Estimador de estado óptimo en tiempo discreto
Se realizó un estudio de estimación de estados sobre modelos con ruido en sistemas de control considerando el diseño del observador y la realimentación de estados. Para esto, se consideró el ruido sobre el modelo de espacio de estados del sistema y se realizó el diseño del mejor observador posible,...
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| Published: |
Universidad Industrial de Santander
2022-03-01
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| Series: | Revista UIS Ingenierías |
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| author | Fernando Mesa Rogelio Ospina Germán Correa-Vélez |
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Se realizó un estudio de estimación de estados sobre modelos con ruido en sistemas de control considerando el diseño del observador y la realimentación de estados. Para esto, se consideró el ruido sobre el modelo de espacio de estados del sistema y se realizó el diseño del mejor observador posible, es decir, el que mejor rechaza el efecto del ruido. Estos observadores suelen llamarse estimadores; en este trabajo se desarrolló un estimador conocido como el filtro de Kalman.
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| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1657-4583 2145-8456 |
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| publishDate | 2022-03-01 |
| publisher | Universidad Industrial de Santander |
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| spelling | doaj.art-836480b561b74701ba66a8049caa3c4e2022-12-21T22:50:00ZengUniversidad Industrial de SantanderRevista UIS Ingenierías1657-45832145-84562022-03-0121210.18273/revuin.v21n2-2022002Estimador de estado óptimo en tiempo discretoFernando Mesa0Rogelio Ospina1Germán Correa-Vélez Universidad Tecnológica de PereiraUniversidad Industrial de Santander Se realizó un estudio de estimación de estados sobre modelos con ruido en sistemas de control considerando el diseño del observador y la realimentación de estados. Para esto, se consideró el ruido sobre el modelo de espacio de estados del sistema y se realizó el diseño del mejor observador posible, es decir, el que mejor rechaza el efecto del ruido. Estos observadores suelen llamarse estimadores; en este trabajo se desarrolló un estimador conocido como el filtro de Kalman. https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistauisingenierias/article/view/11227control cuadráticofunción objetivooptimización |
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