Durante a operação de um controlador MPC, a planta pode ir para outro ponto de operação principalmente pela decisão operacional ou pela presença de perturbações medidas/não-medidas. Assim, o modelo do controlador deve ser adaptado para a nova condição de operação favorecendo o controle sob as novas condições. Desta forma, as condições ótimas de controle podem ser alcançadas com a maior quantidade de modelos identificados e com um controlador adaptativo que seja capaz de selecionar o melhor modelo. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de controle adaptativo com identificação on-line do melhor modelo o qual pertence a um conjunto previamente levantado. A metodologia proposta considera um controlador em duas camadas e a excitação do processo através de um sinal GBN na camada de otimização com o controlador em malha fechada. Está sendo considerada a validação deste controlador adaptativo através da comparação dos resultados com duas diferentes técnicas Controlador MMPC e Identificação ARX, para a comprovação dos bons resultados desta metodologia. / During the operation of a MPC, the plant can change the operation point mainly due to management decision or due to the presence of measured or unmeasured disturbances. Thus, the model of the controller must be adapted to improve the control in the new operation conditions. In such a way, a better control policy can be achieved if a large number of models are identified at the possible operation points and it is available an adaptive controller that is capable of selecting the best model. In this work is presented a methodology of adaptive control with on-line identification of the most adequate model which belongs to a set of models previously obtained. The proposed methodology considers a two-layer controller and process excitation by a GBN signal in the LP optimization layer with the controller in closed loop mode. It is also presented the adaptive controller validation by comparing the proposed approach with two different techniques - MMPC and ARX Identification, to confirm the good results with this new methodology to the adaptive controller.

Este trabalho apresenta um método empírico para previsão de sobrecargas transientes em sistemas computacionais por meio de modelagem dinâmica. A técnica, baseada em aproximações lineares e invariantes no tempo, tem como objetivo identificar a capacidade de um sistema computacional absorver variações na carga de trabalho. Experimentalmente, a identificação dessa capacidade do sistema pode ser feita por meio de técnicas de avaliação de desempenho, em que a abordagem prevalente é a estimação da capacidade estática em regime estacionário de operação, observando-se o desempenho sob demanda constante. Entretanto, essa avaliação não considera o regime transiente do sistema, i.e durante o período de restabelecimento ao regime estacionário após uma perturbação, e durante o qual, o esforço exigido pode ser bastante diverso, e potencialmente acima daquele apurado sob condições de regime estacionário. A proposta deste trabalho é a formulação de uma metodologia para avaliação de desempenho em regime transiente em sistemas computacionais sob carga de trabalho variável e que forneça informação para o dimensionamento de recursos e políticas de controle de admissão que evitem sobrecargas por efeitos transitórios. A metodologia baseia-se na parametrização de um modelo dinâmico a partir de ensaios experimentais, considerando perturbações bruscas e de longa duração, e os resultados são avaliados por comparação das predições do modelo em relação aos objetivos por simulação ou aferição. / This research work introduces an empirical method for the prediction of transient overloads in computer systems by means of dynamical modeling. The technique, based on linear time-invariant approximations, aims at identifying the computer systems capacity in absorbing variations on the workload. Experimentally, this capacity identification can be carried out from performance evaluation methods, whose prevalent approach is the estimation of the static capacity under stationary operational regime, by observing the performance under constant demand. Nevertheless, this kind of evaluation does not take into account the systems transient regime, i.e. the period during of the restablishment to the stationary regime after the perturbation, and within which, the effort required from the systems may be diverse and potentially superior to that measured under the stationary condition. This work proposes the formulation of a methodology for performance evaluation in transient regime of computer systems submitted to variable workloads, aimed at providing information for dimensioning or resources and design of admission control policies capable of avoiding overloads due to transitory effects. The methodology relies on the parametrization of a dynamical model obtained from experimental procedures, considering abrupt, long-lasting distrubances, and the results are evaluated through comparison of the model prediction with the simulated system.

