Observador H, ejemplo Matlab estimación fuerza (I): pesos constantes

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: PIC,      Duración: 09:41

Materiales:    [ Cód.: KalvsHinffilter.mlx ] [ PDF ]

Resumen:

Este vídeo plantea el disen~o de un observador H sobre la misma planta generalizada que la considerada en el vídeo [h2obsml], donde se vio que el observador H2 es el filtro de Kalman estacionario.

Ese disen~o H2 es el marco de referencia con el cual el observador H debe compararse. En este primer vídeo se exploran las propiedades en frecuencia y la simulación temporal del observador H con pesos constantes. Se observa que el error “peor caso” –pico en respuesta en frecuencia de perturbaciones a error de observación– es más pequen~o que con el filtro de Kalman (obviamente, dado que eso es lo que buscamos minimizar); sin embargo, la amplificación del ruido de medida es muy alta, posiblemente inaceptable en la mayoría de las aplicaciones: que un control sea “óptimo” no significa que sea “bueno en la práctica” si el criterio de optimización no es el adecuado para la situación a enfrentar. Por ello, se requiere usar pesos que varían según la frecuencia, según abordado en el vídeo [hinfobs2] siguiente.

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