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A NOVEL FILTERING METHOD FOR HAMMERSTEIN-WIENER STATE-SPACE MODELS

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dc.contributor.advisorAGÜERO VÁSQUEZ, JUAN CARLOS
dc.contributor.authorANGEL LEONEL CEDEÑO NIETO, ANGEL LEONEL
dc.contributor.departmentUniversidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Electrónicaes_CL
dc.contributor.otherCARVAJAL GUERRA, RODRIGO
dc.coverage.spatialCasa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2022-06-08T17:58:47Z
dc.date.available2022-06-08T17:58:47Z
dc.date.issued2022-04
dc.description.abstractLa estimación de estados en sistemas no lineales ha ganado una atención significativa en los últimos años debido al creciente número de aplicaciones que involucran no linealidades tales como (i) cuantización introducida por sensores de bajo costo y baja resolución, (ii) saturación debido a la capacidad limitada de los actuadores y a restricciones físicas y/o mecánicas inherentes al sistema, o (iii) no linealidades comunes como: histéresis, contragolpe y zona muerta. En estos escenarios, obtener estimaciones de los estados de un sistema requiere estrategias y técnicas adecuadas para tratar tales no linealidades. Por esta razón, el principal objetivo de esta Tesis es desarrollar un nuevo método de filtraje y estimación de estados para una clase de modelos no lineales denominados Hammerstein-Wiener, donde no linealidades estáticas están presentes antes y después de un sistema dinámico lineal. La solución que se presenta en esta Tesis se basa en un modelo explícito para la función de probabilidad de la salida no lineal condicionada al estado del sistema. Este modelo probabilístico se obtiene aproximando una ecuación integral mediante cuadratura gaussiana, lo que produce una estructura denominada modelo de suma de gaussianas. Este modelo permite desarrollar un algoritmo que es capaz de obtener, con alta precisión, la distribución de filtraje y la estimación de los estados en un modelo Hammerstein-Wiener, considerando una variedad de funciones no lineales típicas. Se analiza el desempeño del algoritmo de filtraje propuesto en términos de la precisión de las estimaciones y del costo computacional asociado. Para esto se implementan simulaciones numéricas y se compara con algunas técnicas clásicas existentes en la literatura.es_CL
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL ELECTRÓNICOes_CL
dc.description.degreeMAGISTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERIA ELECTRONICAes_CL
dc.description.programDEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA. INGENIERÍA CIVIL ELECTRÓNICAes_CL
dc.description.programDEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA. MAGÍSTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ELECTRÓNICA (MS)es_CL
dc.format.extent102 Hes_CL
dc.identifier.barcode261636204UTFSMes_CL
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11673/53465
dc.subjectFILTRO SUMA DE GAUSSIANASes_CL
dc.subjectESTIMACIÓN DE DATOSes_CL
dc.titleA NOVEL FILTERING METHOD FOR HAMMERSTEIN-WIENER STATE-SPACE MODELSes_CL
dc.typeTesis de Postgrado
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