Esta tesis estudia los observadores de estados basados en sistemas de estructura variable con modos deslizantes, como una solución alterna al algoritmo de modelo múltiple interactivo (IMM) basado en filtros Kalman y filtro de partículas, para la estimación robusta de posición, velocidad y aceleración de un blanco aéreo de alta maniobrabilidad, tales como misiles antibuque o aviones de combate, a pesar de la existencia de incertidumbres o perturbaciones del modelo y utilizando mediciones de posición o velocidad con ruido angular. En el capítulo I se efectúa el estudio del estado del arte, se expone la problemática y la solución actual a esta. Posteriormente, en el capítulo II se efectúa un estudio de los distintos modelos dinámicos y de medición de blancos aéreos de alta maniobrabilidad existentes en la literatura, proponiéndose al final del capítulo un modelo lineal incierto del blanco aéreo (misil antibuque) y presentándose una simulación de la trayectoria completa de este. En el capítulo III se expone la teoría de sistemas de estructura variable con modos deslizantes aplicada a observadores de estado, se efectúa el diseño de los observadores más resaltantes y se presentan simulaciones de las estimaciones de la trayectoria del blanco aéreo de alta maniobrabilidad, comparándose al final del capítulo los resultados en base a criterios de desempeño establecidos. Los resultados muestran que en la ausencia de ruido los observadores “clásicos” de Edwards-Spurgeon (ESSMO), Walcott-Zak (WZSMO) y el diferenciador robusto exacto adaptativo (ARED) obtienen los mejores desempeños. Asimismo, para hacer uso de los observadores anteriormente mencionados en un ambiente de ruido angular se propone un nuevo algoritmo de filtrado, denominado diferenciador robusto exacto y uniforme filtrado (UREDF), que combina las características de filtrado estándar del diferenciador de Levant con un filtro de mediana no lineal intra pulso. Cabe resaltar que el desempeño de este algoritmo fue demostrado paralelamente al desarrollo de esta tesis en el manuscrito “Highly Maneuverable Target Tracking Under Glint Noise via Uniform Robust Exact Filtering Differentiator with Intra Pulse Median Filter”, publicado en la revista IEEE “Transactions on Aerospace and Electronic Systems” y escrito por el Dr. Gustavo Pérez y el suscrito. En este manuscrito se concluye que el UREDF muestra un desempeño superior al de otros algoritmos de estimación y filtrado del estado del arte tales como el Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF), Cubature Kalman Filter (CKF), Particle Filter (PF), y el Robust Student-t based Kalman Filter. En el capítulo IV dos soluciones al problema en estudio son brindadas, siendo la primera solución (SMO1) basada en la combinación de la capacidad de filtrado del diferenciador Robusto Exacto y Uniforme filtrado (UREDF) y la robustez para estimación de variables de estado del diferenciador robusto exacto adaptativo (ARED). Por otro lado, la segunda solución (SMO2) involucra la estimación de variables de estado de un radar de traqueo pulse-doppler mediante el filtrado de las mediciones de posición y velocidad por medio de Diferenciadores Robustos Exactos y Uniformes filtrados (UREDF) y la posterior estimación de variables de estado por medio del Observador de modos deslizantes de Walcott-Zak (WZSMO). Asimismo, un diferenciador robusto exacto adaptativo es utilizado para estimar el vector de entrada de control necesario para que funcione el WZSMO. En el capítulo V se efectuaron simulaciones en MATLAB® que comprueban que las soluciones de modos deslizantes propuestas tienen mejor capacidad de filtrado de ruido angular y robustez que el algoritmo de modelo múltiple interactivo (IMM) durante los cambios de rumbo y maniobra terminal. Finalmente, en el capítulo VI se propone la propuesta de implementación en un hardware PXI de National Instruments y en el capítulo VII se brindan conclusiones y trabajo future a realizar. / This thesis studies state observers based on sliding mode variable structure systems, as an alternative solution to the interactive multiple model algorithm (IMM) based on Kalman and Particle Filters, for the robust estimation of position, velocity, and acceleration of a high maneuverability air target, such as anti-ship missiles or combat aircraft, despite model uncertainties or disturbances and using fire control radar’s position or velocity measurements corrupted by glint noise. In chapter I a study of the state of the art is done, exposing the problem and the current solution to it. Subsequently, in chapter II a study is made of the different dynamic and measurement models of high maneuverability air targets existing in the literature, proposing at the end of the chapter an uncertain linear model of the air target (anti-ship missile) and presenting a simulation of the complete trajectory of it. In chapter