Metodología para la estimación de parámetros en tiempo real mediante filtros de Kalman y mínimos cuadrados
DOI:
https://doi.org/10.15332/iteckne.v10i1.178Keywords:
Estimación de parámetros, filtro de Kalman, identificación de sistemas, mínimos cuadrados, procesador digital de señales, procesamiento en tiempo real, Estimation of parameters, Kalman filter, system identification, least squares, digital signal processor, real time processing.Abstract
En este artículo se presenta una metodología para la estimación en tiempo real de parámetros de sistemas dinámicos lineales desconocidos, mediante el filtrado de Kalman y el método de estimación por mínimos cuadrados. Los algoritmos resultantes de la aplicación de la metodología propuesta son implementados en tiempo real sobre un procesador digital de señales (DSP, por sus siglas en inglés) referencia TMS320F2812 de la marca Texas Instruments©. Con el objetivo de evaluar la efectividad del método, se adelantó la estimación de una planta dinámica de segundo orden con comportamiento de filtro pasa bajos estable, simulada mediante un circuito electrónico que contiene amplificadores operacionales, que maniobran bajo condiciones de laboratorio que generan una alta perturbación en las funciones que identifican la entrada y la salida. Estas señales son adquiridas por el procesador digital de señales mediante el convertidor Análogo-Digital (A/D) embebido en el mismo, con el fin de implementar en tiempo real el algoritmo de identificación de parámetros planteado en la metodología.Downloads
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