Comparación de desempeño de observadores de estado en sistemas lineales con aplicación a un motor de corriente continua

Abstract

En muchos procesos industriales existen variables importantes desde el punto de vista de control de procesos que requieren de vigilancia y monitoreo constante; sin embargo, muchas veces es una tarea de gran dificultad o simplemente no existe un sensor adecuado para realizar esta medición. Esto genera un gran reto para los ingenieros quienes deben, de alguna manera, tener medición sobre las variables del sistema. Una alternativa cuando no se tiene acceso completo al vector de estados del sistema, es obtener una estimación de los estados no medibles a través de un observador de estados, sistema dinámico cuyos estados convergen a los del sistema observado, basados en el modelo del sistema y las medidas disponibles de la entrada y la salida de este. Estos observadores sirven para estimar variables que sean difíciles de medir, de tal manera que se pueda describir el comportamiento del sistema dinámico. En este trabajo se prueban una serie de observadores de estado para estimar la velocidad de un motor de corriente continua (DC). Utilizando diferentes estimadores de estados tales como el Estimador Luenberger, el Filtro de Kalman para sistemas lineales y el Observador por Modos Deslizantes se pretende estimar correctamente la velocidad del motor DC partiendo de su modelo matemático y la medición de corriente del estator. Tanto en la implementación como en la simulación de los observadores, se observa que las perturbaciones inesperadas podrían alterar el comportamiento del sistema. Los resultados apuntan a que cada observador tiene unas condiciones específicas en las que su desempeño es más efectivo.