Un Observador de Alto Ganancia para Sistemas Dinámicos Polinómicos Embebidos
Autores: Gerbet, Daniel; Röbenack, Klaus
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un Observador de Alto Ganancia para Sistemas Dinámicos Polinómicos Embebidos
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Construcción
Observadores de alta ganancia
Sistemas dinámicos polinómicos autónomos
Espacio euclidiano
Singularidades
Observadores globales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
Este artículo trata sobre la construcción de observadores de alta ganancia para sistemas dinámicos polinómicos autónomos. A diferencia del enfoque habitual, el estado del sistema se incrusta en un espacio euclidiano de mayor dimensión. El estado del observador estará contenido en dicho espacio euclidiano, que generalmente tiene una dimensión mayor que el espacio de estado del sistema. Debido a esta incrustación, es posible evitar singularidades en la matriz de observación. Para algunos sistemas, esto incluso permite construir observadores globales de manera estructurada, lo que no sería posible en el caso de menor dimensión. Finalmente, la estimación del estado en las coordenadas originales se puede obtener mediante una proyección. El método propuesto se aplica a algunos sistemas de ejemplo.
Descripción
Este artículo trata sobre la construcción de observadores de alta ganancia para sistemas dinámicos polinómicos autónomos. A diferencia del enfoque habitual, el estado del sistema se incrusta en un espacio euclidiano de mayor dimensión. El estado del observador estará contenido en dicho espacio euclidiano, que generalmente tiene una dimensión mayor que el espacio de estado del sistema. Debido a esta incrustación, es posible evitar singularidades en la matriz de observación. Para algunos sistemas, esto incluso permite construir observadores globales de manera estructurada, lo que no sería posible en el caso de menor dimensión. Finalmente, la estimación del estado en las coordenadas originales se puede obtener mediante una proyección. El método propuesto se aplica a algunos sistemas de ejemplo.