Filtros de Kalman

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Aplicación de los filtros de Kalman para el pronóstico de variables meteorológicas en superficie

Aplicación de los filtros de Kalman para el pronóstico de variables meteorológicas en superficie

Fijada la necesidad de aplicar técnicas estadísticas en la predicción el siguiente paso es determinar las mas adecuadas de las existentes. El primer problema que se plantea es consecuencia de las constantes modificaciones en los modelos numéricos debido a la introducción de las mejoras. Los métodos generales basados en regresiones necesitan disponer de un histórico suficiente para realizar la adaptación cuando se ha modificado el modelo numérico. Además, conseguidos los datos necesarios habrá que realizar el correspondiente ajuste en las ecuaciones y en el procedimiento de cálculo dentro de las cadenas operativas de los servicios meteorológicos. El método que se propone, basado en los filtros de Kalman, soluciona este problema pues se adapta a los cambios en pocos días, sin necesidad de hacer ninguna modificación. Además, el método estadístico que apliquemos debe ser dinámico, ya que los errores de los modelos numéricos dependen del tiempo, al menos a escala estacional.
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Posibilidades de los filtros de Kalman en el pronóstico de imágenes de satélite y radar

Posibilidades de los filtros de Kalman en el pronóstico de imágenes de satélite y radar

Los filtros de Kalman están pensados para corregir errores sistemáticos en los modelos de predicción, por lo que requieren previamente de imágenes previstas, siendo este el principal problema de su uso en al teledetección. No obstante, en el campo de la teledetección pueden idearse esquemas de cálculo para el pronostico de productos a corto y muy corto plazo. Para ello se recurre a la persistencia junto con el estudio del entorno de un píxel, como herramienta pronosticadora, al uso de imágenes trasportadas por los modelos numéricos, o a la utilización de variables meteorológicas muy relacionadas con la con las variables medidas en la teledetección, con son la cobertura nubosa.
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Identificación y control de una turbina eólica a pequeña escala mediante el conjunto de filtros de Kalman (EnKF)

Identificación y control de una turbina eólica a pequeña escala mediante el conjunto de filtros de Kalman (EnKF)

El filtro de Kalman da una soluci´ on ´ optima para la estimaci´ on de estados de un sis- tema lineal, cuando se trata de sistemas no lineales se emplea el filtro de Kalman exten- dido, el cual usa el operador jacobiano para linealizar el modelo del sistema, sin embargo el filtro de Kalman extendido precenta algunos inconvenientes, uno de ellos se encuentra en el manejo del error de estimaci´ on o error estad´ıstico, el cual se considera como sus- tituto ya que corresponde al modelo del sistema linealizado y no al modelo del sistema original, adem´ as tanto en el filtro de Kalman como en el filtro de Kalman extendido es necesario almacenar y propagar en el tiempo la covarianza de estimaci´ on P hacien- do a los m´ etodos computacionalmente ineficientes para sistemas de alto orden [6][21]. El filtro de Kalman extendido tambi´ en presenta un inconveniente relacionado con el uso del operador jacobiano, el cual puede no existir para algunos sistemas. En contraste con los m´ etodos mencionados anteriormente el conjunto de filtros de Kalman representa el error de estimaci´ on o estad´ıstico mediante un conjunto de modelos o realizaciones en lugar de emplear una expresi´ on explicita, por consiguiente este m´ etodo puede ser em- pleado con un costo computacional m´ as bajo que el filtro de Kalman extendido [6][21]. Respecto a la elecci´ on adecuada del n´ umero de miembros del conjunto q, la literatura so- bre este m´ etodo sugiere que un conjunto de tama˜ no 50 a 100 es a menudo suficiente para sistemas con miles de estados. El conjunto de filtros de Kalman representa un alternativa en la estimaci´ on de estados de un sistema no lineal, hoy en d´ıa este m´ etodo es amplia- mente utilizado especialmente en predicci´ on del clima, donde los modelos son no lineales y de orden muy alto [6][21].
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Seguimiento de óptimos en movimiento a través de predicciones basadas en filtros de Kalman

