Resumen

Este trabajo aborda el problema de la estimación de parámetros para sistemas no lineales multivariables descritos por modelos Wiener de espacio de estados MIMO. Se presentan algoritmos recursivos de estimación de parámetros y estado utilizando la técnica de mínimos cuadrados, el modelo ajustable y la teoría del filtro de Kalman. La idea básica es estimar conjuntamente los parámetros, el vector de estado y las variables internas de los modelos MIMO Wiener basándose en una técnica de descomposición específica para extraer el vector interno y evitar problemas relacionados con el supuesto de invertibilidad. La eficacia de los algoritmos propuestos se demuestra mediante un ejemplo ilustrativo de simulación.

• Materias:Aerodinámica Robótica Sistemas no lineales Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects:Aerodynamics Robotics Nonlinear systems Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:teoría de filtros kalman, modelos mimo wiener, ejemplo ilustrativo de simulación, técnica de mínimos cuadrados, sistemas no lineales multivariables, problema de estimación de parámetros, modelos wiener espaciales, técnica de descomposición específica, algoritmos de estimación de estado, estado mimo
• Keywords:kalman filter theory, mimo wiener models, illustrative simulation example, least squares technique, multivariable nonlinear systems, parameter estimation problem, space wiener models, specific decomposition technique, state estimation algorithms, mimo state