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7/23/2019 6. Dra. Maria Elena Meda Campaa - Identificacin SED Una Aproximacin de Mod Elado
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Identificacin de sistemas de
eventos discretos
Universidad de Guadalajara
Departamento de Sistemas de InformacinMara Elena Meda Campaa
emeda@cucea.udg.mx
Una aproximacin de modelado
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
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CONTENIDO
1. Sistemas
2. Anlisis de sistemas
3. Modelos4. Sistemas de eventos discretos
5. Herramientas de modeladoRedes de Petri
6. Identificacin de sistemas
7. Experiencia
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1. Qu es un sistema?
Es un conjunto de partes inter-relaciondas.
Existe en un medio ambiente separado por sus lmites.
Persigue un objetivo.
mite del sistema
Parte del sistema
Relacin
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Ejemplos
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime yde
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime yde
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
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2. Anlisis de los sistemas
Conocer propiedades Relacin entre sus componentes
Conocer el desempeo Tiempo mximo de proceso
Costo mnimo
Uso de memoria o de procesador
Implementar nuevos diseos
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Formas analizar un sistema
Sistema
Experimentarcon elsistema
Experimentarcon un modelodel sistema
Modelo
fsicoModelo
matemtico
Solucin
analticaSimulacin
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3. Modelos
Es una abstraccin de la realidad.
Es una representacin de la realidad que
ayuda a entender cmo funciona. Es una construccin intelectual y descriptiva
de una entidad en la cual un observador tiene
inters.
Supuestos simples son usados para capturar
el comportamiento importante.
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Qu modelar?
Qu aspecto es importante?
De quin depende la importancia?
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Modelosfsicos
Modelosa
es
cala
Modelos
an
algicos
Simulacinpor
computadora
Modelos
matemticos.
Tipos de modelos
Exactitud Abstraccin
1. Planta piloto2. Modelo de un tomo, globo terrqueo, maqueta
3. Reloj, medidores de voltaje, grfica de volumen/costo
4. Modelos de colas, modelos de robots
5. Velocidad, ecuaciones diferenciales.
icnico abstracto
Modelo analgico. Son aquellos en los que una propiedad del objeto real est representa-
da por una propiedad sustituida, por lo que en general se comporta de la misma manera.
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En ingeniera
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
Sistemas de control
Modelos matemticos
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .
4 Si t d t
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En las ltimas dcadas, la
rpida evolucin de lastecnologas de computacin,
comunicacin e informacin
ha ayudado a la proliferacin
de nuevos sistemasdinmicos ms complejos.
4. Sistemas de eventos
discretos
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Ejemplos
1. Redes de computadoras y decomunicaciones
2. Sistemas de manufactura automticos
3. Sistemas de control de trfico
4. Sistemas de control, comunicacin einformacin
5. Sistemas avanzados de monitoreo ycontrol
6. Sistemas inteligentes de transporte
7. Sistemas distribudos
8. Etc.
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Sistema de eventos discretos
Su comportamiento se caracteriza por una secuencia finita
o infinita de estados delimitados poreventos que ocurren
de manera asncrona
Tiempo
Estados
X1
X2
X3
X4
X5
X6
e1 e2 e4 e5 e6 e7
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Sistemas de Eventos Discretos
arribo
8:00 Despegue
9:15aterrizaje
8:05
arribo
9:30schedules
Tiempo
schedules
Control de trfico en unaeropuerto
Estados:
En el aire
En la tierra
Pista disponible: Booleana
Eventos:
Arribar
Aterrizar
Despegar
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Desarrollar nuevas tcnicas de modelado, tcnicas deanlisis, herramientas de diseo, mtodos de pruebas, y
procedimientos de optimizacin para esta nueva
generacin de sistemas.
El reto
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Lenguaje comn
permita la comunicacin
evite ambigedades
Caractersticas deseadas Claridad
Capacidad para describir
- Estados - Administracin de recursos
- Eventos - Concurrencia
- Sincronizaciones - Comportamiento cclico
- Decisiones Compacts
Soporte matemtico simple
Tcnicas de anlisis
5. Herramientas de modelado
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Componentes de una red de Petri
- Una
estructura:
Grafo bipartito
- Una descripcin
de estado: el
marcado
- Una regla de
transicin:evoluci
n de marcas
Redes de Petri
Recursos
Operaciones
Estados parciales
Buffers, etc.
