Filtro de Kalman adaptativo para sistemas em malha fechada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Parra Muñoz, Miguel Enrique
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/31675
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017.
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spelling Parra Muñoz, Miguel EnriqueFortaleza, Eugênio Liborio Feitosa2018-04-17T22:48:19Z2018-04-17T22:48:19Z2018-04-172017-11-20PARRA MUÑOZ, Miguel Enrique. Filtro de Kalman adaptativo para sistemas em malha fechada. 2017. ix, 146 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.http://repositorio.unb.br/handle/10482/31675Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017.Este documento mostra o trabalho realizado nos últimos quatro anos, na realização do doutorado onde foi desenvolvida uma técnica de adaptação do Filtro de Kalman para sistemas dinâmicos lineares, mediante a manipulação das variâncias nas perturbações e nos ruídos do sistema, o qual permite criar uma técnica de controle eficiente que é modificada de acordo com a perturbação entrante, mantendo estável o sistema e fazendo com que este possa continuar com a tarefa para a qual foi programada. É mostrada a eficiência da metodologia desenvolvida mediante simulação numérica para diferentes sistemas dinâmicos que estão sendo trabalhados no grupo de pesquisa, onde pode ser verificado que o filtro é mais reativo quando se têm perturbações grandes,fazendo as correções rápidamente e não usando muito os atuadores do sistema quando a perturbação é pequena, evitando desta maneira o desgaste dos mesmos, em todos os testes desenvolvidos foram obtidos resultados satisfatórios e melhores quando comparados com o uso de sistemas de controle que apresentam um Filtro de Kalman estacionário , analisa-se mostrando a implementação deste filtro numa bancada de dois tanques, gerando um sistema MIMO para testar a teoria aqui desenvolvida para tal classe de sistemas.ThisdocumentshowstheworkcarriedoutoverthelastfouryearsinthePhDwhereaKalman Filter adaptation technique was developed for linear dynamic systems, by manipulating the variances in the disturbances and in the system noises, which allows to create a technique of efficient control that is modified according to the incoming perturbation, keeping the system stable and allowing it to continue with the task for which it was programmed, the efficiency ofthemethodologydevelopedusingnumericalsimulationfordifferentdynamicsystemsthat are being in the research group, where it can be verified that the filter is more reactive when therearestudiedinlargeperturbations,makingthecorrectionsinstantaneouslyandnotusing theactuatorsofthesystemwhenthedisturbanceissmall,thusavoidingthewearofthesame ones in all the developed tests were obtained results satisfactory and better when compared to the use of control systems that have a Stationary Kalman Filter, it is analyzed showing theimplementationofthisfilterinatwo-tankbench,generatinga MIMO systemtotestthe theory developed for this class of systems.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessFiltro de Kalman adaptativo para sistemas em malha fechadaAdaptive Kalman filter for closed loop systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisControle adaptativoFiltro de KalmanSistemas dinâmicosKalman, filtragem deporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBORIGINAL2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdfapplication/pdf51294495http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/31675/1/2017_MiguelEnriqueParraMu%c3%b1oz.pdfacfb488ce5a020a82aa09b162e34328dMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain671http://repositorio2.unb.br/jspui/bitstream/10482/31675/2/license.txtbacfee268cc5d4f6aaa2e6e0066d38f5MD52open access10482/316752023-07-07 18:17:49.198open accessoai:repositorio2.unb.br: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Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestopendoar:2023-07-07T21:17:49Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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