Made available in DSpace on 2015-07-13T12:10:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-12-20. Added 1 bitstream(s) on 2015-07-13T12:25:33Z : No. of bitstreams: 1 000837487.pdf: 765617 bytes, checksum: c8a3f542958d69b1f4e0c325b1ee9b7b (MD5) / Neste trabalho são apresentados dois métodos de identificação de modelos em espaço de estados. O primeiro, o Algoritmo de Realização de Autosistemas, (ERA), identifica matrizes de estado através da resposta do sistema ao impulso. Já o segundo, o método ERA/OKID, também estima as matrizes de estado do sistema, com uma vantagem que não se limita a resposta do sistema ao impulso, mas qualquer sinal pode ser usado como sinal de entrada. Os dois métodos foram aplicados na identificação experimental de uma viga de alumínio engastada. O sinal de entrada foi aplicado na viga através de um atuador PZT (Lead-Zirconate-Titanate) e a resposta foi medida através de um sensor PVDF (Polyvinilidene-Fluoride). Com as matrizes de estado identificadas, projetou-se um controlador para a realimentação de estados. O controle Regulador Linear Quadrático (LQR), foi utilizado pela simplicidade da formulação e fácil implementação. Para realimentar os estados não mensurados, foi projetado um observador de estados. O controle aplicado à estrutura foi capaz de atenuar as vibrações quando a mesma foi submetida a diferentes tipos de perturbações externas / This work presents two methods of system identification of models in state space. The first method, uses Eigensystem Realization Algorithm, (ERA), for identifying the state space matrices via impulse response of the system. The second method, ERA/OKID, also identifies state space matrices, however, in this method, the input data are not limited to the impulsive response, and any signal can be used as input signal. It can be a significant advantage for practical situations. Both methods were applied for experimental identification of a cantilever aluminium beam. The input excitation in beam used white noise through a (Lead-Zirconate-Titanate) PZT actuator and the beam response was measured using a PVDF (Polyvinilidene-Fluoride) sensor. The controller was designed for state feedback using the state space matrices obtained previously. The Linear Quadratic Regulator, (LQR), was used for simplicity of design and easy implementation. A state observer was also used to feedback the unmeasured states. The controller was effective to minimize the vibrations of the structure when it was subjected to an external disturbance

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2015. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2015-11-25T16:03:00Z No. of bitstreams: 1 2015_LuisFedericoContrerasSamame.pdf: 6902681 bytes, checksum: aee20346f689755b9973ef32bd5bea60 (MD5) / Approved for entry into archive by Marília Freitas(marilia@bce.unb.br) on 2016-01-25T13:23:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_LuisFedericoContrerasSamame.pdf: 6902681 bytes, checksum: aee20346f689755b9973ef32bd5bea60 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T13:23:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_LuisFedericoContrerasSamame.pdf: 6902681 bytes, checksum: aee20346f689755b9973ef32bd5bea60 (MD5) / Este trabalho apresenta uma arquitetura em hardware para a implementação de um algoritmo probabilístico, especificamente o Filtro de Kalman Estendido (EKF) em versão sequencial, aplicado ao problema de localização em robótica móvel. Primeiro, desenvolveu-se um módulo de hardware para etapa de predição do algoritmo EKF baseada em um modelo odométrico de um robô móvel de quatro rodas deslizantes (4-SSMR). Logo, considerou-se um módulo de hardware para etapa de estimação do EKF baseada em um modelo de sistema medição usando um sensor LRF (do inglês Laser RangeFinder). Adicionalmente, um Módulo de Hardware Unificado (MHU) para o EKF foi projetado considerando as duas etapas do filtro (predição e estimação) em uma mesma arquitetura. Unidades em Ponto Flutuante (UPFs) foram usadas para operações aritméticas e trigonométricas necessárias para cada uma das equações do EKF. Para este caso, duas abordagens (módulos individuais e MHU) foram consideradas para a implementação do algoritmo EKF em um kit de desenvolvimento DE2-115da Altera (FPGA Cyclone IV, processador Nios II), aplicado à localização de uma plataforma móvel Pioneer 3AT (da companhia Mobile Robots Inc.). Finalmente, foram obtidas métricas (tempo de execução, consumo de potência e de recursos no FPGA) e comparações com outras soluções, a fim de validar o desempenho do sistema proposto e sua aplicabilidade para a área de robótica móvel. Entre os principais resultados, um tempo de execução da arquitetura em hardware do EKF de 3,08 μs foi obtido com um fator de aceleração minimo de 63 comparado com outras implementações em software. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This manuscript presents a hardware architecture to implement a probabilistic algorithm, specifically the Extended Kalman Filter (EKF) in a sequential version, applied to the localization problem in mobile robotics. Firstly, a hardware module for the EKF prediction stage was developed based on an odometric model of a 4-SSMR (Four Wheeled Skid-Steer Mobile Robot). Then, a hardware module for the EKF estimation stage was designed based on a measurement system model, using a LRF sensor (Laser Rangefinder). Furthermore, a Unified Hardware Module (MHU) for the EKF was designed taking into account the two EKF stages (prediction and estimation) in the same architecture. Floating-Point Units (UPFs) were used for arithmetic and trigonometric operations required for each of the EKF equations. In this case, two approaches (individuals modules and MHU) were considered for the implementation of the EKF algorithm over an Altera DE2-115 board (Cyclone IV FPGA with a Nios II processor), applied to the localization of the Pioneer 3AT robot (from Mobile Robots Inc.). Finally, metrics (execution time, FPGA resources and power consumption) and comparisons have been obtained, in order to evaluate the performance and suitability of the proposed system for the mobile robots area. Among the main results, an execution time of the hardware architecture for EKF of 3,08 μs was achieved with a minimum speedup factor of 63 compared to other software implementations.

In this thesis, we have investigated several computational methods on data assimilation for air quality prediction, especially on the characteristic of sparse matrix and the underlying information of gradient in the concentration of pollutant species. In the first part, we have studied the ensemble Kalman filter (EnKF) for chemical species simulation in air quality forecast data assimilation. The main contribution of this paper is to study the sparse data observations and make use of the matrix structure of the Kalman filter updated equations to design an algorithm to compute the analysis of chemical species in the air quality forecast system efficiently. The proposed method can also handle the combined observations from multiple species together. We have applied the proposed method and tested its performance for real air quality data assimilation. Numerical examples have demonstrated the efficiency of the proposed computational method for Kalman filter update, and the effectiveness of the proposed method for NO2, NO, CO, SO2, O3, PM2.5 and PM10 in air quality data assimilation. Within the third part, we have set up an automatic workflow to connect the management system of the chemical transport model - CMAQ with our proposed data assimilation methods. The setup has successfully integrated the data assimilation into the management system and shown that the accuracy of the prediction has risen to a new level. This technique has transformed the system into a real-time and high-precision system. When the new observations are available, the predictions can then be estimated almost instantaneously. Then the agencies are able to make the decisions and respond to the situations immediately. In this way, citizens are able to protect themselves effectively. Meanwhile, it allows the mathematical algorithm to be industrialized implying that the improvements on data assimilation have directly positive effects on the developments of the environment, the human health and the society. Therefore, this has become an inspiring indication to encourage us to study, achieve and even devote more research into this promising method.

O presente trabalho consiste em um estudo dos processos fracionários generalizados via sistema de espaço de estados. Essa representação permitirá utilizar um procedimento recursivo para a estimação dos parâmetros desses processos chamado filtro de Kalman. Além disso, apresenta um estudo detalhado sobre o filtro de Kalman, investigando sua utilização na estimação de um processo k-Factor GARMA(p;u; λ; q). Este trabalho verifica que é possível representar um processo k-Factor GARMA(p;u; λ; q) causal por um sistema de espaço de estados, o que possibilita calcular recursivamente a função de verossimilhança exata do processo, por meio do uso do filtro de Kalman, mesmo que a sua representação em espaço de estados tenha dimensão infinita. / This paper presents a study of the generalized fractional processes by using the state space. This representation will allow to use a recursive procedure for the estimation of the parameters of these processes called Kalman filter. In addition, it presents a study with details about the Kalman filter, investigating their use in the estimation of a process k-Factor GARMA(p;u;λ ; q). This work find that is possible to represent a process k-Factor GARMA (p;u;λ ; q) causal in a state space system, which enable to compute recursively the exact likelihood function of the process through the use of the Kalman filter, even though their representation in state space has infinite dimension.