Seguimiento de óptimos en movimiento a través de predicciones basadas en filtros de Kalman

El mecanismo de predicci´ on que adoptamos est´ a basado en los filtros de Kalman. Aunque el fil- trado es una pr´actica com´ un en las aplicaciones de seguimiento, la forma en que se ha utilizado es dife- rente. En nuestro enfoque, el filtro es usado con el fin de mejorar el comportamiento del algoritmo, y no como un post-procesado como se hace normalmente. Los experimentos que se han llevado a cabo usan- do un conocido problema de visi´on artificial, indican que las predicciones ayudan al seguimiento del opti- mo, tanto en t´erminos de distancia media desde la soluci´on real como en t´erminos de fluidez. El meca-
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Filtros de Kalman robustos para el pre procesamiento de señales empleadas en interfaces Cerebro máquina

Filtros de Kalman robustos para el pre procesamiento de señales empleadas en interfaces Cerebro máquina

es consecuente, ya que este filtro no est´ a en la capacidad de manejar outliers. En el caso del filtro de Kalman robusto umbralizado (thKF) se pudo encontrar valores elevados de hasta del 88.08% presentado un leve ca´ıda en algunos clasificadores a medida que el orden ρ va aumentando. Por ´ ultimo, el filtro de Kalman robusto con pesos Bayesianos (wrKF), result´ o ser el mejor de los algoritmos evaluados, presentado los porcentajes de acierto m´ as altos, alcanzando el 98.07% y mostrando mejores tiempo de ejecuci´ on que su contraparte el filtro umbralizado. Se evidencia de igual forma que en el algoritmo umbralizado, los porcentajes de acierto disminuyen en algunos clasificadores a medida que el orden ρ aumenta. El clasificador lineal discriminante (LDC) obtuvo buenos resultados en todo los algoritmos de pre procesamiento, teniendo en cuenta que este clasificador es sensible a outliers y ruido. El clasificador de K-vecinos m´ as cercanos (KNNC) pudo no tener tan buenos resultados, ya que su rendimiento depende directamente del n´ umero de caracter´ısticas extra´ıdas de las se˜ nales. Es decir, que a mayor orden del modelo autoregresivo y del n´ umero de clases, decrece su rendimiento. Con los resultados obtenidos, es factible la implementaci´ on de un prototipo real de interfaz cerebro-m´ aquina, que funcione adecuadamente, si se implementa un modelo de estimaci´ on de par´ ametros para los algoritmos, que sea adaptable a cualquier paciente. Con respecto a la gr´ afica 5, se evidencia de las se˜ nales obtenidas de los algoritmos robustos, presentan una gran disminuci´ on en los picos, con un efecto m´ as suave en el filtro Bayesiano que en el umbralizado. Al utilizar los algoritmos robustos, las mejoras en el proceso de clasificaci´ on son significativas: del 31.33% de aciertos sin ning´ un filtro a 98.07% con el filtro de pesos Bayesianos.
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Las primas de riesgo de renta variable ex post y los ciclos económicos en colombia: una investigación empírica utilizando los filtros de kalman y hodrick prescott

Las primas de riesgo de renta variable ex post y los ciclos económicos en colombia: una investigación empírica utilizando los filtros de kalman y hodrick prescott

Also, this document confirms the advanta- ges expressed by Misas & López (1998), as well as by Gallego & Johnson (2001), of the Kalman filter against the Hodrick-Prescott one, at least in regard to the goodness of fit of the long-run trends that both filters generate. Indeed, the estimated corre- lation between the observed series of the Retail Trade Index and its trend, reach 0,99 in the Kalman scenario while in Hodrick-Prescott amounts to 0,97. In the case of the series of the Sales Index with co- ffee threshing, the Kalman filter gives a correlation of 0,94 and the Hodrick-Prescott filter amounts 0,89. In other words, the Kalman filter generates a better fit independently of the series. Thus, the use of the Kalman filter, and not the Hodrick-Prescott filter, is recommended to build the cycles of the variables that attempt to capture the relationship between the equity risk premium and the level of economic activity.
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Diseño de un sistema de seguimiento utilizando filtros de Kalman y filtros de correlación adaptativosDesign of a tracking system using Kalman and adaptive correlation ?lters

