Este vídeo plantea el disen~o de un observador
sobre la
misma planta generalizada que la considerada en el vídeo [h2obsml], donde se vio que el
observador
es el filtro de Kalman estacionario.
Ese disen~o
es el marco de referencia con el cual el observador
debe compararse. En este primer vídeo se exploran las
propiedades en frecuencia y la simulación temporal del observador
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.