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Larissa Ferreira dos Angelos (ferreirangelos@gmail.com) on 2010-03-22T19:06:59Z No. of bitstreams: 1 2009_EumannMagalhaesFeitosa.pdf: 3321797 bytes, checksum: 6ad310a78fd14b21fff9109555bc569a (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-04-02T00:51:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_EumannMagalhaesFeitosa.pdf: 3321797 bytes, checksum: 6ad310a78fd14b21fff9109555bc569a (MD5) / Made available in DSpace on 2010-04-02T00:51:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_EumannMagalhaesFeitosa.pdf: 3321797 bytes, checksum: 6ad310a78fd14b21fff9109555bc569a (MD5) Previous issue date: 2009-07 / No contexto da avaliação da qualidade de energia, é comum recorrer ao emprego de estatísticas de primeira ordem aplicadas ao fator de desequilíbrio de tensão (ou fator K), durante um determinado período de aquisição. No entanto, a confiabilidade de tais estatísticas, tal como a média, costuma ser negligenciada. Ou ainda, questiona-se se o período de medição comumente empregado (7 dias) é suficiente para efetuar qualquer julgamento sobre a qualidade da energia. Em rápida análise, vê-se que vários fatores influenciam no desequilíbrio de tensão. Dentre estes, um bastante notório é o horo-sazonal, o qual imbui o comportamento do desequilíbrio de tensão de uma componente aleatória, cujas características afetam diretamente qualquer metodologia a ser empregada para sua avaliação. Assim sendo, a duração e a época do monitoramento são questões importantes para a aplicação de critérios de avaliação de desempenho. Este trabalho propõe três algoritmos de estimação recursiva para a média e um para a variância do fator K. Além disso, a similaridade entre os resultados dos três algoritmos é avaliada com o emprego da Distância de Mahalanobis e é apresentada uma métrica para avaliar a confiança de tal estatística e as alterações que esta apresenta, quando considerados períodos de medição diferentes (nos casos aqui estudados, uma semana e treze semanas). Os 3 algoritmos mostraram similaridade de 95% em seus resultados, apontando para a convergência destes. Quanto à métrica, esta mostrou que seus resultados podem variar bastante de acordo com a duração do período de medição considerado. As principais contribuições deste trabalho foram: a proposição e implementação dos algoritmos; a validação da métrica com o uso de dados reais do sistema de transmissão de energia elétrica; e a avaliação da estacionariedade do índice de desequilíbrio considerado pela norma brasileira. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / In order to evaluate the unbalance levels of voltage samples obtained from field measurements taken over a determined period, it is common to use first order statistics. However, in this type of study procedures capable of determining the reliability of said statistics are often neglected. As a result, questions arise whether the average is an adequate metric, or whether the measurement period normally called for by norms (7 days) is sufficient to conduct an adequate power quality assessment. On overview, many important factors arise to be considered. A notorious one is related to the season and time, that contributes to a random component to the voltage unbalance and affect directly any methodology used for its measurement. Therefore, duration and period are important questions about performance evaluation judgment. This study proposes three recursive estimation algorithms for the mean and one to the variance of K factor. Besides, similarity between these algorithms is assessed using Mahalanobis Distance and also a metric is described for the reliability of such statistics and its changes when different monitoring time intervals are considered ( at this study, one week and thirteen weeks). All algorithms results showed similarity of 95%, indicating a convergence of them. About the metric, were obtained that its results can significantly vary depending upon the time period used. The main contributions of this study are: proposition and implementation of the algorithms; validation of the metric employing real data from Brazilians power transmission system; and assessment of the stationary behavior characteristic of voltage unbalance used by Brazilians regulation.

