Evaluation of convergence and computational efficiency of distributed state estimation techniques for large-scale systems
Sistemas a gran escala es una denominación que surge a raíz del crecimiento en tamaño y complejidad de los sistemas dinámicos y los modelos usados para representarlos. Estos sistemas cuentan además con una gran cantidad de sensores y actuadores embebidos. Medir variables de interés de los sistemas e...
- Autores:
-
Giraldo Vásquez, Mario Alejandro
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/11884
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11884
http://bdigital.unal.edu.co/9462/
- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
51 Matemáticas / Mathematics
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Sistemas a gran escala
redes de sensores
estimación de estado
implementación distribuida
Large scale systems
sensor networks
state estimation
distributed implementation
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- openAccess
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- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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Sistemas a gran escala redes de sensores estimación de estado implementación distribuida Large scale systems sensor networks state estimation distributed implementation |
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Sistemas a gran escala es una denominación que surge a raíz del crecimiento en tamaño y complejidad de los sistemas dinámicos y los modelos usados para representarlos. Estos sistemas cuentan además con una gran cantidad de sensores y actuadores embebidos. Medir variables de interés de los sistemas es muy importante si se quiere implementar técnicas de control o simplemente porque es necesario saber la evolución del sistema dinámico. Para simplificar la complejidad del sistema, este se divide en un número determinado de subsistemas, cada uno más pequeño y sencillo que el sistema completo. Se exploran algunas técnicas para dividir sistemas. Se propone implementar un estimador de estado para cada subsistema y luego sumar la información de cada uno para obtener una estimación global. A este procedimiento se le conoce como estimación de estado distribuida. Estimadores de estado distribuidos basados en Filtro de Kalman, filtros de partículas y estimadores de horizonte deslizante son explicados e implementados en simulación en un benchmark, y se comparan atributos de interés : costo computacional, convergencia y error de predicción, esto se dividiendo el sistema en diferente cantidad de subsistemas. Estas comparaciones dan un indicio de cual podría ser la técnica indicada a implementar dado un sistema dinámico a gran escala. Finalmente, el sistema a gran escala Hydro- Power Valley es usado para verificar las pistas arrojadas por las comparaciones hechas |
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