Metodologia de estimação paramétrica robusta aplicada a um veículo autônomo de superfície

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Santos Neto, Accacio Ferreira dos
• Orientador(a): Honório, Leonardo de Mello
• Banca de defesa: Pinto, Milena Faria , Bortoni, Edson da Costa , Oliveira, Leonardo Willer de , Marcato, André Luis Marques
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Veículos autônomos de superfície; Identificação de sistemas; Projeto de sinais de identificação; Estimação paramétrica robusta; Otimização; Autonomous surface vehicles; System identification; Identification signals design; Robust parameter estimation; Optimization
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://doi.org/10.34019/ufjf/te/2021/00109; https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14004

Sabe-se que em atividades de água corrente ou quando expostos a ventos e ondas, os Veículos Autônomos de Superfície (VASs) estão expostos aos cenários mais desafiadores. Nessas condições, o conhecimento de um modelo matemático robusto é um aspecto fundamental para o ajuste do sistema de controle. Constituindo, portanto, premissa básica para alcançar segurança e desempenho nos cenários de incertezas. E neste contexto que este trabalho apresenta uma nova metodologia de identificação a partir do uso de múltiplos sinais de identificação. Nesta perspectiva, o experimento de identificação é composto por múltiplos sinais otimizados do tipo Amplitude-modulated PseudoRandom Binary Signal (APRBS). Estes são projetados para excitar distintas amostras no torno da estimação inicial do sistema e são otimizados por uma topologia composta pelo Particle Swarm Optimization (PSO) e Método dos Pontos-Interiores (MPI). Através deste artifício busca-se ampliar a capacidade de excitação do experimento e, portanto, proporcionar a estimação de modelos paramétricos mais robustos e confiáveis. Para verificar a eficácia da metodologia, um problema de modelagem do VAS do tipo catamarã foi escolhido. Os resultados demostraram alta similaridade entre os modelos estimados e a embarcação real em todas as etapas, inclusive nos diversos testes de validação. Portanto, demonstrando a aplicabilidade do método proposto e sua capacidade de produzir modelos paramétricos mais robustos e confiáveis.