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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. |
