Identificação não-paramétrica de sistemas mecânicos usando filtros de Kautz

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Scussel, Oscar
• Orientador(a): Silva, Samuel da
• Banca de defesa: Lee, Huei Diana , Oliveira, Gustavo Henrique da Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual do Oeste do Parana; Foz do Iguaçu
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas Dinâmicos e Energéticos
• Departamento: Centro de Engenharias e Ciências Exatas
• País: BR
• Palavras-chave em Português: identificação desistemas; funções de resposta ao impulso (IRFs); método das covariância; funções ortogonais de Kautz (OKFs); otimização multi-objetivo
• Palavras-chave em Inglês: system identifi; cation; Impulse Response Functions (IRFs); covariance cethod; Orthogonal Kautz Functions (OKFs); multi-objective optimization
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA:MATEMATICA:GEOMETRIA E TOPOLOGIA:SISTEMAS DINAMICOS
• Link de acesso: http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1066

Impulse Response Functions (IRFs) are important in many engineering applications, mainly in structural dynamics and modal analysis involving experimental modal tests. These IRFs can be identified through several methods. Among these, the classical covariance method is one of the most used and it is based on the sum of convolution from the correlation functions between input and output signals known. However, this method is limited because it employs a large number of samples and has drawbacks related to over parametrization. In this sense, this work presentes and review the covariance method expanded in the ortonormal basis Kautz functions, because this alternative way allows to avoid these drawbacks. In order to ilustrate the procedure an algorithm with multiple objective functions to obtain the optimal poles of the Kautz filter is shown. The results are provided through three degree-of-freedom mechanical system simulated and experimental data in a beam to show the advantages, drawbacks, simplicity and efficiency of the proposed approach.