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System Modelling

Divisi per argomento di Bioengineering of Physiological Control Systems per il corso di Biomedical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

Bioengineering of Physiological Control SystemsDivisi per argomento

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Divisi per argomento di Bioengineering of Physiological Control Systems per il corso di Biomedical Engineering presso Politecnico di Milano. Materiale proveniente dall’archivio storico Studwiz e classificato per la consultazione online.

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MA THEMA TICALMODELLING 1-Modeltype/classchoice< a DataCollection 3Parametcrsfittingondata idem,,=,canyonge, _ _ - ' " " " Operatingrangeofvalues 140 4ModelUalidatiomvalida-1,0Ngey_ _ - - - - _ _ _ → validationrangeofvalues 0" s Modelemployment titisIMPORTANTtoIDEIVIIFYandVALIDATEthemodelon differentedatasets, inorderto: • AVOIDOVERFITIING • EVACUATEtherealGENERAL/ZATIONCAPABILITIES * APPLICATIONS • SIMULATION ' DESIGNofSYSTEMSorCONTROLLERS i BEHAVIOURSSYNTHESIS ' CLASSIFICATION/DIAGNOSIS i GENERALPROPERTIESANALYSIS ' PREDICTIONS KModelTypes DESCRIPTIVEDYNAMICALMODELS: consiste.mgindinamicarelationsbasedon Internallaws MATHEMATICALMODEL: consiste.mginMathematicalLausthatcanbeANALYZED,ANALYTICALLYRESOWEDandNUMERKALLYSIMULATED ANALOGUESYSTEM: consiste.mginasystemhavingthesamabehaviour(similariMathematicaldescriptiom),butdifferentinature ANALOGUEMODEL: consiste.mgina descriptiom byMearnsofmoreScalableandSimpleanalogues forphysicalImplementations BLACK- BOXMODEL: parametriclassesofModels,filledon experimentaldata STATESPACEMODELS È(f)= f-(✗(t),ult),t) - ✗(t)eR" , ult)eR" TheSTATEUARIABLESrepreseutthe" memory" ofthesystem,whichcookiesGRADUALLYbotteSPOIVIANEOUSLYand inRESPONSEtofiniteINPUTS INITIALCONDITIONSare requiredinordertodeterminatheevolutionofthesystemma ifyouknowWHEREthesystemisCURRENCY,youcandeterminaINWHICHDIRECTIONitisueovimg TYPES: AUTONOMOUSSYSTEMS: noexogenousinputult)- -0It ALLSYSTEMSingeneralare timevariant,butifthesystem's FORCEDSYSTEMS: Yesexogenousinputult)-70 LINEAR timeConstants arefarShorter thanTIMEVARIATIONSofparametersTIMEINVARIANTI: Nodependanceoff-(✗(t))ont it)= a✗(t)+Butt) forthesystemcanbemodeled TIMEVARIANI: dependanceoff-(✗(t),t)on t Iit)= Act)✗(t)+B.(f)mt) asTIME"VARIANT VARIABLES E 9 ACROSSVARIABLE(eefforttoperform)…

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Prima pagina: System Modelling