abstract: This study focuses on state estimation of nonlinear discrete time systems with constraints. Physical processes have inherent in them, constraints on inputs, outputs, states and disturbances. These constraints can provide additional information to the estimator in estimating states from the measured output. Recursive filters such as Kalman Filters or Extended Kalman Filters are commonly used in state estimation; however, they do not allow inclusion of constraints in their formulation. On the other hand, computational complexity of full information estimation (using all measurements) grows with iteration and becomes intractable. One way of formulating the recursive state estimation problem with constraints is the Moving Horizon Estimation (MHE) approximation. Estimates of states are calculated from the solution of a constrained optimization problem of fixed size. Detailed formulation of this strategy is studied and properties of this estimation algorithm are discussed in this work. The problem with the MHE formulation is solving an optimization problem in each iteration which is computationally intensive. State estimation with constraints can be formulated as Extended Kalman Filter (EKF) with a projection applied to estimates. The states are estimated from the measurements using standard Extended Kalman Filter (EKF) algorithm and the estimated states are projected on to a constrained set. Detailed formulation of this estimation strategy is studied and the properties associated with this algorithm are discussed. Both these state estimation strategies (MHE and EKF with projection) are tested with examples from the literature. The average estimation time and the sum of square estimation error are used to compare performance of these estimators. Results of the case studies are analyzed and trade-offs are discussed. / Dissertation/Thesis / M.S. Electrical Engineering 2013

Orientador: Alcir Jose Monticelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-29T00:44:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mota_LiaToledoMoreira_M.pdf: 7039730 bytes, checksum: e2d2c9b3c24ee152fe47613418d16dd9 (MD5) Previous issue date: 2001 / Resumo: Este trabalho objetiva a implementação e avaliação d¿ eficiência de algoritmos computacionais referentes a métodos e técnicas de estimação dinàmica de parâmetros de um dos componentes da rede elétrica: a carga. Através desta estimação, torna-se possível avaliar, mais precisamente, a carga existente em sistemas de energia elétrica supervisionados, utilizando-se, para isto, diferentes modelos de carga. Neste trabaJho, a estimação dinâmica de parâmetros da carga é realizadaa partir de dois métodos iterativos: o Método dos Quadrados Mínimos Ponderados em uma forma recursiva e o Filtro de KaIman. Além disto, estes métodos são implementados através de três técnicas diferentes: as Técnicas do Vetor de Estados Estendido, da Estimação de EstadolParâmetros Alternada e da Estimação Dinâmica de Estado Parâmetros. São apresentados resultados que ilustram uma comparação de desempenho entre as três técnicas utilizadas / Abstract: This work is focused on the implementation and evaluation of computational algorithms related to methods and techniques for dynamic parameter estimation of one ofthe power system components: the load. This estimation allows to evaluate more precisely the supervised power system load through the use of different 10ad models. In this work the dynamic load parameters estimation is implemented using two iterative methods: the Weighted Least Squares in a recursive fonn and the KaIman Filter. Furthennore, these methods are implemented using three techniques: the Parameter Estimation by State Augmentation, the Alternate StatelParameter Estimation and the Dynamic StatelParameter Estimation. A performance comparison among the three different techniques is presented. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Milton Dias Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:37:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Idehara_SergioJunichi_M.pdf: 4288995 bytes, checksum: 7d0c3ca4d80f6511af1b7f435fd748ad (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientador : Jose Claudio Geromel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:17:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RegisFilho_LuizAugustoVitoria_M.pdf: 492278 bytes, checksum: 283b8c233f75c4c78df376ae1ad45aee (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado

Orientador: Jose Claudio Geromel / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:10:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_GustavoLevinLopesda_M.pdf: 1078058 bytes, checksum: 420f4e8861c7632bc0a3b04685a55960 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Este trabalho e dedicado ao projeto de filtros de ordem reduzida para sistemas lineares continuos no tempo. A utilização tanto da norma H2 quanto da norma H°° do erro de estimação como criterio de projeto e discutida e um novo metodo, baseado em LMIs, e proposto para o projeto de filtros reduzidos. Diferentemente de outros metodos disponiveis na literatura, a nova proposta consiste na aproximação do problema original, de natureza não-convexa, por um problema convexo atraves da escolha previa de uma certa matriz associada a restrição de posto do filtro, dispensando com isso a aplicação de algoritmos numericos de programação não-convexa. Para tanto, uma estrategia de escolha dessa matriz e proposta, visando minimizar o grau de sub-otimalidade introduzido pela aproximação. A eficiencia do novo metodo e comprovada atraves de exemplos numericos / Abstract: This work addresses the reduced order filtering design problem for continuous-time linear systems. Either H2 and H°° norms of the estimation error, used as performance criteria, are discussed and a new LMI-based method for reduced order filter design is proposed. Differently from other methods available in the literature to date, the one presented here does not solve the associated nonconvex problem by an optimization numerical method. It is based on the a priori determination of certain matrix related to the filter rank constraint. A strategy for the choice of this matrix is proposed, in such a way that the problem to be solved is approximated by a convex one whose solution presents a reduced degree of suboptimality. The efficiency of the proposed method is tested by means of numerical examples / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica