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Filtro não linear robusto para rastreamento de alvos ágeis

Flávio Eler de Melo 17 June 2009 (has links)
O problema de rastreio de aviões ágeis, sob altas acelerações, utilizando-se de filtros recursivos de estimação, necessita de modelos suficientemente sofisticados para a determinação de trajetórias com precisão desejável. Como conseqüência, surge a complexidade do algoritmo de estimação, que suscita métodos mais elaborados e com maior demanda de recursos computacionais, tanto para o tratamento de não linearidades do modelo quanto para a manipulação de um número maior de variáveis de estado que o caracterizam. Os modelos bidimensionais considerados para o rastreio de aviões civis em sistemas de controle de tráfego aéreo mostram-se insuficientes para o tratamento de manobras tridimensionais com consideráveis variações de altitude. Os modelos tridimensionais de curva constante, de curva plana variável e de curva coordenada possuem degradação de desempenho para alvos que perfazem curvas não planas e com razão de curva variável. O modelo de dinâmica de vôo de corpo rígido, para três dimensões, é relativamente complexo para constituir a base de um filtro de estimação prático e requer a observação da atitude do alvo, de forma colaborativa ou por imageamento, além de algum conhecimento a priori de parâmetros aerodinâmicos. O presente trabalho resolve as limitações dos modelos constantes da literatura utilizando um modelo de dinâmica de vôo de um ponto de massa que leva em conta características aerodinâmicas típicas para o movimento longitudinal. Este tratamento fornece um modelo dinâmico com um nível de detalhamento capaz de representar bem as manobras arrojadas, sem torná-lo complexo o suficiente para inviabilizar a realização do filtro. Este modelo é utilizado para o desenvolvimento de um filtro de estimação não linear, baseado no filtro de Kalman-Bucy estendido (EKBF). O filtro leva em conta a equação de estado em tempo contínuo e a equação de medida em tempo discreto, uma vez que a dinâmica de alvos ágeis é muito bem descrita em tempo contínuo, enquanto que a trajetória observada pelo sensor é essencialmente digital. Duas extensões deste filtro são estudadas: (i) o uso de termos de segunda ordem na aproximação do modelo conforme a teoria de Daum; e (ii) o emprego de uma rede neural acoplada ao filtro, treinada iterativamente, para a compensação de erros de modelagem e de cálculos das estimativas (NEKBF). As avaliações de desempenho qualitativa e quantitativa do modelo proposto, bem como das duas variações, é feita por meio de métodos sistemáticos de aferição de não linearidades, efeitos de bias, precisão e robustez. Conclui-se que o filtro proposto é suficientemente preciso para ser aplicado em sistemas de defesa e, com as extensões propostas, apresenta a robustez adequada para o rastreio de alvos em combate.
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Análise de integração entre IMU e GPS utilizando filtro de Kalman

