Resumen

En este documento se estudia el problema de la estimación de parámetros no medidos para sistemas de control distribuido. Se emplea el modelo difuso de Takagi-Sugeno, que puede apropiarse de cualquier sistema no lineal, y basándose en el modelo, se diseña un filtro difuso basado en observadores que tiene robustez ante retardos temporales, ruido externo e incertidumbres del sistema. La condición suficiente para la existencia del filtro deseado se deriva en términos de soluciones de desigualdades matriciales lineales (LMIs). Además, se aborda específicamente el problema de estimación subdeterminado en el cual el número de sensores disponibles suele ser menor que el número de variables de estado a estimar. Se propone un método sistemático para producir un vector de parámetros de ajuste del modelo de dimensión apropiada para la estimación del filtro, y se selecciona la matriz de transformación óptima a través de una solución iterativa para minimizar el error estimado. Finalmente, se presenta un ejemplo de simulación para un motor aeroespacial turbof

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Parámetros; Estimación; Sistemas de control distribuido; Modelo difuso Takagi-Sugeno; Filtro basado en observador; Problema de estimación subdeterminado
• Keywords:Parameters; Estimation; Distributed control systems; TakagiSugeno fuzzy model; Observer-based filter; Underdetermined estimation problem