Identificación+observación estado con Filtro de Kalman extendido (2): simulación y resultados

Antonio Sala, UPV

Dificultad: ***** ,       Relevancia: ,      Duración: 17:49

Resumen:

Este vídeo desarrolla el código de simulación del problema de identificación de parámetros aproximadamente constantes y de observación del estado (de forma conjunta) planteado en el vídeo [ekfid1] sobre un sistema de dos depósitos. Por hacerlo más autocontenido, el primer minuto y medio aquí resume las ideas principales del vídeo antes referido, al que se remite para más detalle en el planteamiento del problema y el modelado.

Hasta el minuto 10 se revisa el código (bucle de simulación) con todas las linealizaciones, ecuaciones de medias y varianzas del filtro no estacionario, y simulación del proceso real.

La parte final del vídeo presenta los resultados, en tres simulaciones: una primera con los parámetros inicialmente propuestos, otra analizando el efecto de cambiar el incremento entre muestras (desv. típica) de uno de los parámetros, y finalmente se analiza el efecto de perder el sensor de altura de uno de los depósitos (varianza muy grande).

Obviamente, como alternativa “práctica” al código de este vídeo podría haberse utilizado la clase extendedKalmanFilter implementada en Matlab, para no necesitar “bajar” al detalle interno de las ecuaciones de filtros y linealizaciones aquí desarrolladas; el caso de estudio en los vídeos [ekfml1] y [ekfml2] se abordan de ese modo, aunque sólo hacen observación del estado de un péndulo, sin identificación.

También podría resultar de interés comparar el EKF aquí utilizado con las alternativas unscented/particle desarrolladas en otros materiales.

Nota: La identificación de parámetros en modelos en representación interna también se aborda en el vídeo [idnlg], con el comando idnlgrey. Se aconseja la visualización del mismo para entender las similitudes y diferencias con el problema aquí planteado.

Colección completa [VER]:

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