Observadores Distribuidos Garantistas para Sistemas en Red

Abstract

ResumenEn este artículo se propone un observador distribuido garantista para sistemas en red, considerando de forma explícita el problema de los retardos variables en las comunicaciones. Se asume que la información intercambiada entre agentes llega siempre a su destino, si bien las comunicaciones están sujetas a retardos variables, cuyo valor máximo se supone conocido. Cada observador trabaja con información parcial, y necesita comunicarse con observadores vecinos para llevar a cabo una estimación del estado completo del sistema. Para representar a los conjuntos garantistas, cuya función es acotar en tiempo real la región en la que se encuentra el estado del sistema, se ha optado por la utilización de zonotopos. Esto permite integrar de forma sencilla la información recibida por cada agente. Finalmente se presentan resultados de simulación para validar el algoritmo propuesto. Palabras Clave:Estimación Distribuida, Observadores de Estado, Sistemas con Retardos, Sistemas en red, Zonotopos. IntroducciónEn control automático existen muchas técnicas que se basan en la descripción interna del sistema a controlar, es decir, en el conocimiento del estado del sistema. Es bien conocido que en la práctica en la mayoría de los casos no se dispone de dicha información, por lo que es necesario recurrir a estimadores de estados de la planta o proceso. Por otro lado en plantas de gran tamaño, que cuentan con un gran número de variables de estado, la información está típicamente distribuida.En ese sentido, el término estimación distribuida hace referencia a dos conceptos. El primero, la estimación del estado de la planta no se lleva a cabo por unúnico observador, sino que se realiza por un conjunto de observadores denominados agentes. El segundo es que, además, dichos agentes colaboran para poder cumplir su objetivo, transmitiendo de forma periódica información a través de una red de comunicación, (Rubio et al., 2014). También hay enfoques que consideran comunicaciones asíncronas, como en (Weimer et al., 2012), (Guinaldo et al., 2016) y (García et al., 2015, donde los agentes determinan en función a ciertos eventos si comunican su información o no.Es posible encontrar en la literatura un gran número de publicaciones sobre este tema. Por ejemplo, existen multitud de * Autor en correspondencia.Correos electrónicos: ramongr@us.es (Ramón A. García), rubio@us.es (Francisco R. Rubio), dorihuela@uloyola.es (Luis Orihuela), pmillan@uloyola.es (Pablo Millán), mortega@us.es (Manuel G. Ortega) trabajos basados en versiones distribuidas del Filtro de Kalman (Roshany-Yamchi et al., 2013), (Feng et al., 2013), (Mahmoud and Khalid, 2013), incluso en ocasiones combinado con otras técnicas, (He et al., 2016), (Wu et al., 2016). Otros enfoques posibles son los trabajos basados en adaptaciones del observador de Luenberger donde se usan técnicas de consenso (Millán et al., 2012b), teoría H ∞ (Orihuela et al., 2013), (Zhang et al., 2016), o con horizonte deslizante (Farina et al., 2010), (Li et al., 2014), entre otros.Por su parte el término gar...

Guaranteed estimation and distributed control of vehicle formations

“…However, some interesting solutions for this problem can be found. The information received from the neighbourhood can be incorporated in the estimated set by intersection, see García et al (2017); Keiffer (2009), or by means of linear combinations of the sets, as in Combastel and Zolghadri (2018); Orihuela et al (2017). Previous papers described the sets using zonotopes.…”

“…When it comes to the extension of the aforementioned formulation to a distributed paradigm, a revision of the state of the art reveals that the literature is rather scarce. Using a zonotope-based description, the authors in García, Rubio, Orihuela, Millán, and Ortega (2017); Keiffer (2009) were able to present distributed estimation algorithms that make use of intersections between sets. Another idea was used in Orihuela, Millán, Roshany-Yamchi, and Garcia (2018); Orihuela, Roshany-Yamchi, Garcia, and Millán (2017), where the authors presented a Kalman-inspired set-membership observer extending the idea in Combastel (2015) to a distributed framework with network-based problems.…”