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dc.contributor.author | Sanz Bermejo, Fco. Javier | es_ES |
dc.contributor.author | Ramirez-Laboreo, Edgar | es_ES |
dc.contributor.author | Sagüés Blázquiz, Carlos | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-11-14T07:57:06Z | |
dc.date.available | 2023-11-14T07:57:06Z | |
dc.date.issued | 2023-09-29 | |
dc.identifier.issn | 1697-7912 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/199593 | |
dc.description.abstract | [EN] Excessive energy consumption is currently a big deal for society. Part of the solution to this problem is to improve the efficiency of extensive use systems, particularly thermal systems. One way to address this is through the building of energy improvement oriented models. These models depend on a priori unknown parameters that must be estimated. In this sense, identifiability is an essential property to be analyzed in any parametric estimation process. In this paper, we present a lumped-parameter model of a thermal system. Then, we analyze its identifiability using the local isomorphism theorem. Finally, we discuss two scenarios depending on the measured variables. In the first one we have measurements of the complete state and we show that the model is identifiable, while in the second one we have partial measurements and the model turns out to be non-identiafiable. Finally, we propose an additional analysis in which we determine the minimum set of variables to be measured for the model to be identifiable. | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] El excesivo consumo energético es actualmente un gran problema para la sociedad. Parte de la solución a este problema pasa por mejorar la eficiencia de los sistemas de uso extensivo, particularmente los sistemas térmicos. Una forma de abordarlo es mediante la construcción de modelos orientados a la mejora energética. Estos modelos dependen de parámetros, a priori desconocidos, que se deben estimar. En este sentido, la identificabilidad es una propiedad esencial que se debe analizar en cualquier proceso de estimación paramétrica. En este trabajo, presentamos un modelo de parámetros concentrados de un sistema térmico. Después, analizamos su identificabilidad empleando el teorema del isomorfismo local. Finalmente discutimos dos escenarios en función de las variables medidas. En el primero disponemos de medidas del estado completo y demostramos que el modelo es identificable, mientras que en el segundo disponemos de medidas parciales y el modelo resulta ser no identificable. Finalmente, planteamos un análisis adicional en el que determinamos el conjunto mínimo de variables a medir para que el modelo sea identificable. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Esta publicación es parte de los proyectos de I+D+i CPP2021-008938, PID2021-124137OB-I00 y TED2021-130224B-I00, financiados por MCIN/AEI/10.13039/501100011033, por FEDER Una manera de hacer Europa y por la Union Europea NextGenerationEU/PRTR. La investigación también ha sido parcialmente financiada por el Gobierno de Aragón, mediante subvenciones para la contratación de personal investigador predoctoral en formación 2022-2026 (contrato de Fco. Javier Sanz Bermejo) y subvenciones destinadas a fomentar la actividad investigadora de los grupos de investigación (grupo “Robótica, Visión por Computador e Inteligencia Artificial”, T45 23R). | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.relation.ispartof | Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) | es_ES |
dc.subject | Structural identifiability | es_ES |
dc.subject | Grey-box thermal modeling | es_ES |
dc.subject | Lumped-parameter modeling | es_ES |
dc.subject | Recursive identification | es_ES |
dc.subject | Identificabilidad estructural | es_ES |
dc.subject | Modelado térmico de caja gris | es_ES |
dc.subject | Modelo de parámetros concentrados | es_ES |
dc.subject | Identificación recursiva | es_ES |
dc.title | Análisis de identificabilidad estructural de un sistema de transferencia de calor | es_ES |
dc.title.alternative | Structural identifiability analysis of a heat transfer system | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.4995/riai.2023.19170 | |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI//PID2021-124137OB-I00 | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI//CPP2021-008938 | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI//TED2021-130224B-I00 | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Sanz Bermejo, FJ.; Ramirez-Laboreo, E.; Sagüés Blázquiz, C. (2023). Análisis de identificabilidad estructural de un sistema de transferencia de calor. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 20(4):412-420. https://doi.org/10.4995/riai.2023.19170 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | OJS | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.4995/riai.2023.19170 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 412 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 420 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.volume | 20 | es_ES |
dc.description.issue | 4 | es_ES |
dc.identifier.eissn | 1697-7920 | |
dc.relation.pasarela | OJS\19170 | es_ES |
dc.contributor.funder | Gobierno de Aragón | es_ES |
