Orientador: Juan Francisco Camino / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-24T10:56:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PuertoAcosta_JorgeAndres_M.pdf: 7253811 bytes, checksum: c3adc61ec5688b2b451d7b3b0643522e (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta dissertação apresenta a aplicação de técnicas de identificação paramétricas e não paramétricas para obter o modelo linear invariante no tempo de uma bancada de vibração torcional eletromecânica. A bancada é composta por um servomotor e um disco acoplado ao eixo do motor, além de dois freios eletromagnéticos alocados no disco. A bancada representa múltiplos sistemas giratórios usados na indústria, como, por exemplo, os eixos giratórios em tornos com controle numérico computadorizados. A bancada se encontra no Laboratório de Controle e Identificação da Faculdade de Engenharia Mecânica da UNICAMP. Com essa bancada se realizam pesquisas na área de controle e identificação, sendo assim necessário ter um modelo validado experimentalmente. O processo de obtenção do modelo divide-se em três etapas: [Etapa1] Revisão dos aspectos conceituais de identificação, configuração física da bancada, análise de ruído e tratamento dos sinais e análise preliminar das faixas de operação da bancada. [Etapa 2] Aplicação dos métodos de identificação estudados anteriormente, com detalhes técnicos do processo de identificação. Na identificação da bancada de vibração torcional são propostos dois modelos para o acoplamento: (i) corpo com rigidez infinita (rígido) e (ii) corpo com uma rigidez finita (flexível). Para o modelo cujo o acoplamento é rígido, se propõe uma função de transferência de primeira ordem e para o caso do acoplamento flexível, se propõe uma função de transferência de terceira ordem. Para as duas hipóteses, modelos de primeira e terceira ordem são obtidos usando-se os métodos de identificação ARX, OE , N4SID e PEM. Os modelos identificados são comparados com a estimação da FRF obtida experimentalmente. Também é comparada a resposta temporal dos modelos identificados com os dados experimentais. Dessas identificações, um modelo inicial é escolhido. Do modelo inicial são obtidos os parâmetros iniciais a serem usados na identificação paramétrica de caixa cinza. Identificação na qual são obtidos os parâmetros dos modelos. Os modelos, são identificados para cinco condições de operação diferentes. Esses cinco modelos lineares invariantes no tempo (LTI) são denominados modelos locais. Cabe salientar que cada condição de operação, depende da variação do amortecimento do disco na bancada. O amortecimento depende da corrente aplicada nos freios eletromagnéticos. [Etapa 3] Processo de validação experimental dos modelos obtidos. A validação é feita apresentando um processo recursivo. Tendo como critério de validação o melhor ajuste de curva dado pelo menor erro. Como resultado da aplicação das etapas e processos contidos neste trabalho, se obtém um modelo validado experimentalmente para o caso em que o acoplamento possui rigidez infinita. Da mesma maneira é obtido o modelo validado experimentalmente para o caso em que o acoplamento possui uma rigidez finita / Abstract: This dissertation presents an application of parametric and nonparametric identification techniques to obtain a linear model of a electro-mechanical torsional vibration bench. The torsional vibration bench consist of a servomotor with a disk attached to the motor's shaft. The torsional vibration bench can represents multiple systems used in the industry, as the rotating shafts in machines, for example, computerized numerical control machines. The torsional vibration bench is located in the School of Mechanical Engineering, UNICAMP. This torsional vibration bench is used for research in control and identification. Thus, it is necessary to have a validated experimental model of the torsional vibration bench. The process to obtain a model is divide in three step: [Step 1] is a preliminary part that contains: identification concepts, the torsional vibration bench configuration, analysis of noise and signal¿s processing, and analysis of a rank of frequency's work and excitation's torque, for the torsional vibration bench. [Step 2] is the application of the identification methods studied in step 1, giving the technical details of the identification process. The following hypothesis are used for the coupling: (i) the coupling is a body with infinite stiffness; (ii) the coupling is a body with finite stiffness. For five operating conditions, linear time invariant models are obtained, which are called local models. It should be noted that each operating condition depends on the variation of the damping of the disk on the bench. The damping depends on the fixed current in the electromagnetic brakes. A first-order transfer function is proposed for the system with rigid coupling and a third-order transfer function is proposed for the model with flexible