Aplicações do filtro de partículas para observação de estados e estimação de parâmetros em sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vianna, Letícia Maria Sather, 1992-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639821
Resumo: Orientador: Mateus Giesbrecht
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spelling Aplicações do filtro de partículas para observação de estados e estimação de parâmetros em sistemas dinâmicos não lineares multivariáveisParticle filter applications for state observation and parameter estimation of multivariable nonlinear dynamic systemsEstimativa de parâmetroSistemas térmicosDispositivos eletromecânicosLocalização de falhas (Engenharia)Método de Monte CarloParameter estimationThermal systemsElectromechanical systemsFault detection (Engineering)Monte Carlo MethodOrientador: Mateus GiesbrechtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Encontrar modelos matemáticos que descrevam de maneira adequada fenômenos dinâmicos é de grande importância no âmbito da engenharia, bem como no de outras áreas. Esse problema pode ser tratado por meio da identificação de sistemas, que pode ser aplicada quando a modelagem física não é possível de ser realizada, devido à falta de informações suficientes para descrever o processo. Por outro lado, métodos que permitem a incorporação de informações prévias do sistema durante o processo de identificação produzem modelos matemáticos mais precisos. Nesse caso, o sistema possui uma estrutura conhecida e apenas parte de seus parâmetros desconhecidos. Para estimar tais parâmetros, pode-se realizar a incorporação dos mesmos no vetor de estados de um modelo matemático em espaço de estados, possibilitando o uso de observadores de estados no processo de estimação de parâmetros. Esse procedimento muitas vezes transforma modelos lineares em não lineares. O presente trabalho consiste no estudo da aplicação da técnica de filtro de partículas nos problemas de observação de estados e estimação de parâmetros de sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis. Em alguns dos casos, os sistemas eram originalmente lineares e foram transformados em não lineares pela inclusão de parâmetros a serem determinados no vetor de estado. Em outros casos, os sistemas são naturalmente não lineares e ainda assim tiveram seus vetores de estados estendidos para a estimação de parâmetros. A técnica de filtragem empregada pode ser utilizada para tratar de sistemas não lineares com distribuições não gaussianas. Assim, o filtro de partículas foi aplicado em dois sistemas não lineares eletromecânicos e um sistema termoelétrico. Os resultados obtidos, tanto para observação de estados quanto para a estimação de parâmetros, foram satisfatórios, sendo discutidos e ilustrados no trabalhoAbstract: Deriving mathematical models that describe dynamic phenomena is of great importance in the field of engineering, as well as in other areas. This problem can be solved by system identification techniques, which can be applied when physical modeling is not possible, due to the lack of sufficient information to describe the process. On the other hand, methods that allow the incorporation of previous information from the system during the identification process produce more precise mathematical models. In this case, the system has a known structure and only part of its parameters is unknown. To estimate such parameters, it is possible to incorporate them into the state vector of a state space mathematical model, allowing the use of state observers in the parameter estimation process. This procedure generally transforms linear models into non-linear models. The present work consists of the particle filter technique application in multivariable nonlinear dynamic systems state and parameter estimation problems. In some cases, the systems were originally linear and were transformed into non-linear systems, including the parameters to be determined in the state vector. In other cases, the systems were naturally non-linear and still had their state vector extended for parameter estimation. The filtering technique employed can be used to deal with non-linear systems with non-Gaussian distributions. Thus, the particle filter was applied in two non-linear electromechanical systems and in a thermoelectric system. The results obtained, both for state observation and parameters estimation, were satisfactory, being discussed and illustrated in the workMestradoAutomaçãoMestra em Engenharia ElétricaCAPES88887.342899/2019-00[s.n.]Giesbrecht, Mateus, 1984-Campos, Víctor Costa da SilvaVal, João Bosco Ribeiro doUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASVianna, Letícia Maria Sather, 1992-20202020-07-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (76 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639821VIANNA, Letícia Maria Sather. Aplicações do filtro de partículas para observação de estados e estimação de parâmetros em sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis. 2020. 1 recurso online (76 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1639821. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1149464Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-15T16:40:55Zoai::1149464Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2020-10-15T16:40:55Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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