III the theory of sliding mode variable structure systems applied to state observers is exposed, the design of the most representative observers is carried out, and simulations of the air target’s estimated trajectory are conducted, comparing at the end of the chapter the results of all state observers based on established performance criteria. Results show that in the absence of noise the Edwards-Spurgeon observer (ESSMO) and Walcott-Zak observer (WZSMO) and Adaptive Robust Exact Differentiator obtain the best performances. In addition, in order to use the observers and differentiators mentioned above a new filtering algorithm is proposed, named Uniform Robust Exact filtering differentiator (UREDF), which combines Levant’s standard filtering with a non-linear median intra pulse filter. It is important to state that the performance of this algorithm was demonstrated along with the writing of this thesis in the manuscript “Highly Maneuverable Target Tracking Under Glint Noise via Uniform Robust Exact Filtering Differentiator with Intra Pulse Median Filter”, which has been published in the IEEE journal “Transactions on Aerospace and Electronic Systems” by Dr. Gustavo Pérez and myself. In this manuscript, it is concluded that the UREDF shows a superior performance than other state-of-the-art estimation and filtering algorithms such as the Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman Filter (UKF), Cubature Kalman Filter (CKF), Particle Filter (PF), and the Robust Student-t based Kalman Filter. In chapter IV two solutions to the studied problem are proposed, being the first solution (SMO1) based on the combination of the Uniform robust exact filtered differentiator’s (UREDF) filtering capability and the Adaptive Robust Exact Differentiator’s robustness, exactness, and convergence speed capabilities for state variable estimation. On the other hand, the second solution (SMO2) involves state variable estimation of a pulse-doppler tracking radar by filtering both position and doppler velocity measurements with Uniform Robust Exact Filtered Differentiators (UREDF) and estimating state variables with the Walcott-Zak Sliding Mode Observer (WZSMO). Also, an adaptive robust exact differentiator (ARED) is used to provide the estimated input control vector necessary for the WZSMO to work. In chapter V, MATLAB® simulations were conducted, proving that the sliding mode solutions proposed in chapter IV have better glint noise filtering and robustness capabilities that the Interactive Multiple Model (IMM) algorithm during the misil’s course changes and terminal maneuver. Finally, in chapter VI is proposed the implementation solution in a National Instruments’ PXI and in chapter VII conclusions and future work remarks are given.

[ES] Los sistemas de ingeniería o físicos suelen ser inciertos. Su incertidumbre se manifiesta cuando el sistema muestra comportamientos que son relativamente diferentes a los que su modelo predice; estando principalmente causada por: errores de modelado; dinámicas desconocidas; cambios en las propiedades del sistema; interacciones aleatorias con otros sistemas; o cambios en las condiciones de operación. Durante los últimos 40 años, se ha demostrado reiteradamente que las incertidumbres de los sistemas pueden tener efectos muy negativos sobre el comportamiento de un controlador si éstas no se consideran adecuadamente sus formulaciones matemáticas. Por esta razón, una parte importante de la investigación actual está centrada en este tema; buscando las formas mas adecuadas para representar matemáticamente las incertidumbres de los sistemas, así como buscando nuevas herramientas matemáticas que permitan hacer uso de ésta representación de la incertidumbre con el objetivo de diseñar algoritmos de control robustos. En esta tesis se presentan nuevas aportaciones en esta línea. Concretamente, se desarrollan nuevas metodologías para diseñar controladores (DOBCs) y predictores (DOBPs) para sistemas dinámicos inciertos basados en observadores de perturbaciones. La principal aportación es demostrar que los DOBCs se pueden sintetizar desde un enfoque de control óptimo; siendo su principal criterio de diseño el de aproximar la -irrealizable- señal de control óptima que minimiza un índice de coste cuadrático sujeto a un modelo dinámico lineal (LTI). Este nuevo enfoque de diseño es indistintamente válido para modelos SISO/MIMO con múltiples o únicas perturbaciones. Además permite un ajuste del controlador muy intuitivo gracias a las matrices de ponderación del coste. De forma similar; los DOBPs se construyen con el objetivo de aproximar la solución temporal un sistema dinámico perturbado. Con el objetivo de contextualizar la aportación, el documento también incluye un breve resumen de los principales métodos de control robusto y el impacto que han tenido en la revolución tecnológica del siglo XXI; algunas