Este trabajo considera la obtención de modelos para la síntesis de controladores robustos. Se presenta una metodología bayesiana que combina aspectos de las actuales técnicas de identificación robusta, tanto deterministas como estocásticas. El enfoque bayesiano presenta interesantes ventajas tanto a nivel conceptual y metodológico como de resultados. Se comentan aspectos de su implementación por medio de técnicas de simulación de Monte Carlo/cadenas de Markov y se ilustra parte de la metodología con un ejemplo.

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