Islan Peterson Monteiro Ferreira 26 October 2009 (has links)
Sistemas de posicionamento por satélite, GNSS (Global Navigation Satellite System), são amplamente utilizados por navios, automóveis, aeronaves, tropas militares, medições geológicas, fornecendo basicamente posição, velocidade e referência de tempo. O uso, entretanto, é condicionado à disponibilidade do sinal eletromagnético proveniente dos satélites, que pode ser obstruído por montanhas, edifícios, florestas e túneis, por exemplo, sendo também suscetível às condições climáticas. Outra característica dos sistemas de posicionamento por satélite é que os dados são atualizados tipicamente com uma taxa entre 1Hz e 10Hz. Assim, estes sistemas representam uma fonte de informações que, apesar de possuir erros limitados e eventualmente pequenos, apresentam baixa taxa de atualização em relação à dinâmica de navegação e pode não estar disponível em todos os instantes. As unidades de medidas inerciais, IMU (Inertial Measurement Unit), são formadas por sensores que fornecem informações de força específica e velocidade angular. A partir daí, a computação dos cálculos das equações de navegação é feita para fornecer posição, velocidade e atitude do veículo. Uma vez que depende apenas dos dados da IMU e do conhecimento da condição inicial, estes sistemas são autônomos e independentes de qualquer fonte externa de sinais. Além disso, possuem taxas de atualização bem mais elevadas, variando entre cerca de 100Hz e 400Hz, e são menos suscetíveis a condições do ambiente do que o GNSS. Entretanto, os erros dos sensores inerciais, mesmo que pequenos, causam desvios crescentes na solução de navegação, tornando o sistema inercial pouco confiável para navegação de longa duração. Uma forma de aliar o melhor de cada sistema -- Inercial e GNSS -- é através da integração dos dados se seus sensores, de forma a se obter resultados que estejam disponíveis a uma taxa mais elevada e promover a redução e a limitação de erro através das atualizações do GNSS. Para tanto, um algoritmo bastante utilizado que consegue cumprir esta tarefa é o Filtro de Kalman (KF). Este trabalho apresenta um estudo de um sistema de integração de dados de navegação inercial, de uma IMU, com informações de sistemas de posicionamento por satélite. Aqui, o sistema GNSS escolhido é o GPS (Global Positioning System). A implementação do Filtro de Kalman é feita em ambiente MATLAB/Simulink, em que o movimento simulado de uma aeronave é utilizado como referência e o algoritmo é analisado, comparando-se dados de navegação estimados da aeronave, com a trajetória originalmente simulada. Os resultados aqui apresentados mostram o comportamento do erro do sistema integrado pelo Filtro de Kalman em relação aos dados de referência obtidos a partir do movimento simulado da aeronave, inclusive com a interrupção do sinal GNSS por um determinado período.
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Failure prognosis methods and offline performance evaluation

Bruno Paes Leão 08 December 2011 (has links)
The capability of predicting failure events of systems and components can provide benefits in equipment operation and maintenance. For this reason, the subject of failure prognosis is gaining greater attention from academia and industry over the last years. This work presents novel contributions related to the development and performance evaluation of failure prognosis solutions. One important step in failure prognosis is the estimation of the health state of the monitored equipment and its trend. Here, Sigma-Point Kalman Filter (SPKF) algorithms are employed for this purpose and their performance is compared to Particle Filter (PF) algorithms which are commonly cited in literature for this kind of application. Once the health state and its trend are estimated, in order to proceed with the failure prognosis, it is necessary to use this information to predict the remaining useful life (RUL) of the equipment. The RUL estimate is commonly yielded on the form of a probability distribution. A novel method, based on the Unscented Transform (UT), is presented and evaluated for this purpose. Results indicate that this approach may provide benefits when compared to the usual Monte Carlo based method. Finally, after a failure prognosis solution is developed, it is necessary to adequately evaluate its performance. This work also comprises the proposition of a novel method for such assessment, based on the use of the Probability Integral Transform (PIT). Such new method provides a measure of how adequately the proposed RUL probability distributions fit the available set of ground truth validation data. Also, additional proposed features make it possible to take into consideration the impact of the size of the validation data set into the uncertainty of the resulting metrics.
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Estimação distribuída de erros em sistemas de navegação inercial auxiliada