discusiones sobre la utilidad de los modelos LTI perturbados para representar sistemas dinámicos inciertos; y algunas relaciones, comparaciones y simulaciones numéricas de los métodos propuestos con otras técnicas de control. / [CA] Els sistemes d'enginyeria o físics solen ser incerts. La seua incertesa es manifesta quan el sistema mostra comportaments que són relativament diferents als que el seu model prediu; sent principalment causada per: errors de modelatge; dinàmiques desconegudes; canvis en les propietats del sistema; interaccions aleatòries amb altres sistemes; o canvis en les condicions d'operació. Durant els últims 40 anys, s'ha demostrat reiteradament que les incerteses dels sistemes poden tindre efectes molt negatius sobre el comportament d'un controlador si aquestes no es consideren adequadament les seues formulacions matemàtiques. Per aquesta raó, una part important de la investigació actual està centrada en aquest tema; buscant les formes mes adequades per a representar matemàticament les incerteses dels sistemes, així com buscant noves tècniques matemàtiques que permeten fer ús d'aquesta representació de la incertesa amb l'objectiu de dissenyar algorismes de control robustos. En aquesta tesi es presenten noves aportacions en aquesta línia. Concretament, es desenvolupen noves metodologies per a dissenyar controladors (DOBCs) i predictors (DOBPs) per a sistemes dinàmics incerts basats en observadors de pertorbacions. La principal aportació és demostrar que els DOBCs es poden sintetitzar des d'un punt de vista de control òptim; sent el seu principal criteri de disseny el d'aproximar la -irrealitzable- senyal de control òptima que minimitza un índex de cost quadràtic restringit a un model dinàmic lineal (LTI). Aquest nou plantejament és indistintament vàlid per a models SISO/MIMO amb múltiples o úniques pertorbacions. A més permet un ajust del controlador molt intuïtiu gràcies a les matrius de ponderació del cost. De manera similar; els DOBPs es construeixen amb l'objectiu d'aproximar la solució temporal un sistema dinàmic pertorbat. Amb l'objectiu de contextualitzar l'aportació, el document també inclou un breu resum dels principals mètodes de control robust i l'impacte que han tingut en la revolució tecnològica del segle XXI; algunes discussions sobre la utilitat dels models LTI pertorbats per a representar sistemes dinàmics incerts; i algunes relacions, comparacions i simulacions numèriques dels mètodes proposats amb altres tècniques de control. / [EN] Engineering or physical systems are used to be uncertain. Its uncertainty is manifested whenever the system shows behaviors that are relatively different than the ones predicted by its model; being mostly caused by: modeling errors; unknown dynamics; changes in the system properties; random interactions with other systems; or changes in the operating conditions. Through the last 40 years, it has been persistently proved that the system uncertainties could have very negative effects in the performance of a feedback regulator if they are not properly considered in the mathematical formulations of the employed algorithms. Thus, an important part of the recent research is focused on this topic; searching for the most appropriate ways to mathematically represent the system uncertainties and looking for new mathematical-tools that permit to make use of such uncertainty-representation in order to design robust control algorithms. In this thesis, new contributions in this line are provided. Concretely, novel methodologies to design Disturbance Observer-Based Controllers (DOBCs) and Predictors (DOBPs) for uncertain dynamic systems are developed. The main contribution is to show that the DOBCs can be constructed from an optimality-based approach, with the main objective of approximating the -unrealizable- optimal control signal that minimizes a quadratic-cost performance index subject to a LTI disturbed model constraint. This novel robust control design is indistinctly valid for SISO/MIMO models with single/multiple matched/mismatched disturbances; offering also a highly intuitive and versatile tuning through the weighting matrices. Similarly, the DOBPs are synthesized in order to approximate the time-domain solution of LTI disturbed models. For the sake of completeness, the document also includes a brief review of the main robust control methods and the impact that they have had on the technological revolution of the 21st century; some discussions about the usefulness of the LTI disturbed models for representing uncertain dynamic systems; and different relationships, comparisons and numerical simulations, of the proposed methods with other control approaches. / Castillo Frasquet, A. (2021). Novel Strategies to design Controllers and State Predictors based on Disturbance Observers [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/165034 / TESIS