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

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: HELIOS MALEBRANCHE OLBRISCH FRERES FILHO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SISTEMAS DISTRIBUIDOS; [pt] FILTRAGEM; [pt] SENSOR; [pt] ALGORITMO; [en] DISTRIBUTED SYSTEMS; [en] FILTERING; [en] SENSOR; [en] ALGORITHM
• 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

[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