Ronan Arraes Jardim Chagas 13 November 2012 (has links)
Uma rede de sensores distribuídos estimando processos dinâmicos pode atingir um nível de robustez maior na operação. Nesse cenário, se um determinado nó apresentar falhas, as informações oriundas da rede poderão impedir a degradação significativa ou a interrupção do processo de estimação. A literatura científica possui um desenvolvimento vasto em algoritmos para fundir informações em uma rede de sensores na qual cada nó está observando o mesmo processo dinâmico. Também existem alguns desenvolvimentos para fundir essas informações quando a comunicação ocorre com atrasos. Entretanto, no melhor conhecimento do autor, ainda não foram desenvolvidos algoritmos para realizar estimação distribuída quando os nós observam processos diferentes, mas relacionados entre si, em redes cuja comunicação envolve atrasos. Aplicações interessantes fazem parte desse tipo de cenário, como, por exemplo, a estimação dos respectivos erros de navegação e dos sensores em cada um dos sistemas de navegação embarcados em veículos aéreos não-tripulados (VANTs) voando em formação e munidos de algum dispositivo de comunicação. Dessa forma, esse trabalho buscou desenvolver técnicas para fundir medidas atrasadas em redes de sensores nas quais os nós não compartilham o mesmo modelo dinâmico. Dois novos algoritmos sub-ótimos foram propostos: a extrapolação de medidas e o transporte de medidas. Estes foram comparados com uma abordagem clássica de fusão de medidas atrasadas em um filtro de Kalman, que é ótima por construção, e que foi adaptada para o problema distribuído em questão. Num primeiro momento, os algoritmos foram analisados de maneira teórica, calculando-se a performance esperada, a necessidade de memória e a carga computacional baseada no número de operações de ponto flutuante. Logo após, os algoritmos foram testados em um exemplo numérico simplificado para uma primeira validação. Então, uma rede de VANTs simulados foi construída e foi considerado que os veículos trocam, com atraso, as medidas dos sensores GNSS aliadas com uma informação da posição relativa entre as aeronaves. Os dois algoritmos desenvolvidos foram comparados com a abordagem ótima e seus respectivos desempenhos e cargas computacionais foram numericamente aferidos. Concluiu-se que, para fins práticos, os métodos sub-ótimos fundem apropriadamente as medidas atrasadas, limitando os erros de navegação, e apresentam carga computacional significativamente menor do que o método ótimo. A performance da extrapolação de medidas se mostrou bastante degradada quando o atraso na troca de informações é alto. Já o transporte de medidas obteve performance muito similar à abordagem clássica em todos os cenários simulados. Dessa forma, a investigação indica que os métodos desenvolvidos apresentam uma melhor razão custo/benefício com respeito à abordagem ótima para a aplicação mencionada, tanto em cenários com atrasos pequenos como em situações com atrasos grandes.
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Controle adaptativo paralelo usando redes neurais com identificação explícita da dinâmica não modelada.

Daniel Oliveira Cajueiro 00 December 2000 (has links)
Esta tese propõe uma nova estratégia de controle adaptativo paralelo neural em que uma única rede neural é usada para identificar e controlar simultaneamente uma planta. A idéia por trás dessa estratégia de controle adaptativo é compensar a entrada de controle gerada por um controlador retroalimentado convencional. O processo de treinamento da rede neural é realizado através de duas técnicas: backpropagation e filtro de Kalman estendido. Adicionalmente, a convergência do erro de identificação é analisada através do segundo método de Lyapunov. O desempenho da estratégia proposta é avaliado através de simulações com plantas lineares e não-lineares, comparação com outras técnicas de controle adaptativo que usam redes neurais e uma aplicação em tempo real desenvolvida no processo térmico PT-326 disponível no ITA-IEES. É considerado também o problema de se controlar um reator contínuo perfeitamente agitado, que é um sistema padrão tipicamente utilizado para o teste de novas estratégias de controle.
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Controle vetorial de motores de indução sem sensor de velocidade.

Florence Morais Garcia 00 December 2002 (has links)
Este trabalho apresenta uma detalhada análise a respeito da estimação de fluxo e velocidade de rotor em motores de indução, operando sob controle vetorial direto. É realizado um estudo comparativo de desempenho entre várias técnicas de estimação baseado em condições realistas de operação, exibindo variações paramétricas, ruídos de medida e operação em baixas velocidades. São analisadas estratégias de estimação determinísticas e estocásticas, utilizando observadores de estado e estimadores baseados na teoria de filtro de Kalman. São propostos melhoramentos para um observador de estados baseado no conceito modo deslizante e um novo método de estimação simultânea de fluxo, velocidade e resistência de rotor utilizando filtro de Kalman estendido. As características do observador tipo modo deslizantes são aprimoradas, propondo-se um novo procedimento de integração do fluxo de rotor, permitindo uma adequada estimação dentro de uma ampla faixa de velocidades de operação. O estimador via FKE encontra-se na forma delayed state filter e também é feita uma análise sobre a viabilidade da estimação conjunta de velocidade e resistência de rotor, pois é sabido que, neste caso, há dificuldade em se obter estimativas adequadas para ambas as variáveis simultâneamente. Os resultados de simulação mostram a efetividade dos estimadores propostos, no que se refere às seguintes características de desempenho: comportamento transitório, acurabilidade estática e robustez a ruídos e variações nos parâmetros do modelo.
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Sistema de posicionamento dinâmico baseado em visão computacional e laser. / Dynamic positioning system based on computer vision and laser.

