Proposta de um filtro de partículas aliado ao filtro de Kalman estendido iterativo para estimação de estados de sistemas não lineares com ruído Gaussiano
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Data de Publicação: | 2018 |
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Texto Completo: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2234 |
Resumo: | About the century of 1900, control systems techniques using states feedback began to get on the highlights. Such techniques need the state vector to be avaliable, what is not always possible to do with measurement equipments. So, techniques which implement state estimation became the center of attention of researchers. These state estimators use the system dynamic information and the input and output signals to estimate the states. The state estimator known as Kalman filter is the most acceptable and useful solution to linear systems and it is acknowledged as the solution to linear systems state estimation problem. Nonlinear systems, however, have no generic estimation method defined. The most famous nonlinear technique has been the extended Kalman filter, which is the first choice of application to many systems. On 1990s, another technique called particle filter got the spotlights, because the technological improvement allowed its implementation. The particle filter has been a technique which has shown good results on nonlinear systems state estimation. In this dissertation, it is proposed a particle filter with sampling importance resampling allied to iterated extended Kalman filter (FPA-FKEI) to nonlinear systems state estimation. The efficiency of the proposed method is proven through Monte Carlo realizations in 3 systems, a monovariable, a inverted-pendulum car and an electrical power system with 4 generators. |
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So, techniques which implement state estimation became the center of attention of researchers. These state estimators use the system dynamic information and the input and output signals to estimate the states. The state estimator known as Kalman filter is the most acceptable and useful solution to linear systems and it is acknowledged as the solution to linear systems state estimation problem. Nonlinear systems, however, have no generic estimation method defined. The most famous nonlinear technique has been the extended Kalman filter, which is the first choice of application to many systems. On 1990s, another technique called particle filter got the spotlights, because the technological improvement allowed its implementation. The particle filter has been a technique which has shown good results on nonlinear systems state estimation. In this dissertation, it is proposed a particle filter with sampling importance resampling allied to iterated extended Kalman filter (FPA-FKEI) to nonlinear systems state estimation. The efficiency of the proposed method is proven through Monte Carlo realizations in 3 systems, a monovariable, a inverted-pendulum car and an electrical power system with 4 generators.O filtro de Kalman é um estimador de mínima variância que é solução para o problema de estimação de estados em sistemas lineares. No caso de sistemas não lineares, não é possível definir um método de estimação genérico. A técnica mais famosa de estimação não linear tem sido o filtro de Kalman estendido, o qual vem sendo a primeira opção de aplicação em diversos sistemas. Na década de 1990, o filtro de partículas ganhou destaque, pois o avanço tecnológico tornou possível sua implementação. O filtro de partículas tem se mostrado uma ótima técnica que apresenta bons resultados na estimação de estados em sistemas não lineares. Nesta dissertação, é proposto um filtro de partículas com amostragem e reamostragem por importância aliado ao filtro de Kalman estendido iterativo (FPA-FKEI) para estimação de estados em sistemas não lineares. A eficácia do método proposto é comprovada através de realizações de Monte Carlo aplicada em 3 sistemas, um monovariável, um carro pêndulo-invertido e um sistema elétrico de potência de 4 geradores.Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2018-05-16T21:27:12Z No. of bitstreams: 1 EricProhmann.pdf: 3464074 bytes, checksum: 1aa67d1231e25b03565eeed23739cb28 (MD5)Made available in DSpace on 2018-05-16T21:27:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EricProhmann.pdf: 3464074 bytes, checksum: 1aa67d1231e25b03565eeed23739cb28 (MD5) Previous issue date: 2018-03-14CAPESapplication/pdfporUniversidade Federal do MaranhãoPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETUFMABrasilDEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCETEstimação de estadosFiltro de KalmanFiltro de partículasState estimationKalman filterParticle filter.Engenharia ElétricaProposta de um filtro de partículas aliado ao filtro de Kalman estendido iterativo para estimação de estados de sistemas não lineares com ruído GaussianoProposed Particle Filter Allied to the Filter of Iterative Extended Kalman for State Estimation of Nonlinear Systems with Gaussian Noiseinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMAinstname:Universidade Federal do Maranhão (UFMA)instacron:UFMAORIGINALEricProhmann.pdfEricProhmann.pdfapplication/pdf3464074http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/2234/2/EricProhmann.pdf1aa67d1231e25b03565eeed23739cb28MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82255http://tedebc.ufma.br:8080/bitstream/tede/2234/1/license.txt97eeade1fce43278e63fe063657f8083MD51tede/22342018-05-16 18:28:15.116oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tedebc.ufma.br/jspui/PUBhttp://tedebc.ufma.br:8080/oai/requestrepositorio@ufma.br||repositorio@ufma.bropendoar:21312018-05-16T21:28:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA - Universidade Federal do Maranhão (UFMA)false |
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