Orientadores: Wagner Caradori do Amaral, Ricardo Jose Grabrielli Barreto Campello / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T11:25:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Machado_JeremiasBarbosa_D.pdf: 2223883 bytes, checksum: 7d80c9cb7424fcd634de89e7d64765f8 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Este trabalho enfoca a modelagem e identificação de sistemas dinâmicos não-lineares estáveis através de modelos fuzzy Takagi-Sugeno (TS) e/ou Volterra, ambos com estruturas formadas por bases de funções ortonormais (BFO), principalmente as bases de funções ortonormais generalizadas (GOBF - Generalized Orthonormal Basis Functions) com funções internas. As GOBF¿s com funções internas modelam sistemas dinâmicos com múltiplos modos através de uma parametrização que utiliza somente valores reais, sejam os polos do sistema reais e/ou complexos. Uma das principais contribuições desta tese concentra-se na proposta da otimização e ajuste fino dos parâmetros destes modelos não-lineares. Realiza-se a identificação dos modelos fuzzy TS-BFO utilizando-se de medidas dos sinais de entrada e saída do sistema a ser modelado. Os modelos fuzzy TS-BFO são inicialmente determinados utilizando-se uma técnica de agrupamento fuzzy (fuzzy clustering) e simplificados por algoritmos que eliminam eventuais redundâncias. Em sequência desenvolve-se o cálculo analítico dos gradientes da saída do modelo TS-BFO em relação aos parâmetros do modelo (polos da BFO, coeficientes da expansão da BFO e parâmetros das funções de pertinência). Utilizando-se técnicas de otimização não-linear e o valor dos gradientes, realiza-se a sintonia fina dos parâmetros dos modelos inicialmente obtidos. Para os modelos de Volterra-GOBF desenvolve-se uma nova abordagem utilizando-se GOBF com funções internas nos kernels dos modelos. São calculados os gradientes analíticos da saída do modelo de Volterra-GOBF, seja com kernels simétricos ou não simétricos, com relação aos parâmetros a serem determinados. Estes valores são utilizados em algoritmos de otimização que possibilitam a obtenção de modelos mais precisos do sistema sem nenhum conhecimento a priori de suas características. Além da identificação de sistemas não-lineares por modelos BFO, abordou-se também, nesta tese, uma nova metodologia para a otimização de modelos lineares BFO no domínio da frequência. Neste contexto, destaca-se como principal contribuição o desenvolvimento, no domínio da frequência, do cálculo analítico dos gradientes da resposta em frequência das funções de Kautz e Laguerre, com relação aos seus parâmetros de projeto. Os valores dos gradientes fornecem a direção de busca dos parâmetros dos modelos em processos de otimização não-linear. Também foram otimizados os modelos GOBF com funções internas, com o cálculo numérico dos seus gradientes, pois, ainda não foi possível estabelecer uma fórmula genérica para o cálculo analítico dos gradientes dos modelos GOBF, de qualquer ordem, em relação aos parâmetros a serem determinados. Exemplos ilustram a aplicação e eficiência dos métodos de identificação e otimização propostos na modelagem de sistemas lineares (domínio do tempo e da frequência) e não-lineares utilizando BFO¿s. / Abstract: This work is concerned with the modeling and identification of stable nonlinear dynamic systems using Takagi-Sugeno fuzzy and Volterra models within the framework of orthonormal basis functions (OBF), mainly ladder-structured generalized orthonormal basis functions (GOBF). The ladderstructured GOBFs allows to model dynamic systems with multiple modes, real and/or complex poles, through a parameterization, which uses only real values. The main contribution of this thesis is the optimization and fine tuning of the parameters of OBF nonlinear models. The GOBF models identification are performed using only input and output measurements. The initial GOBF-TS fuzzy model is obtained using a fuzzy clustering technique and simplified by algorithms that eliminate any redundancies. Next, the analytical calculation of the gradients of GOBF-TS model concerning model parameters (GOBF poles, OBF expansion coefficients and the parameters of membership functions) is developed. A fine tuning of the model parameters is obtained by using a nonlinear optimization technique and the calculated gradients. For Volterra-GOBF models a new approach using kernels with ladder-structured GOBF is also proposed. Furthermore, Volterra-GOBF model optimization, with symmetrical or asymmetrical kernels, using an analytical gradients calculation of the output model regarding their parameters is presented. Following, a new approach for linear OBF models optimization, in frequency domain, is also addressed. In this context, the analytical calculation of the gradients of the Laguerre and Kautz frequency response concerning its parameters is presented The ladder-structured GOBF models optimization, in the frequency domain, is performed using only numerical calculation of its gradients, as it has not yet been possible to derive a generic analytical gradients. Examples illustrate the performance and effectiveness of identification methods proposed here in the modeling and optimization of linear (time domain and frequency) and non-linear systems. / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-09T11:12:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lima_NadsonMuriloNascimento_M.pdf: 1887705 bytes, checksum: e0761ce0e30dd05a47c9cfbe9b0968ef (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: A síntese de controladores representa uma importante vertente dos desenvolvimentos atuais no campo da pesquisa acadêmica e industrial. Um controlador bem projetado pode significar sucesso no que se refere aos objetivos de produção, sendo gerados materiais com as especificações desejadas e proporcionando que o sistema opere sob certas restrições, levando em consideração aspectos relativos à operabilidade, segurança e minimização de resíduos. Para tanto, sabe-se que as etapas de modelagem são fundamentais para a delineação de estratégias de controle. No entanto, a obtenção de representações matemáticas precisas e, ao mesmo tempo, aplicáveis para controle da maioria dos processos de interesse da engenharia química é uma tarefa árdua, devido à presença de comportamentos dinâmicos não lineares e variantes ao longo do espaço e do tempo. Deste modo, busca-se a obtenção de modelos mais simples, porém dotados da imprescindível representatividade inerente aos sistemas de produção, a fim de serem projetadas estruturas de controle adequadas para cada necessidade específica. Este trabalho enfoca o desenvolvimento de um controlador híbrido preditivo baseado em modelos nebulosos (fuzzy) tipo Takagi-Sugeno para processos de polimerização, os quais apresentam dinâmicas altamente complexas e de difícil modelagem matemática, dificultando assim a aplicação de metodologias convencionais de controle. Foram considerados dois casos de estudo para análise de desempenho do controlador proposto: o processo de copolimerização em solução do metacrilato de metila e acetato de vinila, e a copolimerização industrial do eteno/1-buteno com catalisador Ziegler-Natta solúvel. Os modelos fenomenológicos de ambos os processos já se encontram descritos na literatura, sendo considerados como plantas virtuais para geração de dados dinâmicos e implementação do controlador. A partir de simulações computacionais, os modelos dinâmicos nebulosos funcionais foram construídos ¿ os quais demonstraram excelentes capacidades para predição das saídas dos processos como uma função dos dados dinâmicos de entrada ¿ sendo, posteriormente, inseridos na estrutura interna do controle preditivo DMC (Dynamic Matrix Control). A escolha do controlador DMC como base para o desenvolvimento da estrutura proposta deve-se ao fato de sua notória aplicabilidade industrial, aliada à simplicidade de projeto e execução, além de possibilitar a incorporação de restrições nas variáveis controladas e manipuladas. Por fim, foram comparados os desempenhos entre os controladores híbrido e DMC convencional para os problemas regulatório e servo, fornecendo resultados satisfatórios em ambas as situações. Isto demonstra o alto potencial do algoritmo proposto para o controle de sistemas não lineares / Abstract: Controller synthesis represents an important slope of recent development in the field of academic and industry research. A well-projected controller may express the success in reference to the aim of production, and it also creates materials with desirable specification and it allows that the system operates under certain restrictions, considering aspects related to operability, safety and minimization of residue. Then, it¿s known that modeling stage is fundamental to delineation of controller strategies. However, the obtaining of precise and applicable mathematical representation to control most of relevant process in chemist engineering is an arduous task, because of the presence of nonlinear dynamic behavior and space-time variation. Therefore, it searches obtaining of simplier models, but gifted of essential representativity inherent to production system, because of this suitable control structure to each specific necessity projected. This work focus on the development of predictive hybrid controller based on fuzzy models, type Takagi-Sugeno, to process of copolymerization, that present high complex dynamic and hard mathematical modeling, what is also difficult to apply conventional methodologies of control. Two study cases that present analyze of purpose controller were considered: the process of copolymerization in solution of methyl methacrylate and vinyl acetate, and industry copolymerization of ethene/1-butene with Ziegler-Natta catalyzation. The phenomenologic models of the two processes have already described in relevant literature, and they are considered as virtual plants to create dynamic data and controller implementation. Based on computer simulation, functional dynamic fuzzy models were made ¿ they demonstrate excellent capacity to output prediction in process as a function of input dynamic data ¿ and they are, subsequently, inserted in an internal structure of DMC (Dynamic Matrix Control) predictive control. The choice of DMC controller as the base to development of proposal structure is responsible to the fact of its well-known industry applicability, allied to simplicity of the project and execution, beyond it makes possible the incorporation of restrictions in controlled and manipulated variables. Finally, the performance between hybrid controller and conventional DMC to regulatory and servo problems were compared, and it supplies satisfactory results in both situation. It demonstrates high potential of propose algorithm to control nonlinear system / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T13:03:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bezerra_GeorgeBarretoPereira_M.pdf: 