Resumen:
En el presente trabajo se desarrolla el análisis comparativo entre dos filtros nolineales, ambas técnicas están basadas en las ecuaciones del filtro discreto de Kalman para sistemas lineales. Uno de los emplea una aproximación hacia una estimación ´optima mediante linealización extendido y el segundo de igual manera, pero emplea técnicas de Monte Carlo en la aproximación. El desarrollo de las ecuaciones de los filtros basadas en fundamentos probabilísticos es presentado en el Capítulo 2. Las técnicas, tal cual se presentan, son aproximaciones a la implementación del filtro de Bayes. El Capítulo 3 se centra en la presentación de el modelo matemático en representación en espacio de estados de un reactor químico empleado en nuestro caso de estudio en la producción de glicol de propileno. Sustancia de relevancia en los productos químicos y materia prima en la elaboración de cremas, pastas, etc. En el capítulo final presentamos la comparación del desempeño de las técnicas empleadas consideración métodos visuales y a través de métricas del error para determinar el grado de precisión de los estimadores.
