Alcance: Nacional
Tipo: Investigacion
Fecha Inicio: 01/01/2016
Fecha Finalización: 31/12/2017
Duración: 2
Director: Fernando di Sciascio
Co-Director: Adriana Amicarelli
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Personal:
Alex Alzate
Becario
Dedicación horaria al proyecto: 20 hs.
Fernando di Sciascio
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 20 hs.
Adriana Amicarelli
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Mario O. Muñoz Catalá
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Miguel Peña
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Ernesto Accolti
Becario
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Eugenio Orosco
Investigador
Dedicación horaria al proyecto: 10 hs.
Entidad de Financiamiento: UNSJ
Nacionalidad: Argentina
Monto Financiado: $10000
Cantidad de Cuotas: 2
Información: Muchos de los problemas que surgen en el diseño de sistemas de control (cuando se consideran los distintos tipos de restricciones e incertidumbres presentes inevitablemente en los sistemas reales), pueden ser formulados, analizados y resueltos naturalmente involucrando ciertos conjuntos del espacio de estados donde está definido el sistema dinámico bajo estudio. Esta área se denomina "Métodos de la Teoría de Conjuntos en Control". Entre estos conjuntos se encuentran los distintos tipos de conjuntos invariantes, por ejemplo: conjuntos alcanzables, conjuntos controlables y conjuntos maniobrables o reversibles. En general, no es posible calcular ninguno de estos conjuntos mediante métodos analíticos ni mediante métodos computacionales eficientes, salvo los casos puntuales de sistemas lineales o de sistemas no lineales simples de dimensión reducida. Teniendo en cuenta lo anterior, se propone como objetivo principal del proyecto: el estudio, análisis y diseño de algoritmos aleatorizados o probabilísticos para el cálculo aproximado de los conjuntos mencionados anteriormente con sus respectivas cotas de error y su empleo posterior en distintos aspectos del análisis y diseño de sistemas de control. Por otra parte, teniendo en cuenta las restricciones e incertidumbres presentes en los sistemas reales, se emplearán de manera sistemática durante el desarrollo del proyecto distintas técnicas de procesamiento estadístico de señales con fines de: i) detección, ii) estimación, iii) clasificación, iv) identificación y v) filtrado. El procesamiento estadístico de señales es un área de las matemáticas aplicadas y de la ingeniería que considera a las señales como procesos estocásticos (o una combinación de señales determinísticas y estocásticas) de los cuales analiza sus propiedades estadísticas (p.ej., media, varianza, momentos, etc.) como un medio para derivar reglas de fenómenos que aparentemente evolucionan en el tiempo de una manera impredecible.