1423598 bytes, checksum: 5587c3941203fcdd6c2eddb7dad89a93 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Esta dissertação trata das redes gênicas, o mecanismo de controle da ativação dos genes nas células, sob três perspectivas computacionais diferentes. Inicialmente, sob uma ótica de engenharia, é elaborada uma ferramenta de inferência de redes gênicas, capaz de reconstruir a estrutura estática dessas redes a partir de um conjunto de dados experimentais. O método proposto para essa tarefa de identificação de sistemas é especialmente projetado para conjunto de dados reduzidos, um cenário bastante comum quando se trata de dados de expressão gênica. Numa segunda etapa, é proposto um modelo computacional das redes gênicas, em que as reações bioquímicas que ocorrem na célula são vistas como equações não-lineares arranjadas numa estrutura conexionista. Desta vez, ao invés de inferir redes existentes, esse modelo é utilizado em conjunto com uma abordagem evolutiva para sintetizar redes gênicas artificiais capazes de realizar tarefas dinâmicas ¿ em específico, para solucionar um problema clássico de robótica evolutiva. Embora o modelo seja empregado como técnica de resolução de problemas, o objetivo agora é mais no sentido científico, isto é, as redes gênicas artificiais evoluídas são analisadas como modelos que podem ajudar a compreender propriedades observadas nos sistemas naturais. Finalmente, a terceira etapa consiste numa abordagem conceitual. O propósito principal é tentar compor um novo cenário para o estudo das redes gênicas, reunindo conceitos e dados empíricos de outras áreas da ciência moderna, como a neurociência e a sinergética, e investigando as implicações de uma nova ótica para o processamento de informação celular. O objetivo aqui é voltado para a compreensão dos mecanismos de processamento de informação em organismos vivos / Abstract: This dissertation deals with genetic networks, the mechanism of control of gene activity in cells, under three different computational perspectives. Initially, as an engineering approach, a computational tool for inference of genetic networks is proposed, which is able to recover the static structure of these networks from experimental datasets. This systems identification method is especially designed for small datasets, a common scenario when coping with gene expression data. In the second step, a computational model for genetic networks is proposed, in which biochemical reactions that occur inside the cell are treated as nonlinear equations in a connectionist structure. Rather than inferring networks from data, this model is used together with an evolutionary algorithm to synthesize artificial genetic networks that are able to solve dynamic tasks ¿ and in particilar, to solve a classic problem in evolutionary robotics. Although the model is used as a problem-solving technique, the objective here is primarily scientific, i.e., the evolved artificial genetic networks are viewed as an opportunity to study properties observed in natural systems. Finally, the third step comprises a conceptual approach, in which ideas from other fields of modern science, like neuroscience and synergetics, are put together to compose a new scenario to the study of the information processing in genetic networks / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Devido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação. / Due to the Predictive Control based on Model (MPC) rising in other process beyond refining and petrochemical plants, which in general have multiple inputs and outputs, there have been an increase in demand of models generated by system identification. Identify models that accurately represent the dynamics of the process depends largely on the characteristics of the processes excitation signals. Thus, the focus of this work is to perform a study of the typical signals used in identification systems, PRBS and GBN, in a multivariable approach. The study carried out in this work begins on the individual generation characteristics of the signals, and then an analysis is made of input signals cross-correlation, by observing the in uence of this on the identification results. Avoid a high correlation among the input signals allows to determine the effect of each input on the output of the identification process. An important point in the signals design for multivariable system identification is its frequency to get excite the processes in the normal operation frequency regions and thus extract the maximum dynamic information possible of the process. The studied characteristics are evaluated by testing three different simulated plants, categorized as well, medium and ill conditioned. These implementations were made using GBN and PRBS signals of dierent frequencies. Expressions to characterize the excitation signals were evaluated identifying the processes in open and closed-loop. For ill-conditioned plants were implemented signals composed by a fully correlated part and a non-correlated part, known as two-step method. Finally, identification experiments are performed on a real time application in a pilot pH neutralization plant. The tests were made in the plant in order to evaluate the frequency and correlation studies in a real application. The results show that the completely uncorrelated signals condition must not be satisfied to have good results on the identified models, which besides allows greater exibility in the generation of the excitation signals set.