Evaluación de las Regiones de Atracción de Sistemas Hiperbólicos de Mayor Dimensión Utilizando Descomposición de Modos Dinámicos Extendida
Autores: Garcia-Tenorio, Camilo; Tellez-Castro, Duvan; Mojica-Nava, Eduardo; Vande Wouwer, Alain
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Evaluación de las Regiones de Atracción de Sistemas Hiperbólicos de Mayor Dimensión Utilizando Descomposición de Modos Dinámicos Extendida
Categoría
Procesos industriales
Subcategoría
Automatización industrial
Palabras clave
Fundamento teórico
Aproximación
Regiones de atracción
Funciones propias
Impulsado por datos
Operador de Koopman
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Este documento proporciona la base teórica para la aproximación de las regiones de atracción en sistemas hiperbólicos y polinómicos basados en las funciones propias deducidas de la aproximación impulsada por datos del operador de Koopman. Además, muestra que el mismo método es adecuado para analizar sistemas de mayor dimensión en los que la dimensión del espacio de estados es mayor que tres. La aproximación del operador de Koopman se basa en la descomposición de modos dinámicos extendida, y el método se basa únicamente en esta aproximación para encontrar y analizar los puntos fijos del sistema. En otras palabras, no es necesario conocer las ecuaciones diferenciales del modelo o su linealización para este análisis. La fiabilidad de este enfoque se demuestra a través de dos ejemplos de sistemas dinámicos, por ejemplo, un modelo de población en el que se conoce el límite teórico, y un sistema de reacción química de mayor dimensión que constituye un resultado original.
Descripción
Este documento proporciona la base teórica para la aproximación de las regiones de atracción en sistemas hiperbólicos y polinómicos basados en las funciones propias deducidas de la aproximación impulsada por datos del operador de Koopman. Además, muestra que el mismo método es adecuado para analizar sistemas de mayor dimensión en los que la dimensión del espacio de estados es mayor que tres. La aproximación del operador de Koopman se basa en la descomposición de modos dinámicos extendida, y el método se basa únicamente en esta aproximación para encontrar y analizar los puntos fijos del sistema. En otras palabras, no es necesario conocer las ecuaciones diferenciales del modelo o su linealización para este análisis. La fiabilidad de este enfoque se demuestra a través de dos ejemplos de sistemas dinámicos, por ejemplo, un modelo de población en el que se conoce el límite teórico, y un sistema de reacción química de mayor dimensión que constituye un resultado original.