Diseño de un sistema de seguimiento utilizando filtros de Kalman y filtros de correlación adaptativosDesign of a tracking system using Kalman and adaptive correlation ?lters

El seguimiento de objetos se utiliza com ´unmente para aplicaciones como video vigi- lancia, monitoreo de tr ´afico en tiempo real y navegaci ´on de veh´ıculos. En este trabajo se propone un sistema de seguimiento con la implementaci ´on de un filtraje de correlaci ´on adaptativo y una robusta predicci ´on de estado debida al filtro de Kalman. El seguimiento se realiza por medio de m ´ultiples detecciones del objeto en regiones reducidas de inter ´es. Generamos un banco de filtros a partir de m ´ultiples puntos de vista de un objetivo utilizan- do funciones discriminantes sint ´eticas (SDF) y un valor de capacidad de discriminaci ´on deseado. El enfoque adaptativo se utiliza para mejorar la capacidad de discriminaci ´on de los filtros sintetizados adapt ´andolos a m ´ultiples tipos de fondos. Finalmente, presentamos los resultados obtenidos al evaluar el rendimiento del sistema propuesto en t ´erminos de eficiencia y precisi ´on del seguimiento de objetos de detecci ´on con la ayuda de la simula- ci ´on por computadora.
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TítuloDesarrollo de una metodología experimental para el estudio de estrategias de control en vehículos automóviles

TítuloDesarrollo de una metodología experimental para el estudio de estrategias de control en vehículos automóviles

Azuma [4] demuestra que la predicci´ on de la localizaci´on utilizando tres rate–gyros y tres aceler´ ometros lineales es una aproximaci´on efectiva para reducir significativamente errores din´ amicos. En su estudio, la predicci´on incrementa la precisi´ on din´ amica en un factor entre 5 y 10. Utiliza filtros de Kalman lineales para estimar y predecir los t´erminos de traslaci´on, y un filtro de Kalman extendido (EKF ) para estimar y predecir los t´erminos de orientaci´ on. Welch [91] contin´ ua su trabajo utilizando un filtro de Kal- man SCAAT , o “Single-Constraint-at-a-time”. Aunque en ambos trabajos se utiliza una representaci´ on de la orientaci´ on mediante cuaternas, ´esta es convertida posteriormente a ´ angulos de Euler. En cap´ıtulos sucesivos se en- trar´ a en detalle explicando las singularidades de estos algoritmos de filtrado. Foxlin et al. [32] describen un seguidor h´ıbrido inercial/ac´ ustico outside– in denominado Constellation. Utiliza un sistema de navegaci´on inercial ayu- dado por medidas de distancia obtenidas mediante el tiempo de vuelo de se˜ nales ultras´ onicas. El subsistema inercial determina la posici´on mediante integraci´ on doble de los datos de un aceler´ ometro lineal triaxial. El subsiste- ma ultras´ onico utiliza una “constelaci´ on” de balizas montadas en el techo, de una forma similar a la utilizada por el sistema ´ optico del HiBall ya comenta- do, aunque en este caso el subsistema ultras´ onico s´ olo determina la posici´on, y no la orientaci´ on. Las razones argumentadas en este caso para el uso de tecnolog´ıa ac´ ustica en lugar de ´ optica son el coste, el peso y la complejidad. Al igual que los sistemas de la UNC, utiliza un filtro de Kalman extendi- do para combinar todos los datos de los sensores y calcular la estimaci´ on ´
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Modelización de Fallas en Reactor Químico con Agitación Continua (CSTR)

Modelización de Fallas en Reactor Químico con Agitación Continua (CSTR)