dc.contributor.funder | Agencia Estatal de Investigación | es_ES |
dc.contributor.funder | European Regional Development Fund | es_ES |
dc.description.references | Aguirre-Zapata, E., Garcia-Tirado, J., Morales, H., di Sciascio, F., Amicarelli, A. N., 2023. Metodología para el modelado y la estimación de parámetros del proceso de crecimiento de lobesia botrana. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 20 (1), 68-79. https://doi.org/10.4995/riai.2022.17746 | es_ES |
dc.description.references | Anstett-Collin, F., Denis-Vidal, L., Millerioux, G., 2020. A priori identifiability: An overview on definitions and approaches. Annual Reviews in Control. https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2020.10.006 | es_ES |
dc.description.references | Bellu, G., Saccomani, M. P., Audoly, S., D'Angio, L., 2007. Daisy: A new software tool to test global identifiability of biological and physiological systems. Computer methods and programs in biomedicine 88 (1), 52-61. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2007.07.002 | es_ES |
dc.description.references | Cabeza-Gil, I., Calvo, B., Grasa, J., Franco, C., Llorente, S., Martinez, M., 2020. Thermal analysis of a cooking pan with a power control induction system. Applied Thermal Engineering 180, 115789. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2020.115789 | es_ES |
dc.description.references | Chis, O., Banga, J. R., Balsa-Canto, E., 2011. Genssi: a software toolbox for structural identifiability analysis of biological models. Bioinformatics 27 (18), 2610-2611. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr431 | es_ES |
dc.description.references | Denis-Vidal, L., Joly-Blanchard, G., 2000. An easy to check criterion for (un) indentifiability of uncontrolled systems and its applications. IEEE Transactions on Automatic Control 45 (4), 768-771. https://doi.org/10.1109/9.847119 | es_ES |
dc.description.references | Hong, H., Ovchinnikov, A., Pogudin, G., Yap, C., 2019. Sian: software for structural identifiability analysis of ode models. Bioinformatics 35 (16), 2873-2874. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty1069 | es_ES |
dc.description.references | Ljung, L., Glad, T., 1994. On global identifiability for arbitrary model parametrizations. Automatica 30 (2), 265-276. https://doi.org/10.1016/0005-1098(94)90029-9 | es_ES |
dc.description.references | Lucchi, M., Lorenzini, M., 2019. Control-oriented low-order models for the transient analysis of a domestic electric oven in natural convective mode. Applied Thermal Engineering 147, 438-449. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2018.10.104 | es_ES |
dc.description.references | Lucchi, M., Suzzi, N., Lorenzini, M., 2019. Dynamic model for convective heating of a wet brick during energy characterisation of domestic electric ovens. Applied Thermal Engineering 161, 114117. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2019.114117 | es_ES |
dc.description.references | Mirade, P.-S., Daudin, J.-D., Ducept, F., Trystram, G., Clement, J., 2004. Characterization and cfd modelling of air temperature and velocity profiles in an industrial biscuit baking tunnel oven. Food research international 37 (10), 1031-1039. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2004.07.001 | es_ES |
dc.description.references | Ramallo-Gonzalez, A. P., Eames, M. E., Coley, D. A., 2013. Lumped parameter models for building thermal modelling: An analytic approach to simplifying complex multi-layered constructions. Energy and Buildings 60, 174-184. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.01.014 | es_ES |
dc.description.references | Ramírez-Laboreo, E., Sagüés, C., Llorente, S., 2014. Thermal modeling, analysis and control using an electrical analogy. In: 22nd Mediterranean Conference on Control and Automation. IEEE, pp. 505-510. https://doi.org/10.1109/MED.2014.6961423 | es_ES |
dc.description.references | Rey Barreiro, X., Villaverde, A. F., 2023. Benchmarking tools for a priori identifiability analysis. Bioinformatics 39 (2), btad065. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad065 | es_ES |
dc.description.references | Royer, S., Thil, S., Talbert, T., Polit, M., 2014. A procedure for modeling buildings and their thermal zones using co-simulation and system identification. Energy and buildings 78, 231-237. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.04.013 | es_ES |
dc.description.references | Unklesbay, K., Boza-Chacon, A., Unklesbay, N., 1997. Air temperature transfer function of a convection oven. Food Control 8 (1), 39-43. https://doi.org/10.1016/S0956-7135(96)00045-X | es_ES |
dc.description.references | Vajda, S., Rabitz, H., 1989. State isomorphism approach to global identifiability of nonlinear systems. IEEE Transactions on Automatic Control 34 (2), 220-223. https://doi.org/10.1109/9.21105 | es_ES |
dc.description.references | Vilas, C., Arias-Méndez, A., García, M. R., Alonso, A. A., Balsa-Canto, E., 2018. Toward predictive food process models: a protocol for parameter estimation. Critical reviews in food science and nutrition 58 (3), 436-449. | es_ES |
dc.description.references | Walter, E., Pronzato, L., 1997. Identification of parametric models: from experimental data. Springer Verlag. | es_ES |