Eventos
Actividades
Condiciones
Lugares
Transiciones
Arcos etiquetados Marcas
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a) Habilitacin de una transicin:
b) Disparo de una transicin:
2
t
2
Regla de transicin
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a) Habilitacin de una transicin:
b) Disparo de una transicin:
2
t
2
Mk+1=Mk+Cvk
Regla de transicin
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t5
p1 p2 p3
p4 p5 p6
t1
t2
t4
t3
p1
p2p3p4p5p6
Pre(t1) =
1
00100
Post(t1) =
0
10010
1001
00
Mo =
Marcado
-1
1
0-1
1
0
0
-1
10
0
0
1
0
-10
0
0
0
0
00
-1
1
0
0
01
0
-1
C=
Representacin matemtica
Mk+1=Mk+Cvk
6 Construccin de modelos
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6. Construccin de modelos
matemticos
Modelamiento del sistema
Identificacin de sistemas Cuando se desconoce o se conoce
parcialmente el sistema
Entradas Salidas
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Identificacin de sistemas: Calcular un modelomatemtico a partir de la medicin de seales de
entrada y de salida
Identifcacin de SED
ba
c d e
Seales de entrada Seales de salidaSistema
Mecanismo de
inferencia
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Problema
Identificacin lnea
conforme el sistema
evoluciona
Seal de salida
Evento detectabilidad
Q1 Q2 Qn...
Qi-1
Qi
t3
t7
t4
t5 t6
t2t1 t8
p1 p4p3
p2
t3
t7
t4
t5 t6
t2t1 t8
p1 p4p3
p2
wi=t7t8
Medicin
Actualizacin
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(t1)=O
(t2)=C
(t3)=
(t6)=
...
Actuador Comportamiento interno
O CL H
t3 t4
t5 t6
p4p3
p1
p2
p5
L
H
O/C
t1t2
Smbolo de salida
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1
Mk1MkCvkYk (Mk) M0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 1
1
0
1
0
0
0
0
Formalismo matemtico: IPN
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t1
t3
t5t6
p4
p6
p5
t2p2
t4
p3
t7t8 p7
p8
p1
t9
p1=[t4,t1]
p1=[t4,t5]
p1=[t4,t7]
p1=[t9,t1]
p1=[t9,t5]
p1=[t9,t7]
p3=[t2,t4]
p4=[t1,t3]
p6=[t5,t6]
p7=[t7,t8]
p2=[t1,t2]
p5=[t3,t4]
p8=[t6,t9]
p8=[t8,t9]
Depm(Q) Depu(Q)
Representacin alternativa de una IPN
Simple
NDepCompleja
MDep
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R1 R2
A1
tic, tfc
t1 t2
Cap
tic
Adisp
Carga Desc
tfc tfdtid
Palmt1 t2 t3 t4
p1 p2 p3
p4
p5
M0 M1 M2
C
1 1 0 0
0 1 1 00 0 1 1
1 0 0 1
1 1 1 1
M1M0
1
00
1
1
C(, t1)
M2M1
1
10
0
1
C(, t2)
0
0
0
1
1
1
0
0
0
0
0
1
0
0
1
C(, ti) Mi1Mi
Conceptos bsicos
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t2t1
t3
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p6
C
1 0 0 0 1
1 1 0 0 0
0 0 1 1 1
0 0 1 0 0
C0 1 0 0 1
0 0 0 1 1
C
1 0 0 0 11 1 0 0 0
0 0 1 0 1
0 0 1 1 0
0 1 0 0 1
0 0 0 1 1
C
C
Clculo de la parte medible
Mi
1
0
1
0
Mi1 Mi
0
0
1
1
Mi1
1
0
0
1
ti(Mi) (Mi1)
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1. Medicin de las seales de salida
2. Procesamiento de un ciclo detectado
t2t1
t3 t4 t5
p3
p1 p2
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Modelo del sistema
Etapas del proceso de identificacin
(Mi), (Mi1)(Mn )
(Mx) ti (Mq) (Mr)
tk (My)
ti ti+1...
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Clculo de la parte
medible
Modelo calculado Qi
Etapas del proceso de identificacin
1. Medicin de las seales de salida
2. Procesamiento de un ciclo detectado
Modelo del sistema
(Mi), (Mi1)(Mn )
(Mx) ti (Mq) (Mr)
tk (My)
ti ti+1...
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Inferencia de la parte
no medible
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t2t1
t3 t4 t5
p3
p1 p2
p4
Clculo de la parte
medible
1. Medicin de las seales de salida
2. Procesamiento de un ciclo detectado
Etapas del proceso de identificacin
(Mi), (Mi1)(Mn )
(Mx) ti (Mq) (Mr)
tk (My)
Modelo calculado QiModelo del sistema
ti ti+1...
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Qu ms?
Seal de entrada
Definicin y caracterizacin de
propiedades
Clases de sistemas que se pueden
identificar
Esquemas de tolerancia a faltas
Diagnstico
Continuar ....
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7. Experiencia
Centro de Investigacin en Sistemas yGestin de la Informacin U de G Participacin de proyectos CUDI y NSF
Doctorado en TI PNPC
Maestra en TI
Proyecto COECyT-Jal 2009 Automatizacin basada en el diseo de
especificaciones para PLC
Id tifi i d i t d
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Identificacin de sistemas de
eventos discretos
Universidad de Guadalajara
Departamento de Sistemas de InformacinMara Elena Meda Campaa
emeda@cucea.udg.mx
Una aproximacin de modelado
Para ver esta pelcula, debedisponer de QuickTime y de
un descompresor .