaluar un determinado proceso, es importante
conocer bien el sistema que hace posible tal proceso, pero para ello es necesario la modelación de
dicho sistema. Es aquí donde entra en juego la identificación estructural y paramétrica. El
problema presente en ello es que existen muchos factores que pueden influir tales como el tiempo
de muestreo de las variables involucradas, el orden del sistema, el tamaño de la ventana de datos,
la calidad de los datos, entre otros. Esto conlleva a un número elevado de combinaciones de
factores que entregan diferentes resultados, lo cual implica un tiempo excesivo de estudio. Para
poder discriminar esas combinaciones, se recurren a determinados índices de medición de calidad
del modelo con el fin de encontrar cual combinación de factores entrega la mejor solución. Ante
este problema, la paralelización se presenta como una solución destinada a reducir el periodo de En el presente informe se ha investigado acerca del uso que se le puede dar a las
herramientas de Parallel Computing Toolbox de MATLAB, para realizar estrategias de solución
de identificación estructural y paramétrica, en donde se requieran enormes cantidades de cálculos
matemáticos. En particular, se plantea usar diferentes valores de tiempo de muestreo, tiempo de
retardo, tamaño de ventana de datos y valor mínimo del determinante de la pseudoinversa de la
matriz de información, y distribuir las diferentes combinaciones de esos 4 factores en los
procesadores que estén disponibles, para que cada procesador realice la identificación estructural
y paramétrica y así poder reducir el costo y el tiempo de ejecución. La idea es realizar en el menor
tiempo posible la tarea de encontrar la combinación de estos cuatro factores descritos que
entregue el modelo con el mejor índice de calidad. Previamente se ha estudiado el modelo
dinámico fenomenológico que representa a una unidad de tratamiento de aire de un quirófano y
analizado las variables de interés.
Los resultados obtenidos muestran lo factible que es la utilización de la programación
paralela en el ámbito de la búsqueda de un modelo de caja negra (black box) que represente de la
forma más fiel posible el sistema en estudio, con el fin de implementar a futuro una buena | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad de Concepción. | |
dc.publisher | Departamento de Ingeniería Eléctrica | |
dc.publisher | Departamento de Ingeniería Eléctrica. | |
dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es | |
dc.rights | Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) | |
dc.subject | Programación Paralela (Ciencia de la Computacion) | |
dc.subject | Sistemas de Recolección Automática de Datos | |
dc.subject | Procesamiento Paralelo (Computadores Electrónicos) | |
dc.subject | Procesamiento Electrónico de Datos | |
dc.title | Análisis y desarrollo de estrategias de solución al problema de identificación de parámetros mediante procesamiento distribuido | |
dc.type | Tesis | |