coupling. The models identified using ARX, OE, N4SID, and PEM techniques are compared with the estimation of the FRF. The temporal response of the models identified are compared with the experimental data. [Step 3] Is the experimental validation process used to validate the local models. As a result of applying the steps and processes contained in this work, a model is validated experimentally for the case in which the coupling has infinite stiffness. Likewise, one validated model is obtained for the system in which the coupling has finite stiffness. In the parametric identification case a set of validated models are identified experimentally using time domain methods / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Robson Pederiva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-24T02:53:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Melo_GilbertoPechotode_D.pdf: 10688875 bytes, checksum: fb744df0fd371e40e7782c8c85921d94 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Um dos fatores do grande interesse no desenvolvimento de novas técnicas de detecção de falhas é devido ao aumento da demanda da indústria em relação a segurança de seus sistemas, sendo eles supervisionados e monitorados para que as falhas sejam sanadas o mais rápido possível e que os distúrbios em operação normal não causem uma deterioração da performance dos mesmos. Neste trabalho, desenvolveu-se uma metodologia para detecção e localização de falhas em sistemas mecânicos utilizando observadores de estado de ordem reduzida. O método pode reconstruir os estados não medidos ou os valores provenientes de pontos de difícil acesso no sistema. Os parâmetros de interesse sujeitos a falhas são escolhidos, projetando-se um observador global otimizado para análise de todo o sistema considerando possíveis perturbações aleatórias na excitação, na resposta e falhas nos sensores. Projeta-se também observadores robustos a estes parâmetros de interesse, que localizam possíveis falhas ou irregularidades no sistema. Para os componentes que necessitem de um acompanhamento periódico devido às suas grandes solicitações ou falhas constantes, montam-se observadores com um sistema de alarmes que gera uma curva de tendências em um sistema automático para detecção e localização de falhas desenvolvido neste trabalho. Para os sistemas simulados e experimental, fez-se análises da performance transiente e em regime permanente, excitando-se os sistemas com força impulsiva, força senoidal, ruído aleatório, combinações dos mesmos, etc. Os resultados foram bons quando comparados com outros métodos e pôde-se também verificar os resultados através de uma bancada de testes / Abstract: The development of new faults detection techniques is necessary because of increasing demands from industries on reliability and safety in mechanical systems. They must be supervised such that occurrence of failures can be accommodated as quickly as possible because they can cause an unacceptable deterioration of the systems performance. In this work, we have developed a methodology to Detect and Isolate Faults in mechanical systems using reduced order state observers. We can monitor unmeasureble variables and the method selects the parameters from components that may fault during the process and constmcts an otimized global observer to analyze alI the system considering random noises in the excitation, in the response and sensor faults. To isolate component failures via robust observation, an automatic system with a bank of detection observers is constmcted, where each observer is only sensitive to one specified component failure while robust to alI other component failures. We have analized the transient and steady-state performance by exciting the system with impulsive force, sinosoidal force, random noise etc. The results were good when we compare them with other methods and we have verified the results through a testing rig / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T02:15:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alegria_ElvisOmarJara_M.pdf: 5581682 bytes, checksum: cd5b08b04c7ba4bcd505ab00e5335ffc (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Este trabalho é sobre a identificação recursiva em tempo real das dependências parâmetro-estado em modelos de regressão de series temporais estocásticas. O descobrimento dessas dependências é útil para obter uma nova, e mais acurada, estrutura do modelo. Os métodos recursivos convencionais de estimação de parâmetros variantes no tempo, não conseguem bons resultados quando os modelos apresentam parâmetros dependentes do estado (SDP) pois eles tem comportamento altamente não linear e inclusive caótico. Nossa proposta está baseada no estudo de Peter Young para SDPs no caso Off-Line. É discutido o método que ele propõe para reduzir a entropia das séries nos modelos com SDP e para isto se apresenta umas transformações dos dados. São propostas mudanças no seu algoritmo