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-06-14T14:24:37Z No. of bitstreams: 1 luizantoniocorreajunior.pdf: 10680548 bytes, checksum: ce7a694d4d68a5a959f30492cf71a879 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-06-27T14:51:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 luizantoniocorreajunior.pdf: 10680548 bytes, checksum: ce7a694d4d68a5a959f30492cf71a879 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-27T14:51:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 luizantoniocorreajunior.pdf: 10680548 bytes, checksum: ce7a694d4d68a5a959f30492cf71a879 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Esta dissertação descreve, inicialmente, um sistema implementado em FPGA para a geração de modulações digitais. Posteriormente, descreve uma plataforma capaz de realizar a estimação de modelos com coeficientes lineares e demonstra aplicações de pré-distorção. O trabalho começa com uma breve visão sobre os conceitos básicos envolvidos na dissertação. É descrito como se comportam os sinais e os sistemas no domínio discreto, é feito um resumo sobre o que é um FPGA e, após isso, são analisadas figuras de mérito, ferramentas matemáticas utilizadas para medir a qualidade dos modelos. No capítulo 3, é apresentada uma ferramenta em FPGA capaz de gerar sinais com diversas modulações digitais que serão utilizadas na identificação e pré-distorção. No capítulo 4 é abordado a construção e validação de um algoritmo de estimação eficiente utilizando o método de Mínimos Quadrados. A identificação de um filtro, utilizando um sinal de trem de impulsos, é mostrado na seção 4.2. A resposta do filtro no domínio da frequência é comparada com a resposta medida por um equipamento comercial, onde os resultados mostram que o modelo obtido representa bem um filtro real. A criação de um modelo de pré-distorção é mostrado no capítulo 5. A qualidade do modelo é avaliada por quatro Figuras de Mérito diferentes. As conclusões sobre o trabalho e as pesquisas futuras são apresentadas no último capítulo. / This work describes initially a system implemented in FPGA for the generation of a digital modulations. After, it describes a platform capable of performing the estimation of a device under test. Finally, it shows applications of this platform for pre-distortion purposes. A brief overview of the basic concepts involved in the dissertation are presented, as signals and systems in the discrete domain, FPGA, and Figures of Merit, tools used to measure the quality of the models. In chapter 3, a FPGA tool capable of generating signals with various digital modulations is presented. This platform will lately be used for identification and pre-distortion purposes. Chapter 4 shows the construction of efficient estimation algorithm using the Least Squares method. The identification of a filter using a pulse wave signal is shown in the section 4.2, and the resulting frequency domain curve is compared to that generated by a commercial equipment, where results show that the estimated model represents well a real filter. A pre-distortion model of a filter is shown in the chapter 5. The quality of the model is evaluated by four different Figures of Merit. Conclusions about the work and future research are drawn in the last chapter.

Orientador: José Maria Campos dos Santos / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-19T06:05:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sica_MauricioRoselli_M.pdf: 6187406 bytes, checksum: eb76c3ee4e60cfc7e2fbff17dbb0b05b (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: As simulações físicas em laboratórios da indústria automotiva são realizadas utilizando informações colhidas de veículos que são submetidos a ciclos de testes em rotas urbanas. Medir as respostas em pontos específicos durante uma rota de teste, não significa conhecer as excitações a que o veículo esta sendo submetido, visto que este normalmente é composto por sistemas mecânicos não lineares. O objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo que possibilite através dos dados de resposta medidos em campo, conhecer as excitações de entrada, contribuindo para a reprodução da rota de teste. A metodologia utilizada está baseada na obtenção de funções de resposta em freqüência, de modelos lineares simples e no desenvolvimento de sinais de entrada, capazes de reproduzir as mesmas respostas medidas nas rotas nos sistemas não lineares. O algoritmo desenvolvido foi avaliado com simulações em sistemas lineares e não lineares de um, dois e quatro graus de liberdade. Através dos sinais de resposta medidos em um sistema e, utilizando sinal de identificação tipo Schroeder, foi possível estimar as forças de excitação, com um erro menor do que 1,0% para sistemas de dois graus de liberdade lineares e não lineares. No caso de sistemas com quatro graus de liberdade este valor foi menor do que 1,5%, utilizando sinais de identificação do tipo multisseno. Discute-se a metodologia utilizada para a obtenção das funções de resposta em freqüência comparando-a com outras empregadas em equipamentos comerciais, bem como a influência de fatores no processo de convergência do algoritmo, como o grau de não linearidade, a qualidade do sinal medido e a importância da escolha do sinal para a identificação dos sistemas / Abstract: Laboratory simulation testing in the automotive industry is carried out considering information acquired from vehicle urban routes testing. Due to