[pt] LOCALIZAÇÃO ÓTIMA DE SENSORES PARA FILTRAGEM E IDENTIFICAÇÃO EM SISTEMAS DISTRIBUÍDOS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: HELIOS MALEBRANCHE OLBRISCH FRERES FILHO
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8107&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8107&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8107
Resumo: [pt] Este trabalho trata do problema não-linear de estimação simultânea de parâmetros e estado, em sistemas distribuídos, e ainda do problema de localização de sensores associado. A classe de modelos em que estamos interessados é caracterizada por operadores lineares, não- limitados, densamente definidos e dissipativos. Nossa abordagem aplica técnicas de filtragem linear a uma seqüência de linearizações em torno de trajetórias convenientemente escolhidas. A localização ótima de sensores é feita de modo a minimizar uma medida do erro da estimatição simultânea de parâmetros e estados. A contribuição original desta tese compreende o desenvolvimento de : (1) um algoritmo que realiza simultaneamente a identificação e a filtragem de uma classe de sistemas distribuídos operando em ambiente estocástico, e (2) um esquema eficiente de localização ótima de sensores para o problema acima mencionado. Alguns exemplos simulados são apresentados com o objetivo de ilustrar os resultados aqui desenvolvidos