Off-Line que o fazem mais rápido, eficiente e manejável para a implementação do modo On-Line. Finalmente, três exemplos numéricos são mostrados para validar as nossas propostas e a sua aplicação na área de detecção de falhas paramétricas. Todas as funções foram implementadas no MATLAB e conformam um toolbox para identificação de SDP em modelos de regressão / Abstract: This work is about the identification of the dependency among parameters and states in regression models of stochastic time series. The discovery of that dependency can be useful to obtain a more accurate model structure. Conventional recursive algorithms for estimation of Time Variable Parameters do not provide good results in models with state-dependent parameters (SDP) because these may have highly non-linear and even chaotic behavior. This work is based on Peter Young's studies about Off-Line SDP. Young's methods to data entropy reduction are discussed and some data transformations are proposed for this. Later, are proposed some changes on the Off-Line algorithm in order to improve its velocity, accuracy, and tractability to generate the On-Line version. Finally, three numeric examples to validate our proposal are shown. All the functions were implemented in MATLAB and conform a Toolbox to the SDP identification in regression models / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: João Marcos Travassos Romano, Renato da Rocha Lopes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-31T09:14:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Loiola_MuriloBellezoni_M.pdf: 1050444 bytes, checksum: 94869c7a4b3b1486e82a62ec918f977e (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho considera o uso de receptores iterativos, que realizam conjuntamente as tarefas de equalização, decodicação e estimação de canal, para mitigar os efeitos introduzidos pelo meio de transmissão no sinal enviado. Primeiramente, realizamos um estudo comparativo de equalizadores turbo com complexidade exponencial e com complexidade reduzida, procurando estabelecer as vantagens e limita ções de cada um. Em seguida, abordamos o problema da estimação cega de canais de comunicação em um contexto iterativo. Para que o estimador de canal possa se beneciar da robustez introduzida pelo código corretor de erros, incluímos os algoritmos de estimação de canal na malha de realimentação do equalizador turbo. Propusemos então a utilização de algoritmos de mínimos quadrados rápidos para realizar a estimação e mostramos, através de simulações, as vantagens em se utilizar tal esquema. Por m, tendo em vista a aplicação especíca de equalização de canais da rede elétrica, propusemos um equalizador fuzzy iterativo cujo desempenho supera o de um equalizador fuzzy convencional / Abstract: This work concerns the use of iterative receivers, which jointly perform equalization, decoding and channel estimation, to mitigate the impairments introduced by the transmission medium into the transmitted signal. First, we make a comparative study of exponential-and reduced-complexity turbo equalizers and establish the advantages and the limitations of each one. The problem of blind channel estimation is dealt with in the sequel. In order to make the channel estimator benet from the error correction capabilities of the codes, we introduce the channel estimation algorithms in the feedback loop of the turbo equalizers. Then, we propose the use of fast least squares algorithms to estimate the channel and show by simulations the advantages of using such approach. Finally, regarding the specic application of power-line channel equalization, we propose an iterative fuzzy equalizer, which outperforms a conventional fuzzy equalizer. / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Modelos preditivos de mercado são ferramentas importantes para tomadores de decisões no âmbito público e privado. Devido à complexidade dinâmica do mercado imobiliário, composta pela interação de dois submercados distintos (mercado de ativos imobiliários e mercado de consumo de espaço) e pela limitação de dados disponíveis, o estudo analítico de mercados imobiliários requer a modelagem paramétrica de um sistema de equações que os descrevam, seguido pela identificação dos parâmetros deste sistema utilizando dados reais de uma região. Neste trabalho, estudamos o modelo dinâmico de mercado imobiliário proposto por Wheaton (1999), criado a partir do popular modelo de quatro quadrantes de autoria de DiPasquale e Wheaton (1996). Utilizamos técnicas de identificação de sistemas para elaborar um modelo de aprendizado para o estoque imobiliário, e o implementamos em Matlab. Aplicamos o método elaborado em dados simulados, para validá-lo, e então aplicamos o mesmo método, com adaptações, em dados reais do mercado imobiliário canadense. Os resultados obtidos validam o método de identificação de sistema dinâmico quando testado em dados simulados, e corroboram o modelo de Wheaton (1999) como