Publication: Implementación y Evaluación de Algoritmos de Estimación de Estados Usando Datos Cuantizados
Date
2023-05
Authors
Langhaus Gordon, Osvaldo Augusto José
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Abstract
Un problema común en el área de la tecnología electrónica es la incapacidad
de varios dispositivos para obtener mediciones exactas de sus procesos o magnitudes
durante supervisión y control, debido a la naturaleza de los dispositivos de medición.
Por ejemplo, el caso de interés es la cuantización introducida a la salida por sensores
de bajo costo y baja resolución. En los últimos años se han hecho grandes avances en
algoritmos que utilizan ecuaciones matemáticas para solucionar el problema en cuestión,
al estimar estados no medibles de un sistema dinámico no lineal en base a conjuntos
datos recopilados de su salida que si es medible, incluso cuando esta es cuantizada.
Entre estos, la implementación del grupo conformado por Angel L. Cedeño, Ricardo
Albornoz, Rodrigo Carvajal, Boris I. Godoy y Juan C. Agüero para el diseño de un
filtro Suma de Gaussianas ha mostrado mejores resultados durante sus pruebas que sus
predecesores. El problema está en que este se encuentra escrito en MATLAB, lo que
dificulta su aplicación en problemas prácticos de estimación de estados. Este proyecto
busca describir, implementar, evaluar y comparar diferentes métodos de estimación
de estados clásicos para filtraje en Python, junto al filtro Suma de Gaussianas, para
demostrar la viabilidad de este método en un entorno de programación que le permita
competir con los métodos clásicos y ser usado en aplicaciones prácticas.
Description
Keywords
PYTHON , ESPACIO DE ESTADOS , ESTIMACIÓN DE ESTADOS , CUANTIZACIÓN FILTRO DE KALMAN , FILTRO DE PARTÍCULAS , FILTRO SUMA DE GAUSSIANAS