Resumen - La detección de fallas es un problema de gran relevancia en procesos de ingeniería. La detección y diagnóstico temprano de fallas en procesos mientras la planta se encuentra operando en regiones controlables pue- den ayudar a evitar las ramificaciones del evento anormal y reducir las pérdidas de productividad. Hoy en día existe una gran cantidad de literatura sobre la detección y diagnóstico de fallas, desde métodos analíticos hasta métodos de acercamiento estáticos. Los métodos de detección y diagnóstico de fallas se clasifican en tres grandes categorías (Venkatasubramanian et al., 2002), métodos basados en modelos cuantitativos, métodos basados en modelos cualita- tivos y métodos basados en datos históricos. Cada uno de estos métodos se subdividen a su vez en distintos modelos de detección y diagnóstico de fallas. Se ha seleccionado el modelo de reactor químico con agitación continua, el cual es uno de los más usados en la industria química, para modelizar y simular fallas en el proceso para la aplicación de modelos de detección de fallos. Algunos métodos que se estudiaron en el presente trabajo son los filtros de Kalman, Árboles de Falla y la trasformada Wavelet. Se concluyó que ningún método constituye, en forma individual, un es- tudio completo de detección y diagnóstico de fallas. Al contrario, cada uno de ellos pueden complementarse entre sí posibilitando la creación de un método híbrido.
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Construcción y evaluación de un filtro Batch de presión de aire para concentrados tamaño laboratorio

Construcción y evaluación de un filtro Batch de presión de aire para concentrados tamaño laboratorio

9 c) Filtros al vacío: El sistema funciona con una fuerza contraria a la presión de aire, ósea por succión crea un vacío eliminando los gases o líquido que contiene la cámara, creando un vacío y ocasionado la filtración. La bomba de vacío está caracterizada por su velocidad de bombeo y la cantidad de gas evacuado por unidad de tiempo, trabaja con una presión en aspiración por debajo de la presión atmosférica. La bomba al vacío crea una fuerza impulsadora a la filtración.

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Evaluación de la eficiencia de la antracita y cuarzo en la remoción de contaminación del agua de la quebrada Malvinas, Provincia Bagua, Región Amazonas, 2018

Evaluación de la eficiencia de la antracita y cuarzo en la remoción de contaminación del agua de la quebrada Malvinas, Provincia Bagua, Región Amazonas, 2018

El trabajo de investigación se llevó a cabo en el Distrito de Aramango, con la finalidad de determinar la eficiencia descontaminante de la antracita y cuarzo, a través de filtros con el agua de la Quebrada Malvinas, Provincia de Bagua, Región Amazonas. La metodología aplicada en el presente estudio fue de tipo experimental, la unidad de estudio estaba compuesta por agua obtenida de la quebrada para realizar los filtrados por los lechos, se diseñó dos filtros con material de tereftalato de polietileno (PET) de 50 cm de largo y 10 cm de diámetro (4pulg.), uniones, codos, y tubos de ½ pulg. , duchas a los filtros para dispersar el agua en el filtrado, los filtros tenían soporte de madera con la finalidad de estabilizarlos, se consideraron las muestras del agua en su estado natural por cuatro veces y cinco filtraciones con cuatro repeticiones cada una con un intervalo de tiempo de diez minutos que son : puro cuarzo, puro antracita, 50 % cuarzo – 50 %antracita, 30 % cuarzo – 70 %antracita, 70 % cuarzo – 30 % antracita posteriormente realizándose su análisis físico químico y microbiológico tales como pH, Temperatura, turbidez, color, conductividad eléctrica, alcalinidad, cloruros, dureza, coliformes fecales. El procesamiento de la información se realizó en un diseño completamente al azar, donde se eliminó el 55.68 % de los contaminantes del agua de modo que la remoción de la turbidez, el color y los coliformes fecales contribuyeron a ello, además para la identificación de resultados se recurrió a la prueba de comparaciones múltiples (DMS). El análisis de varianza permitió identificar donde hubo mayor remoción de turbidez, color y coliformes fecales de los dos lechos filtrantes cuarzo y antracita asimismo los datos de varianza son: pH = 0,14; Turbidez = 46,85; Color = 1817,92; Conductividad eléctrica = 87,56; Cloruros= 27,79; Dureza = 128,46.
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Diseño y construcción de la protección de distancia mediante filtros Kalman para el modelo a escala de la línea de transmisión Coca Codo Sinclair   El inga de 500 kV del laboratorio de sistemas eléctricos de potencia

