ROSERO, Carlos Xavier et al. Sobre sistemas de control en red bajo incertidumbres de tiempo, medición y proceso. []. , 11, 2, pp.7-13. ISSN 1390-6712.  https://doi.org/10.24133/maskay.v11i2.1826.

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El rendimiento de los lazos de control cerrados a través de redes de comunicación puede deteriorarse debido a retardos variables de tiempo provocados por congestión y latencia en la red, y por procesamiento de los algoritmos de control, efecto conocido en muestreo periódico como jitter. Para remover este efecto perjudicial sobre la estabilidad/rendimiento, el método de sincronización en instantes de actuación usa un observador que estima el valor de los estados en el instante de actuación, conociendo las medidas de estos en el instante de muestreo, lo que conlleva a actuaciones estrictamente periódicas. Sin embargo, su aplicación exitosa requiere de muestras libres de ruido y procesos sin perturbación, cuestiones no alcanzables en la realidad. En este artículo se extiende el modelo mencionado al caso de condiciones no ideales de funcionamiento. En particular, se incorpora un filtro de Kalman en el modelo de actuación sincronizada, considerando que las mediciones disponibles de los estados no son periódicas. Esto plantea el problema de adaptar el filtro estándar de Kalman de tiempo discreto al caso en estudio, y decidir cuándo aplicar las fases de predicción y corrección. El beneficio inmediato es que las actuaciones sincronizadas eliminan los efectos nocivos de la incertidumbre en el tiempo y el filtro de Kalman mejora el rendimiento ante condiciones de incertidumbre en las mediciones y en el proceso.

The performance of control loops closed over communication networks can deteriorate due to variable time delays caused by network congestion and latency, and by processing of the control algorithms, an effect known in periodic sampling as jitter. To remove this detrimental effect on stability/performance, the method of synchronization at actuation instants uses an observer to estimate the value of the states at actuation, knowing state measurements at sampling, which entails to strictly periodic actuations. However, its successful application requires noise-free samples and undisturbed processes, issues not achievable. In this work, the aforementioned model is extended to the case of other non-ideal operating conditions. In particular, a Kalman filter is incorporated into the synchronized actuation model, considering that the available measurements of the states are not periodic. This raises the problem of adapting the standard discrete-time Kalman filter to the case under study and deciding when to apply the prediction and correction phases. The immediate benefit is that synchronized actuation eliminates the harmful effects of uncertainty over time and the Kalman filter improves performance in the face of uncertainty in measurements and in the process.

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