DSpace Colección :http://hdl.handle.net/20.500.14076/143262024-03-29T08:29:40Z2024-03-29T08:29:40ZEvidencia empírica de los mínimos cuadrados en el modelo de regresión de coeficientes aleatoriosHuamanchumo De la Cuba, Luis Emiliohttp://hdl.handle.net/20.500.14076/144242022-05-18T23:04:16Z2001-06-01T00:00:00ZTítulo : Evidencia empírica de los mínimos cuadrados en el modelo de regresión de coeficientes aleatorios
Autor : Huamanchumo De la Cuba, Luis Emilio
Resumen : El presente artículo estudia algunas propiedades en muestras finitas de varios estimadores del Coeficiente de Respuesta Medio en un Modelo de Regresión Lineal de Coeficientes Aleatorios. Para este fin, fue necesario diseñar un experimento muestral. Así, se obtuvo evidencias acerca del Sesgo, Consistencia y Eficiencia a partir de 15,120 estimaciones. De acuerdo a esto, no sólo el estimador Mínimos Cuadrados Generalizados en Dos Etapas (MCG2E) produjo los mejores resultados sino también el estimador Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCOII) al obtener ganancias significativas en Eficiencia cuando fue estimado a partir de un modelo sin Error de Especificación. Es necesario ampliar dicha investigación incluyendo el estimador Máximo Verosímil.; This paper studies some Finite Sample Properties of several estimators of the Mean Response Coefficient in a Linear Regression Model with Random Coefficients. An Experiment was designed to explore that. in this context, results about Bias, Consistency and Efficiency were obtained from I 5, I 20 estimates. According to this, not only Two Steps Generalized Least Square (MCG2E) performed better than the other alternative estimators but also Ordinary Least Square had gotten gains in Efficiency when the Linear Regression Model without Constant Term was used. Further investigations about Maximun Likelihood Models are needed.2001-06-01T00:00:00ZPredicción y análisis de los productos de la combustión en un motor de encendido por chispa mediante la modelación matemáticaLira Cacho, GuillermoVásquez Santa Cruz, Héctorhttp://hdl.handle.net/20.500.14076/144222022-05-18T23:04:34Z2001-06-01T00:00:00ZTítulo : Predicción y análisis de los productos de la combustión en un motor de encendido por chispa mediante la modelación matemática
Autor : Lira Cacho, Guillermo; Vásquez Santa Cruz, Héctor
Resumen : Se presentan los fundamentos teóricos de un modelo matemático de simulación numérica cerodimensional para la predicción y análisis de las principales emisiones de los productos de combustión en un motor de combustión interna de encendido por chispa (E.CH.). El modelo se basa en la solución numérica de las ecuaciones de conservación de la energía, continuidad y ecuación de estado de gases ideales. En la fase de combustión, se considera que ésta se realiza en dos zonas. Durante las fases de combustión y expansión, se utilizan ecuaciones de equilibrio químico para la zona de gases, productos de la combustión. Además, en la determinación de los monóxidos de nitrógeno (NO) y de carbono (CO) se utilizan ecuaciones de cinética química para contemplar el efecto de "congelamiento". Finalmente, se presenta el análisis de los resultados obtenidos a partir del programa desarrollado.; The theoretical foundations of a mathematical model are presented for the simulation and prediction of the combustion products in spark-ignition engines. The model is based on the equations of conservation of the energy, continuity and equation of state of ideal gases. In the combustion phase, it is considered that this is carried out in two regions (region of combustion gases and region of unburned mixture). During the combustion phases and expansion, equations of chemical equilibrium are used for the region of combustion gases. Equations of chemical kinetics are used to determine the formation of the NO. Finally some results of the concentration in ppm are presented for the NO and CO.2001-06-01T00:00:00ZImplementation of servo system for controlling a double purpose nonlinear plant: Inverted pendulum and craneRojas Moreno, ArturoMerchán Gordillo, FernandoGushiken Gibu, Leonardo D.http://hdl.handle.net/20.500.14076/144192022-05-18T23:04:51Z2001-06-01T00:00:00ZTítulo : Implementation of servo system for controlling a double purpose nonlinear plant: Inverted pendulum and crane
Autor : Rojas Moreno, Arturo; Merchán Gordillo, Fernando; Gushiken Gibu, Leonardo D.
