Limitaciones en la identificación de modelos de alto orden mediante método de Prony
Richard, Matlab tiene algunas limitaciones inherentes al manejo de cifras y algoritmos numéricos que podrían influir en la identificación precisa de modelos de alto orden, especialmente cuando se utiliza el método de Prony. Aquí hay algunas posibles explicaciones para las dificultades que encuentras:
1. Precisión numérica:
- En el ámbito de la aritmética numérica, la precisión puede ser un problema al tratar con números extremadamente pequeños o grandes. Para modelos de alto orden, los coeficientes de la función de transferencia pueden volverse muy pequeños, lo que puede resultar en pérdida de precisión numérica.
2. Condicionamiento numérico:
- Algunos algoritmos numéricos pueden volverse inestables para sistemas altamente condicionados. El método de Prony podría ser más sensible a problemas de condicionamiento numérico a medida que aumenta el orden del sistema.
3. Ruido y datos experimentales:
- A medida que aumenta el orden del modelo, la presencia de ruido en los datos experimentales puede afectar negativamente la identificación precisa. Los métodos de ajuste pueden ser más susceptibles al ruido a medida que se intenta ajustar un modelo más complejo.
4. Requisitos computacionales:
- Modelar sistemas de alto orden puede requerir más recursos computacionales. Limitaciones en la capacidad de memoria o velocidad de cálculo pueden afectar la capacidad de Matlab para realizar la identificación con precisión.
5. Otras limitaciones algorítmicas:
- Dependiendo de los detalles específicos de la implementación del método de Prony en Matlab, podría haber limitaciones algorítmicas específicas relacionadas con la estabilidad numérica.
Para abordar estas limitaciones, podrías considerar:
- Normalizar tus datos:
Asegúrate de que tus datos estén normalizados adecuadamente para evitar problemas de escala.
- Explorar métodos alternativos:
Otros métodos de identificación de sistemas en Matlab, como el método de mínimos cuadrados o el método de identificación de sistemas lineales (LSIM), podrían ser más robustos para modelos de alto orden.
- Optimización de parámetros:
Ajusta parámetros relevantes en el algoritmo o busca implementaciones alternativas que puedan abordar mejor las limitaciones específicas.
Recuerda que la elección del método de identificación de sistemas depende en gran medida de la naturaleza de tus datos y del sistema que estás tratando de modelar. Experimentar con diferentes enfoques y ajustar parámetros puede ayudarte a superar algunas de estas limitaciones.
