INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Carlos David Zuluaga Ríos

0 horas

CODIGO CIE

JI6-12-4

Eduardo Giraldo Suarez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2011. Jóvenes Investigadores E Innovadores

TIPO DE PROYECTO

Investigación Básica

OBJETIVO(S)

Desarrollar una metodología para la identificación robusta de parámetros de sistemas multivariables, mediante el filtro de Kalman y el filtro de partículas.

RESUMEN

Este estudio presenta la unión de dos métodos para llevar a cabo una metodología recursiva de identificación de sistemas, estas dos técnicas son: el filtro de Kalman y el filtro de partículas, las cuales son procedimientos recursivos para realizar la estimación de los parámetros y los estados del sistema. En el modelamiento de sistemas juega un papel importante los datos, el modelo matemático y la técnica de obtención del modelo propuesto, ya que por medio de la técnica y los datos disponibles se puede llegar al modelo establecido. El filtro de Kalman es un algoritmo que realiza la estimación eficiente de estado de un modelo de espacio de estado de un sistema dinámico lineal, siempre y cuando, los ruidos de estado y medida sean gaussianos, de lo contrario se establece como un buen estimador; por esta razón, se utiliza el filtro de partículas con el fin de abarcar hipótesis de no linealidad y no gaussianidad. El filtro de Kalman se utiliza para estimar los parámetros de un modelo de espacio de estado de un sistema dinámico y el filtro de partículas se usa con el propósito de estimar los estados del sistema. Se realizo la identificación de un sistema multivariables variante en el tiempo, asumiendo diferentes distribuciones de probabilidad para el sistema dinámico. La metodología se implementó en Matlab, donde se muestra la identificación de sistemas de una entrada y una salida; de múltiples entradas y múltiples salidas; sistemas variantes en el tiempo; y también se resuelve el problema de seguimiento de referencia empleando esquemas adaptativos por medio de la metodología propuesta.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/02/2012

FECHA DE FINALIZACION

01/02/2013

PRODUCTOS

CONTROL MULTIOBJETIVO DE SISTEMAS MULTIVARIABLES

Libro resultante de investigación

Control multivariable adaptativo de un generador inducción doblemente alimentado basado en el filtro de Kalman y control óptimo integral cuadrático

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