Resumen : Este artículo desarrolla procedimientos de diseño de Servosistemas tipo Proporcional Integral (SS abreviado) para controlar una planta no lineal de doble propósito: el Péndulo Invertido y Grúa ( Pl&G ). Dicha planta se puede describir mediante ecuaciones diferenciales no lineales, donde los términos no lineales complican los aspectos de modelado y de diseño del controlador. Sin embargo, basado en el modelo lineal de la planta, nosotros podemos configurar SSs discretos combinando controladores con observadores no lineales. Resultados experimentales demuestran que cada SS es capaz de estabilizar el PI (o Grúa) montado sobre un carro movido por un servomotor. Tres configuraciones de SSs se presentan y discuten: un Controlador Óptimo Cuadrático de Estado Estable (COCEE) con un Observador de estado Óptimo Cuadrático (OEOC), un Controlador por Ubicación de Polos (CUP) con un Observador de Estados de Orden Completo (OEOC), y un CUP con un Observador de Estados de Orden Mínimo (OEOM).; This paper develops design procedures of Proportional-Integral Servo Systems (SSs for short) for controlling a double purpose nonlinear plant: lnverted Pendulum and Crane (IP&C). Such a plant can be described by nonlinear differential equations, where the nonlinear terms complicate the analytical aspects of modeling and controller design. However, based on the linearized plarlt model, we can configurate discrete-time SSs by combining linear controllers with linear observers. Experimental results demonstrate that each SS is able to stabilize an IP (or a Crane) mounted on a servomotor-driven cart. Three SS configurations are developed: A SteadyState Quadratic Optima[ Controller (SSQOC) with a Quadratic Optima! State Observer (QOSO), a Pole Placement Controller (PPC) with a Full-Order State Observer (FOSO), and a PPC with a Minimurn-Order State Observer (MOSO).2001-06-01T00:00:00ZSimulación e identificación de sistemas dinámicos mediante redes neuronales entrenadas con el método de retropagación de Errores y Teacher ForcingPaucar, V. LeonardoRider, Marcos J.Morelato, André L.http://hdl.handle.net/20.500.14076/144142022-05-18T23:05:09Z2001-06-01T00:00:00ZTítulo : Simulación e identificación de sistemas dinámicos mediante redes neuronales entrenadas con el método de retropagación de Errores y Teacher Forcing
Autor : Paucar, V. Leonardo; Rider, Marcos J.; Morelato, André L.
Resumen : En el presente artículo se presenta la descripción y resultados de la aplicación del algoritmo para la simulación e identificación de sistemas dinámicos no lineales mediante redes neuronales artificiales (RNA) entrenadas con el método de retropropagación de errores (BP - back-propagation) y el procedimiento teacher forcing (BPTF). Fueron analizadas varias configuraciones de redes neuronales de dos camadas de neuronas, una escondida y la otra de salida. Las redes neuronales propuestas han sido aplicadas a dos sistemas de prueba, el sistema dinámico del péndulo doble y el motor de inducción de tercer orden. Los resultados obtenidos permiten estimar que las redes neuronales que adoptan BPTF son bastante útiles para la simulación e identificación de sistemas dinámicos no lineales, principalmente durante los primeros pasos de tiempo posteriores a los períodos con los cuales fueron entrenadas las redes neuronales en estudio.; In this paper it is presented the description and application results of an algorithm for simulation and identification of non-linear dynamic systems using artificial neural networks (ANN) trained with the method of error back-propagation with teacher forcing (BPTF). There have been analyzed several configurations of neural nets of two layers, one hidden and the other one in the output. The proposed artificial neural networks have been applied to simulation and identification of double pendulum nonlinear dynamic system and to the third-order model of the induction motor. Results obtained from those applications indicate that artificial neural networks using BPTF constitute a very useful method for non-linear dynamic systems simulation and identification, at least for the first steps after the training2001-06-01T00:00:00Z