Fundamentos de Identificación de Sistemas: Construcción de Modelos Matemáticos a partir de Datos

¿Cómo representamos procesos físicos complejos, desde motores industriales hasta sistemas ambientales, utilizando ecuaciones matemáticas? La identificación de sistemas cierra la brecha entre los datos experimentales brutos y los modelos matemáticos precisos. Este curso basado en texto lo guiará a través de los principios fundamentales del modelado de sistemas dinámicos a partir de datos observados. Pasará de comprender el comportamiento básico del sistema a aplicar técnicas modernas de modelado basadas en datos, preparándolo para analizar, simular y controlar procesos complejos. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos fundamentales de identificación de sistemas, incluidas las funciones de transferencia, las representaciones de espacio de estados y los tipos de señales; * Preprocesar datos experimentales manejando ruido, filtrado y selección de tasas de muestreo apropiadas; * Estimar parámetros del modelo utilizando métodos clásicos como mínimos cuadrados y métodos de error de predicción; * Validar modelos matemáticos utilizando conjuntos de datos independientes para garantizar la precisión y prevenir el sobreajuste; * Aplicar técnicas computacionales modernas, incluidas bibliotecas básicas de modelado basadas en Python, para automatizar el proceso de identificación; * Analizar las diferencias entre el modelado físico de primeros principios y el modelado de caja negra basado en datos. Comenzará con las definiciones centrales y los fundamentos matemáticos de los sistemas dinámicos. A partir de ahí, progresará a través de la recopilación de datos, algoritmos de estimación de parámetros y técnicas de validación, finalizando con prácticas computacionales modernas. Este curso está diseñado para principiantes en ingeniería, ciencia de datos y matemáticas aplicadas, sin necesidad de experiencia previa en identificación de sistemas. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder del modelado matemático basado en datos.