Diseño y construcción de la protección de distancia mediante filtros Kalman para el modelo a escala de la línea de transmisión Coca Codo Sinclair El inga de 500 kV del laboratorio de sistemas eléctricos de potencia

Para su desarrollo, primeramente, se instalan sensores de corriente y directamente se toman muestras de voltaje en el modelo de transmisión. Posteriormente, se acondicionan las señales mediante un arreglo electrónico de circuitos para ingresarlas a una tarjeta de desarrollo basada en el microprocesador STM 32F407 Discovery. Dentro de la tarjeta se encuentra almacenado el algoritmo realizado en lenguaje C. El algoritmo está basado en la metodología del filtro Kalman, adaptado a las condiciones de un sistema eléctrico. Finalmente, se realiza la detección, clasificación y ubicación de la falla. Luego se emite una señal de disparo a elementos electromecánicos, un contactor trifásico comandado por un relé de estado sólido, que desconecta en tiempo de milisegundos únicamente la fase o las fases en cortocircuito.
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Técnicas de slam con filtros probabilísticos: caracterización y resultados en robots móviles

Técnicas de slam con filtros probabilísticos: caracterización y resultados en robots móviles

El desafío de la localización y mapeo SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) en robots móviles consiste en descubrir si es posible navegar a través de un entorno desconocido y construir de manera incremental un mapa consistente del mismo, mientras que determina al mismo tiempo su posición dentro del mapa. La solución teórico-conceptual ha sido desarrollado por el SLAM especialmente con filtros de localización, tales como: el filtro de Kalman, el filtro de información, el filtro gráfico y el filtro de partículas entre otros. El estudio realizado al variar marcas establecidas en las trayectorias y analizar estos filtros desde el punto de vista probabilístico que se encuentran incorporados en dos prototipos de robots móviles que poseen sensores de ultrasonido y láser, muestra resultados de errores en odometría y tiempos necesarios que cada filtro SLAM tiene en promedio por iteración para la construcción del mapa bidimensional.
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INTRODUCCIÓN A LOS FILTROS

INTRODUCCIÓN A LOS FILTROS

El método más utilizado para el diseño de filtros es el método de las pérdidas de inserción. En Microondas, los elementos concentrados que proporciona el , q p p método anterior son sustituidos por tramos de líneas de transmisión. De esta forma se utilizarán transformaciones (de Richard) e identidades (de Kuroda)

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Construcción y evaluación de un filtro Batch de presión de aire para concentrados tamaño laboratorio

Construcción y evaluación de un filtro Batch de presión de aire para concentrados tamaño laboratorio

9 c) Filtros al vacío: El sistema funciona con una fuerza contraria a la presión de aire, ósea por succión crea un vacío eliminando los gases o líquido que contiene la cámara, creando un vacío y ocasionado la filtración. La bomba de vacío está caracterizada por su velocidad de bombeo y la cantidad de gas evacuado por unidad de tiempo, trabaja con una presión en aspiración por debajo de la presión atmosférica. La bomba al vacío crea una fuerza impulsadora a la filtración.