modelo preditivo em dados reais. Ademais, os resultados indicam que um modelo que seja capaz de entender a evolução dinâmica dos parâmetros estáticos do modelo de Wheaton (1999), poderia melhorar os resultados deste como ferramenta preditiva. / Predictive market models are important tools for decision-makers in the public and private spheres. Due to the dynamic complexity of the real estate market, consisting of the interaction of two distinct submarkets (real estate asset market and space consumption market) and the lack of real estate data, the analytical study of real estate markets requires the parametric modeling of a system of equations describing them, followed by the identification of the parameters of this system using real data from a region. In this work, we study the dynamic real estate market model proposed by Wheaton (1999), created from the popular four-quadrant model of DiPasquale e Wheaton (1996). We use system identification techniques to develop a learning model for real estate inventory data, and implement it in Matlab. We apply the method devised in simulated data to validate it, and then apply the same method with adaptations in real data of the Canadian real estate market. The results validate the dynamic system identification method when tested in simulated data, and corroborate the Wheaton (1999) model as a predictive model in real data. In addition, the results indicate that a model that is able to understand the dynamic evolution of the static parameters of the Wheaton (1999) model, could improve its results as a predictive tool.

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.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.

Qualquer tarefa motora ativa se dá pela ativação de uma população de unidades motoras. Porém, devido a diversas dificuldades, tanto técnicas quanto éticas, não é possível medir a entrada sináptica dos motoneurônios em humanos. Por essas razões, o uso de modelos computacionais realistas de um núcleo de motoneurônios e as suas respectivas fibras musculares tem um importante papel no estudo do controle humano dos músculos. Entretanto, tais modelos são complexos e uma análise matemática é difícil. Neste texto é apresentada uma abordagem baseada em identificação de sistemas de um modelo realista de um núcleo de unidades motoras, com o objetivo de obter um modelo mais simples capaz de representar a transdução das entradas do núcleo de unidades motoras na força do músculo associado ao núcleo. A identificação de sistemas foi baseada em um algoritmo de mínimos quadrados ortogonal para achar um modelo NARMAX, sendo que a entrada considerada foi a condutância sináptica excitatória dendrítica total dos motoneurônios e a saída foi a força dos músculos produzida pelo núcleo de unidades motoras. O modelo identificado reproduziu o comportamento médio da saída do modelo computacional realista, mesmo para pares de sinal de entrada-saída não usados durante o processo de identificação do modelo, como sinais de força muscular modulados senoidalmente. Funções de resposta em frequência generalizada do núcleo de motoneurônios foram obtidas do modelo NARMAX, e levaram a que se inferisse que oscilações corticais na banda-beta (20 Hz) podem influenciar no controle da geração de força pela medula espinhal, comportamento do núcleo de motoneurônios até então desconhecido. / Any active motor task is accomplished by the activation of a motor unit population. However, due to many ethical and technical difficulties the synaptic input to the motoneurons cannot be measured in humans. For these reasons realistic computational models of a motoneuron nucleus and the innervated muscle fibers have an important role in the study of the human control of muscles. However such models are complex and their mathematical analysis is difficult. In this text a system identification approach of a realistic motor unit nucleus model is presented with the objective of obtaining a simpler model capable of representing the transduction of the motor unit nucleus inputs into the muscle force signal associated to that nucleus. The system identification was based on an orthogonal least squares algorithm to find a NARMAX model, the input being the net dendritic excitatory synaptic conductance of the motoneurons and the output being the muscle force signal produced by the motor unit nucleus. The identified model output reproduced the mean behavior of the output from the realistic computational model even for input-output signal pairs not used during the identification process, such as sinusoidally modulated output muscle force signals. Generalized frequency response functions of the motoneuron nucleus were obtained from the identified NARMAX model, and led to an inference that cortical oscillations in the beta band (20 Hz) can affect force control by the spinal cord, an unknown motoneuron nucleus behavior until now.

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.