Buscariollo, Paulo Henrique 10 July 2008 (has links)
Nos últimos anos, tem se intensificado o desenvolvimento de novas tecnologias para serem aplicadas à veículos submersíveis não tripulados. Uma delas é a visão computacional, que tem o objetivo de extrair informações úteis das imagens captadas do ambiente, podendo ser utilizada como um sensor para o posicionamento do veículo, além de contribuir para o reconhecimento automático de objetos a serem inspecionados. A finalidade de um veículo submersível não tripulado é efetuar missões de inspeções ou pequenos reparos em estruturas submersas em meios oceânicos ou fluviais. Nessas operações, é importante que o veículo possua um controle autônomo, por meio de um sistema de posicionamento dinâmico, para facilitar a sua operação e garantir o sucesso da missão. Em função destas necessidades, este trabalho concentra-se no desenvolvimento de um sistema de visão computacional auxiliado por ponteiros de raio laser, que geram marcos visuais artificiais em ambientes não estruturados, possibilitando medir distâncias e ângulo de aproamento baseado no método da triangulação. Foram testados lasers com diferentes comprimentos de onda, em ambiente aéreo e subaquático, com diferentes índices de turbidez, nível de luminosidade e distância. Baseado nos resultados e utilizando o sistema de visão e laser como método de sensoriamento, foi projetado e implantado um sistema de posicionamento dinâmico para o plano horizontal, utilizando Filtro de Kalman. A avaliação do sistema de posicionamento dinâmico e do método de sensoriamento foi realizada por meio de simulação numérica e averiguação experimental, utilizando-se um modelo reduzido de um veículo de superfície no laboratório do Departamento de Engenharia Naval e Oceânica da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Os resultados experimentais indicaram a viabilidade da aplicação do método de sensoriamento baseado em visão computacional e laser para sistemas de posicionamento dinâmico, mostrando-se um método simples, confiável, ativo e independente. / The development of new technologies to improve unmanned underwater vehicles has recently intensified. Computer vision, one such example, has the objective of extracting useful information from images captured in the environment; this information can facilitate vehicle positioning and the reconnaissance of objects to be inspected. Purposes of unmanned underwater vehicles include inspection missions and small repairs in underwater structures located in oceans or rivers. For these operations it is important for the vehicle to have an autonomous control system using dynamic positioning system to facilitate its operation and to guarantee the missions success. Given these necessities, this study concentrates on the development of a computer vision system supported by laser pointing devices that generate artificial landmarks in non-structured environments, facilitating distance and angle measurement based on the triangulation method. Lasers of different wavelengths were tested in air and underwater environments, where the latter had different indices of turbidity, levels of luminosity, and distance. Based on the results and utilizing the system of vision and laser as a sensor method, a dynamic positioning system for the horizontal plane has been created through the use of Extended Kalman Filter. The evaluation of this dynamic positioning system and of the sensor method was accomplished through numeric simulation and experimental checks using a reduced model of a surface vehicle, located in the University of São Paulos Department of Naval and Oceanic Engineering. The experimental results show that the application of the sensor method based on laser and computer vision for the dynamic positioning system is viable and proved to be an independent, active, reliable, and simple method.
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Um modelo para inferência do estado emocional baseado em superfícies emocionais dinâmicas planares. / A model for facial emotion inference based on planar dynamic emotional surfaces.

