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Estimación de estados
Las técnicas de estimación de estados permiten estimar los valores de estado en sistemas con ruido del proceso y ruido de las medidas. Las herramientas de Control System Toolbox™ permiten diseñar filtros de Kalman lineales estables y variables en el tiempo. También puede estimar estados de sistemas no lineales con filtro de Kalman ampliados, filtros de Kalman unscented o filtros de partículas.
Los algoritmos de estimación de estados online actualizan las estimaciones del estado de su sistema cuando se dispone de nuevos datos. Puede estimar los estados de su sistema con datos en tiempo real y algoritmos de filtros de Kalman lineales y no lineales. Puede realizar una estimación online de estados con los bloques de Simulink®, generar código C/C++ para estos bloques con Simulink Coder™ e implementar este código en un destino integrado. También puede realizar una estimación online de estados en la línea de comandos e implementar el código con MATLAB® Compiler™ o MATLAB Coder.
Funciones
Bloques
Temas
Conceptos básicos de la estimación de estados
- Kalman Filtering
Perform Kalman filtering and simulate the system to show how the filter reduces measurement error for both steady-state and time-varying filters.
Estimación online
- Nonlinear State Estimation Using Unscented Kalman Filter and Particle Filter
Estimate nonlinear states of a van der Pol oscillator using the unscented Kalman filter algorithm. - Validate Online State Estimation at the Command Line
Validate online state estimation that is performed using extended and unscented Kalman filter algorithms. - Generate Code for Online State Estimation in MATLAB
Deploy extended or unscented Kalman filters, or particle filters using MATLAB Coder software. - Extended and Unscented Kalman Filter Algorithms for Online State Estimation
Description of the underlying algorithms for state estimation of nonlinear systems.
Estimación de estados en Simulink
- Estimación de estados con el filtro de Kalman variable con el tiempo
En este ejemplo, se muestra cómo estimar los estados de sistemas lineales con filtros de Kalman variables con el tiempo en Simulink. - Estimate States of Nonlinear System with Multiple, Multirate Sensors
Use an Extended Kalman Filter block to estimate the states of a system with multiple sensors that are operating at different sampling rates. - Parameter and State Estimation in Simulink Using Particle Filter Block
This example demonstrates the use of Particle Filter block in Control System Toolbox™. - Nonlinear State Estimation of a Degrading Battery System
This example shows how to estimate the states of a nonlinear system using an Unscented Kalman Filter in Simulink™. - Validate Online State Estimation in Simulink
Validate online state estimation that is performed using Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter blocks.
Solución de problemas
Troubleshoot Online State Estimation
Troubleshoot online state estimation performed using extended and unscented Kalman filter algorithms.