A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG, 1999). Os critérios de comparação de desempenho adotados nesta tese incluem validações dos modelos identificados em simulações livres (operação em malha aberta), em que os objetos de análise são respostas a pulsos retangulares e, com maior ênfase, validações em malha fechada que utilizam o mesmo controlador instalado no sistema sob estudo. Nesta última situação são empregados sinais de excitação de mesma natureza daqueles adotados nos ensaios de identificação, porém com diferentes realizações. Cada uma dessas validações é acompanhada de seu respectivo fit (LJUNG,1999), índice de mérito que mede a proximidade entre as respostas temporais do sistema físico e de seu modelo matemático. Também são consideradas as respostas em frequência do processo, que constituem a base para a determinação do limite máximo para a incerteza associada ao modelo (ZHU, 2001). Tomando como fundamento tais limites máximos de incerteza, em conjunto com as respostas em frequência dos modelos identificados, é possível associar graduações a esses modelos (A, B, C, ou D). Desta forma, esta tese utiliza índices de mérito fundamentados em ambas as respostas temporais e em frequência. Aspectos relativos à influência da amplitude e do tipo de sinal de excitação aplicado à malha, bem como à relação sinal-ruído estabelecida no sistema, são analisados. Também se investiga a relação entre a qualidade do modelo identificado e o ponto de aplicação do sinal de excitação: no valor de referência da malha de controle ou na saída do controlador. Por fim, verifica-se como a sintonia do controlador afeta o modelo identificado. Todas as simulações realizadas utilizam sinais de perturbação do tipo quase não- estacionário, típicos da indústria de processos (ESMAILI et al., 2000). Os resultados indicam que os Métodos Diretos são mais precisos quando a estrutura de modelo e ordem adotadas são idênticas àquelas do processo real. No entanto, os Métodos de Dois-Passos são capazes de fornecer modelos muito confiáveis mesmo quando a estrutura e ordem do modelo diferem daquelas do processo sob estudo. / Closed-loop System Identification has considerable practical appeal, since it provides increased security during the collection of experimental data and, at the same time, provides the construction of suitable models for the design of high performance control systems. This thesis presents, as one of its main objectives, a thorough comparison between Direct Methods (applied to the closed-loop identification) and Two-Step Methods. The latter ones belong to the Joint Input/Output approach. Complementing this comparison, a new two-step algorithm the Double Filtering is proposed. The convergence properties of this method are analyzed in detail. The performance achieved by the models identified by Direct and Two-Step methods is compared in a statistical approach through Monte Carlo simulations. The Two-Step methods considered in this thesis are the u-Filtering (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), the y-Filtering (HUANG; SHAH, 1997) and the Double Filtering. A variant of the u-Filtering method is proposed, providing two distinct ways of describing the output sensitivity function associated with the process under study (FORSSELL; LJUNG, 1999). The performance comparison criteria adopted in this thesis include free-run model validations (open-loop operation), in which rectangular pulses responses are analyzed. Greater emphasis is given to closed loop model validation, which uses the same controller installed in the system under study. This type of validation employs excitation signals similar to those adopted in the identification tests, but with different realizations. Each of these validations is accompanied by its corresponding fit (Ljung, 1999), a merit index that measures the proximity between the time responses of the physical system and its mathematical model. Process frequency responses are also considered, since they form the basis for determining the model uncertainty upper-limit or upper-bound error (ZHU, 2001). The upper- bounds, along with the frequency responses of each identified model, provides ranks (A, B, C, or D) for these models. Therefore, this thesis uses merit indexes based on both time and frequency responses. It is analyzed how the type and magnitude (or equivalently, the signal-to-noise ratio) of the excitation signal applied to the loop impacts the accuracy of the identified models. This work also investigates the relationship between the accuracy of the identified models and the point of application of the excitation signal: the reference of the control loop or the controller output. Finally, it is checked how the controller tuning affects the identified models. All simulations employ quasi non-stationary disturbance signals, typical of the process industries (ESMAILI et al., 2000). The results indicate that Direct Methods are more accurate when the model structure and order adopted in the identification are identical to those of the actual process. However, the Two-Step Methods are capable of providing very reliable models even when the adopted structure and order differ from those of the process under study.