Identificación de sistemas dinámicos lineales mediante descomposición ponderada de las variables de estado y el método de la pseudo-inversa de Moore-Penrose
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En este articulo se propone una nueva perspectiva en la identificacion de sistemas lineales, se utiliza similaridad estructural entre sus trayectorias, la propuesta consiste en la exploracion significativa que tiene cada modelo de sistema dinamico, explicitamente en el comportamiento que tienen sus variables de estado. E l metodo se fundamenta en la descomposicion de sus variables de estado en diferentes modos de comportamiento. Aunque todas las variables son manejadas mediante el mismo conjunto de valores propios, cada variable de estado tiene un conjunto diferente de ponderaciones y a si se ilustran diferentes patrones de comportamiento. Estas ponderaciones son mas significativas que los valores propios para desarrollar politicas de recomendacion o establecer una nueva tecnica de identificacion de sistemas lineales e invariantes en el tiempo. Para la identificacion de sistemas utilizamos dos metodos fundamentados en areas de algebra lineal y estadistica.