Implementación de algoritmos de estimación de parámetros en línea

Abstract

Muchas aplicaciones de control requieren la estimación en línea del modelo de la planta, especialmente cuando este cambia según sean las condiciones en que se opere. Tal es el caso de los vehículos autónomos subacuáticos y aéreos, objetos de estudio del Grupo de Automatización Robótica y Percepción (GARP). Para la estimación en línea de los coeficientes de un modelo lineal la literatura describe, por ejemplo, el clásico Mínimos Cuadrados Recursivo. Este método tiene limitaciones que pueden atenuarse con modificaciones que dan lugar los métodos: Variable Instrumental y Mínimos Cuadrados Extendido. Este trabajo tiene como propósito general dotar al GARP con los códigos de la implementación de estos algoritmos. En primer lugar se realizó un análisis crítico de las potencialidades y limitaciones de los algoritmos de estimación en línea de modelos, haciéndose énfasis en sus descripciones matemáticas. Luego se implementó y validó estos algoritmos en el software MatLab, con los cuales se realizó la estimación del modelo de una planta real. Los resultados evidenciaron la superioridad de los Métodos Variable Instrumental y del Mínimos Cuadrados Extendido con respecto al Mínimos Cuadrados Clásicos, a partir del aumento de la complejidad del sistema, donde solo para primer orden las estimaciones fueron similares.