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Análisis comparativo de filtros activos y filtros pasivos en sistemas de comunicación analógica

Análisis comparativo de filtros activos y filtros pasivos en sistemas de comunicación analógica

En la actualidad, la tecnología forma parte importante en la formación académica de los estudiantes de las Instituciones de Educación Superior, ya que ayuda a desarrollar habilidades investigativas en cuanto se refiere a la utilización de laboratorios de ingeniería como lugares que cuentan con herramientas adecuadas para que los estudiantes desarrollen destrezas y habilidades dignas de un profesional de excelencia. El propósito del presente trabajo es demostrar que las prácticas de laboratorio ayudan a consolidar los conocimientos teóricos mediante la implementación de circuitos de filtros pasivos y filtros activos en el laboratorio de Networking de la Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad de Guayaquil, logrando que el docente optimice la enseñanza de su clase y los estudiantes mejoren su capacidad de aprendizaje experimentando y comparando los resultados obtenidos en la práctica con los resultados obtenidos con la teoría. Este trabajo de titulación se desarrolló bajo las metodologías bibliográfica, experimental y descriptiva, para la obtención de información para la elaboración de la guía práctica de laboratorio que se implementó en este proyecto y la realización de encuestas hacia los practicantes quienes fueron estudiantes del octavo semestre de la materia de Simulación de Sistemas de la carrera de Ingeniería en Teleinformática. Este trabajo demostró que la metodología teórico práctica es muy importante para mejorar las técnicas de enseñanza y aprendizaje en el salón de clases debido a que los estudiantes mostraron su aceptación en las encuestas realizadas.
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Seminario Procesos de Literacidad y Acceso a la Educación Básica de Jóvenes y Adultos. Programa 2014.

Seminario Procesos de Literacidad y Acceso a la Educación Básica de Jóvenes y Adultos. Programa 2014.

Kalman, J. (2003) Escribir en la plaza. Fondo de Cultura Económica. México.   _________ (2004)     Saber lo que es la letra. Una experiencia de lectoescritura con                       mujeres de Mixquic”.       SEP (Secretaría Educación Pública), UNESCO, Siglo Veintuno               editores, México.   

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Simulador virtual de movimientos

Simulador virtual de movimientos

El filtro extendido de Kalman se plantea mediante la linearización de un modelo de señal sobre la presente estimación del estado usando el filtro lineal de Kalman para predecir la siguiente estimación. Esto intenta producir un filtro óptimo local, sin embargo, este no es necesariamente estable porque las soluciones de la ecuación fundamental de Riccati no garantizan ser totalmente positivas. Una manera de mejorar el funcionamiento es la técnica algebraica falsa de Riccati, la cual transforma la optimización de tal forma que dé mayor estabilidad. La estructura familiar del filtro extendido de Kalman es retenida pero la estabilidad es lograda mediante la selección de una solución definida positiva para la ecuación algebraica falsa de Riccati para ganancia del diseño.
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Clasificación automática de emisiones radar mediante combinación de ARTMAP y filtros Kalman

Clasificación automática de emisiones radar mediante combinación de ARTMAP y filtros Kalman

El filtrado Kalman es utilizado para predecir la próxima posición y la matriz de covarianza de cada track h. Recordemos que el clustering es obviado cuando b corresponde a una PS que ha sido asignada a un track previamente establecido por el separador por TOA. En ese caso b retiene su track y no se realizan la asociación de datos ni el mantenimiento de track. El filtrado y predicción Kalman sin embargo se sigue realizando para sustentar una descripción coherente de todos los emisores activos del medio.

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Seguimiento de partículas en videos de microscopía

Seguimiento de partículas en videos de microscopía

La técnica que se utilizará para destacar las partículas es la de matching de las estructuras de las partículas con la de un kernel. En particular, luego de aplicar los diferentes filtros en la etapa de prepro- cesamiento, las estructuras de las partículas en las imágenes resultantes se corresponden con un punto central con mayor intensidad y difusivo hacia los costados. Al aplicar una convolución con una máscara con estas características, se obtendrían respuestas máximas cuando la estructura se corresponda con la de la máscara. El operador que tiene la forma detallada es el Laplaciano. El mismo, hace uso de las derivadas de segundo orden. Las derivadas de una función digital se definen en términos de los píxeles adyacentes. Existen varias formas de definirlas, pero dichas definiciones deben cumplir ciertos criterios. En especial, para definir las derivadas de segundo orden, éstas deben cumplir con ser:
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