the non-linearity of the vehicle mechanical systems, the output measuring collected from routes on specific points, does not mean the knowledge of the input signal excitation which it is submitted. The present study focuses on the development of an iterative algorithm that knowing the output signals measured, it is able to search for the input excitations, so given subsidies to reproduce events of the urban route, with its load amplitude and its frequencies. The methodology is based on the frequency response function of simple linear models and on the development of input signal, which is capable to reproduce the same measured responses of non-linear system. The developed algorithm was validated with simulations on linear and non linear system with one, two and four degrees of freedom. Making use of the Schroeder identification signal, it was possible to estimate input forces with an error lower than 1,0%, for linear and non-linear systems with two degrees of freedom. In the case of four degrees of freedom the algorithm converges to estimate input force with a tolerance of error lower than 1,5%, using multissine identification signal. A discussion about the methodology used to obtain the frequency function response is carried out, comparing it with others found in commercial test equipments, as well the influence of some factors on the algorithm process of convergence, as the level of the non-linearity of the system, the quality of the acquisition of signal response and the importance of the correct choice of the input signal for the system identification / Mestrado / Dinâmica / Mestre em Engenharia Automobilistica

Orientador : Wagner Caradori do Amaral / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T05:38:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Campello_RicardoJoseGabrielliBarreto_D.pdf: 2631759 bytes, checksum: 149a2466bf0190a5ae28f2819f5db427 (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

Orientador: Jose Maria Campos dos Santos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-31T20:57:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferraz_FabioGuilherme_M.pdf: 9315977 bytes, checksum: 2c619b06df862551ab474095f22421cc (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Este trabalho explora o uso de métodos de Síntese Modal dos Componentes (SMC), a Teoria da Perturbação por Mínimo Rank (MRPT) e o Algoritmo de Realização de vetores de Ritz (RRA) como uma ferramenta para a detecção de danos estruturais. A SMC consiste em modelar separadamente componentes individuais de uma estrutura e então acoplá-Ios num sistema único. Os métodos de SMC podem ser generalizados para se permitir o uso de outros vetores, tais como os vetores de Ritz em substituição aos modos normais. Os vetores de Ritz são obtidos a partir de relações de recorrência, e representam uma ótima base de vetores como alternativa aos modos naturais de vibrar dos componentes. O MRPT é um método de detecção de danos baseado em modelo, que usa o fato de que um dano discreto pode ser manifestado num modelo de elementos finitos (MEF) como uma pequena perturbação no rank das matrizes que compõe as propriedades da estrutura. O RRA converte as matrizes em tempo discreto identificadas pelo algoritmo ERA para o tempo contínuo, a partir das quais pode-se extrair os vetores de Ritz experimentais usados para se complementar a matriz de forças dinâmicas residuais na formulação do MRPT. Através do modelo sem danos sintetizado, e do modelo medido com danos, o MRPT com RRA é usado para se detectar a localização do dano e sua extensão, ou no mínimo o componente que contém o dano. Diferentes considerações de modelagem subestruturada são exploradas na detecção de danos usando exemplos numéricos. Em particular um MEF de vigas da estação espacial internacional é implementado e os efeitos de danos localizados em diferentes componentes são investigados / Abstract: This work explores the use of Component Mode Synthesis methods (CMS), Minimum Rank Perturbation Theory (MRPT), and Ritz Realization AIgorithm (RRA) as a structural damage detection tooI. The CMS consists in to modeling individual components of a structure separately and then to couple them to form an assembled system. CMS methods can be generalized to allow the use of other vectors, like Ritz vectors, rather than normal modes. The Ritz vectors are obtained from recurrence relations, and represent a suitable basis vectors as an alternative to component vibration modes. MRPT is a model-based damage detection method, which utilizes the fact that discrete damage is manifested in a structural finite element model (FEM) as a low rank perturbation to the structural property matrices. RRA converts the discrete time system matrices identified by Eigensystem Realization AIgorithm (ERA) to continuous time system matrices, from which one can extract the experimental Ritz vectors used to complement the matrix of dynamic residual forces in the MRPT formulation. With the coupled healthy model and the measured damaged model, the MRPT with RRA is used to detect the damage location and his extent, or at least the component that contains the damage. Different substructure modeling assumptions on damage detectability are explored using numerical examples. In particular a beam FEM of the international space station structure is implemented and the effects of different localized component damages are investigated. / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica