Resumen

Para sistemas distribuidos a gran escala, la evolución de la dinámica del sistema está dominada por los estados actuales y las condiciones de contorno simultáneamente. Este trabajo describe un filtrado de consenso distribuido para una clase de sistemas distribuidos a gran escala con condiciones de contorno desconocidas, que son monitoreadas por un conjunto de sensores. Debido a la diferencia de posiciones espaciales entre la red de sensores, solo las variables de estado individuales o ambos estados y entradas externas conjuntamente podrían ser estimados con el filtrado de información de Kalman, respectivamente. En el procesamiento de difusión, fusionamos las estimaciones de estado comunes de los filtros de información local utilizando algoritmos de promedio de consenso y teoría de grafos algebraicos. Se proporciona un análisis de estabilidad y rendimiento para este algoritmo de filtrado distribuido. Finalmente, consideramos una aplicación de estimación distribuida a un proceso de conducción de calor. Se compara el rendimiento del algoritmo distribuido propuesto con el filtrado de Kalman centralizado.

• Materias:Ecuaciones en diferencias Ecuación unidimensional Filtrado de información Prevención de interbloqueos Sistemas estocásticos
• Subjects:Difference equations One-dimensional equation Information filtering Interlock prevention Stochastic systems
• Palabras claves:Sistemas distribuidos a gran escala; Dinámica de sistemas; Filtrado de consenso distribuido; Condiciones límite; Sensores; Filtrado de información de Kalman
• Keywords:Large-scale distributed systems; System dynamics; Distributed consensus filtering; Boundary conditions; Sensors; Kalman information filtering