Ruivo, João Pedro Prospero 21 November 2017 (has links)
Emoções exercem influência direta sobre a vida humana, mediando a maneira como os indivíduos interagem e se relacionam, seja em âmbito pessoal ou social. Por essas razões, o desenvolvimento de interfaces homem-máquina capazes de manter interações mais naturais e amigáveis com os seres humanos se torna importante. No desenvolvimento de robôs sociais, assunto tratado neste trabalho, a adequada interpretação do estado emocional dos indivíduos que interagem com os robôs é indispensável. Assim, este trabalho trata do desenvolvimento de um modelo matemático para o reconhecimento do estado emocional humano por meio de expressões faciais. Primeiramente, a face humana é detectada e rastreada por meio de um algoritmo; então, características descritivas são extraídas da mesma e são alimentadas no modelo de reconhecimento de estados emocionais desenvolvidos, que consiste de um classificador de emoções instantâneas, um filtro de Kalman e um classificador dinâmico de emoções, responsável por fornecer a saída final do modelo. O modelo é otimizado através de um algoritmo de têmpera simulada e é testado sobre diferentes bancos de dados relevantes, tendo seu desempenho medido para cada estado emocional considerado. / Emotions have direct influence on the human life and are of great importance in relationships and in the way interactions between individuals develop. Because of this, they are also important for the development of human-machine interfaces that aim to maintain natural and friendly interactions with its users. In the development of social robots, which this work aims for, a suitable interpretation of the emotional state of the person interacting with the social robot is indispensable. The focus of this work is the development of a mathematical model for recognizing emotional facial expressions in a sequence of frames. Firstly, a face tracker algorithm is used to find and keep track of a human face in images; then relevant information is extracted from this face and fed into the emotional state recognition model developed in this work, which consists of an instantaneous emotional expression classifier, a Kalman filter and a dynamic classifier, which gives the final output of the model. The model is optimized via a simulated annealing algorithm and is experimented on relevant datasets, having its performance measured for each of the considered emotional states.
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Desenvolvimento de um sistema de alarme inteligente para equipamentos de monitorização multiparamétrica de pacientes. / Development of an intelligent alarm system for patient multiparametric monitoring equipaments.

Erick Darío León Bueno de Camargo 22 September 2006 (has links)
O objetivo deste trabalho é desenvolver a arquitetura de um Sistema de Alarme Inteligente visando à aplicação deste em um Equipamento de Monitorização Multiparamétrica de Pacientes que deverá estar em conformidade com normas internacionais de segurança de equipamentos eletromédicos, tema este que surgiu durante o projeto de um Equipamento de Monitorização Multiparamétrica de Pacientes desenvolvido na Intermed Equipamento Médico Hospitalar Ltda. Esta arquitetura propõe o uso de um método robusto para fusão de sensores através de Filtro de Kalman, como apresentado por Ebrahim, Feldman e Bar-Kana (1997), onde a partir de diferentes sensores fornecendo valores de freqüência cardíaca obtemos um valor ótimo da freqüência cardíaca livre de artefatos e mais preciso do que o disponível por qualquer sensor individualmente. Os sinais fisiológicos do paciente, juntamente com o valor ótimo da freqüência cardíaca, são então transformados em variáveis semânticas e analisados através de lógica fuzzy a fim de se identificar condições de alarme presentes no paciente. O sistema desenvolvido é detalhado para um cenário clínico, correspondendo a uma Unidade de Tratamento Intensivo Cardíaca, onde os principais parâmetros de configuração do sistema foram obtidos através de entrevistas com profissionais da área de saúde. O desenvolvimento do sistema foi focado no atendimento às Normas Internacionais aplicáveis mais atuais, que passaram a permitir Sistemas de Alarme Inteligente em 2003. O sistema foi simulado para o cenário clínico detalhado, onde foram analisados três pacientes em diferentes casos. Durante a simulação foi mostrada a influência de um valor mínimo do grau de coincidência para validação das condições de alarme, onde obtivemos valores adequados utilizando para isso um valor de 50%. Ao final mostramos também a importância de se levar em consideração a prioridade das condições de alarme no sistema proposto, o que além de ser um requisito de norma, influencia diretamente no comportamento do sistema, e conseqüentemente na resposta esperada pelo operador em função da mensagem a ele apresentada. / The objective of this work is the development of an Intelligent Alarm System architecture aiming at its application on a Multiparameter Patient Monitoring Equipment, which must be in compliance to international electrical medical equipment safety standards. This theme was raised during the project of a Multiparameter Patient Monitoring Equipment developed at Intermed Equipamento Médico Hospitalar Ltda. This architecture proposes a robust method for sensor fusion using a Kalman Filter as presented by Ebrahim, Feldman and Bar-Kana (1997), in which sensor measurements of heart rate are used to derive a predicted value for this parameter free of artifacts and more precise than any of the individual measurements. The patient vital signs are then, together with the predicted value of the heart rate, transformed into semantic variables and analyzed through fuzzy logic in order to identify alarm conditions. The proposed system is detailed for a clinic scenario, corresponding to a Cardiac Intensive Care Unit, where the main configuration parameters were obtained through interviews with health care professionals. The system development was focused on the compliance to International Standards at present day, which allow the use of Intelligent Alarm Systems since 2003. The system was simulated for the detailed clinic scenario with three patients in different cases. The simulations show the influence of a minimal grade of coincidence value for the validation of the alarm conditions, where we obtained good results using a value of 50%. At the end of this work, it is shown the importance of considering the alarm priority, which not only is a standard requirement, but also interferes directly on the system behavior, and consequently, on the operator´s expected response to the message.
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Um modelo para inferência do estado emocional baseado em superfícies emocionais dinâmicas planares. / A model for facial emotion inference based on planar dynamic emotional surfaces.

João Pedro Prospero Ruivo 21 November 2017 (has links)
Emoções exercem influência direta sobre a vida humana, mediando a maneira como os indivíduos interagem e se relacionam, seja em âmbito pessoal ou social. Por essas razões, o desenvolvimento de interfaces homem-máquina capazes de manter interações mais naturais e amigáveis com os seres humanos se torna importante. No desenvolvimento de robôs sociais, assunto tratado neste trabalho, a adequada interpretação do estado emocional dos indivíduos que interagem com os robôs é indispensável. Assim, este trabalho trata do desenvolvimento de um modelo matemático para o reconhecimento do estado emocional humano por meio de expressões faciais. Primeiramente, a face humana é detectada e rastreada por meio de um algoritmo; então, características descritivas são extraídas da mesma e são alimentadas no modelo de reconhecimento de estados emocionais desenvolvidos, que consiste de um classificador de emoções instantâneas, um filtro de Kalman e um classificador dinâmico de emoções, responsável por fornecer a saída final do modelo. O modelo é otimizado através de um algoritmo de têmpera simulada e é testado sobre diferentes bancos de dados relevantes, tendo seu desempenho medido para cada estado emocional considerado. / Emotions have direct influence on the human life and are of great importance in relationships and in the way interactions between individuals develop. Because of this, they are also important for the development of human-machine interfaces that aim to maintain natural and friendly interactions with its users. In the development of social robots, which this work aims for, a suitable interpretation of the emotional state of the person interacting with the social robot is indispensable. The focus of this work is the development of a mathematical model for recognizing emotional facial expressions in a sequence of frames. Firstly, a face tracker algorithm is used to find and keep track of a human face in images; then relevant information is extracted from this face and fed into the emotional state recognition model developed in this work, which consists of an instantaneous emotional expression classifier, a Kalman filter and a dynamic classifier, which gives the final output of the model. The model is optimized via a simulated annealing algorithm and is experimented on relevant datasets, having its performance measured for each of the considered emotional states.

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