Dados los modelos de los
ejercicios propuestos 2.4, realizar las siguientes tareas del análisis de sensibilidad e incertidumbre utilizando la herramienta
GSUA de MATLAB. En el caso de los modelos de sistemas de control se debe considerar la incertidumbre en los factores de la planta o proceso.
- Planificar previa y exhaustivamente las pruebas.
- Obtener un gráfico de incertidumbre que muestre los efectos de la propagación de los errores del modelo (parámetros y condiciones iniciales) en relación con la salida nominal. Utilizar un muestreo normal y uno de hipercubo latino con diferente número de muestras y diferentes niveles de incertidumbre de los factores (10%, 20%, 30%, etc.). Analizar el resultado. ¿Hasta qué porcentaje de variación única de los parámetros las predicciones del modelo son confiables?
- Obtener un gráfico de sensibilidad escalar para clasificar los factores de los más a los menos sensibles con diferentes niveles incertidumbre y los métodos OAT, fuerza bruta y Saltelli, en relación con el ajuste a la respuesta temporal nominal en términos de la función del error cuadrático.
- Con base en los resultados del gráfico de sensibilidad, si los índices de sensibilidad son casi nulos, fijarlos en un valor (0 si es posible), repetir los cálculos de incertidumbre y sensibilidad y comparar los resultados. ¿Si tiene sentido fijar esos factores?
- Obtener un gráfico de sensibilidad escalar para clasificar los factores de los más a los menos sensibles con el método de Saltelli en relación con las siguientes características escalares de la respuesta temporal: sobreimpulso máximo, tiempo de pico, tiempo de establecimiento y valor final.
- Interpretar los resultados.
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