http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/38362| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2019_JeanGonzalezSilva.pdf | 1,99 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Filtros de Kalman adaptativos para sistemas não-lineares |
| Autor(es): | Silva, Jean Gonzalez |
| Orientador(es): | Fortaleza, Eugênio Liborio Feitosa |
| Assunto: | Estimadores Filtros adaptativos Matriz de covariância Sistemas não-lineares Filtro de Kalman estendido Bola e barra Massa mola amortecedor Quatro tanques |
| Data de publicação: | 29-Jun-2020 |
| Data de defesa: | 22-Dez-2019 |
| Referência: | SILVA, Jean Gonzalez. Filtros de Kalman adaptativos para sistemas não-lineares. 2019. 70 f., il. Dissertação (Mestrado em Sistemas Mecatrônicos)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | O filtro de Kalman é amplamente utilizado para estimar estados em propostas de controle. Entretanto, ele requer correto conhecimento das estatísticas de incertezas para o bom desempenho em implementações em sistemas reais. Deste modo, este trabalho apresenta nova proposta de adaptação em covariância de incertezas de processo aplicada em filtro de Kalman estendido e filtro de Kalman unscented para sistemas não-lineares. A covariância de incertezas de processo é estimada em tempo real através de média móvel exponencial. Simulações numéricas de sistema massa-mola-amortecedor não-linear, bola e barra (instável), e quatro tanques (múltiplas entradas múltiplas saídas e fase não mínima) foram realizadas para ilustrar o bom desempenho com boas estimativas e baixos tempos de execução obtido dos algoritmos propostos. |
| Abstract: | The Kalman filter is one of the most widely used methods for state estimation and control purposes. However, it requires correct knowledge of noise statistics in order to obtain optimal performance in real-life applications. Therefore, this work presents a novel approach to adapt the process noise covariance applied in nonlinear systems by using the extended Kalman filter and unscented Kalman filter. The changes of process noise covariance are estimated in real-time based on exponential moving average. The great performance of the proposed algorithms shown by good estimations with low execution time is demonstrated with numerical simulations through examples: nonlinear mass-spring-damper system, ball beam (unstable), and four tank (multiple input multiple output and non minimal phase). |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2019. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos |
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| Agência financiadora: | CAPES |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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