Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-22T18:17:53Z No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-04-17T22:48:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-17T22:48:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MiguelEnriqueParraMuñoz.pdf: 51294495 bytes, checksum: acfb488ce5a020a82aa09b162e34328d (MD5) Previous issue date: 2018-04-17 / Este documento mostra o trabalho realizado nos últimos quatro anos, na realização do doutorado onde foi desenvolvida uma técnica de adaptação do Filtro de Kalman para sistemas dinâmicos lineares, mediante a manipulação das variâncias nas perturbações e nos ruídos do sistema, o qual permite criar uma técnica de controle eficiente que é modificada de acordo com a perturbação entrante, mantendo estável o sistema e fazendo com que este possa continuar com a tarefa para a qual foi programada. É mostrada a eficiência da metodologia desenvolvida mediante simulação numérica para diferentes sistemas dinâmicos que estão sendo trabalhados no grupo de pesquisa, onde pode ser verificado que o filtro é mais reativo quando se têm perturbações grandes,fazendo as correções rápidamente e não usando muito os atuadores do sistema quando a perturbação é pequena, evitando desta maneira o desgaste dos mesmos, em todos os testes desenvolvidos foram obtidos resultados satisfatórios e melhores quando comparados com o uso de sistemas de controle que apresentam um Filtro de Kalman estacionário , analisa-se mostrando a implementação deste filtro numa bancada de dois tanques, gerando um sistema MIMO para testar a teoria aqui desenvolvida para tal classe de sistemas. / ThisdocumentshowstheworkcarriedoutoverthelastfouryearsinthePhDwhereaKalman Filter adaptation technique was developed for linear dynamic systems, by manipulating the variances in the disturbances and in the system noises, which allows to create a technique of efficient control that is modified according to the incoming perturbation, keeping the system stable and allowing it to continue with the task for which it was programmed, the efficiency ofthemethodologydevelopedusingnumericalsimulationfordifferentdynamicsystemsthat are being in the research group, where it can be verified that the filter is more reactive when therearestudiedinlargeperturbations,makingthecorrectionsinstantaneouslyandnotusing theactuatorsofthesystemwhenthedisturbanceissmall,thusavoidingthewearofthesame ones in all the developed tests were obtained results satisfactory and better when compared to the use of control systems that have a Stationary Kalman Filter, it is analyzed showing theimplementationofthisfilterinatwo-tankbench,generatinga MIMO systemtotestthe theory developed for this class of systems.

O eletrocardiograma transMITe informações com relação à passagem do pulso elétrico pelo coração e, conseqüentemente, do funcionamento deste. Desde o início da sua utilização, possibilitada pelo trabalho de Willem Einthoven criando a primeira máquina capaz de medir o pulso elétrico de forma não invasiva e com sensibilidade forte o bastante para ser capaz de produzir um gráfico proveitoso, o eletrocardiograma é muito utilizado para avaliação clínica de pacientes. Entretanto a evolução das máquinas que o descrevem não foi muito além do que o elaborado por Einthoven no início do século 20. As máquinas capazes de captar o eletrocardiograma se tornaram menores (até portáteis para algumas aplicações), gráficos passaram a ser disponibilizados em telas de vídeo (ao invés das fitas de papel) e, como maior evolução, as máquinas que observam o eletrocardiograma passaram a conseguir captar a ocorrência de um ciclo cardíaco com alta confiabilidade e, atualmente, passaram a medir também o parâmetro ST com precisão deliMITada (necessitando ajuda do operador para ajuste em alguns casos). É baseado nestes fatos que esta dissertação procura estudar algoritmos matemáticos, de forma mais focada nos modelos do impulso elétrico durante os ciclos cardíacos, e avaliar suas capacidades de interpretar parâmetros do ciclo de ECG de forma precisa e rápida para que o médico tenha prontamente os dados necessários para realizar a avaliação clínica do paciente. Em primeira análise foram estudados os algoritmos para detecção do pulso de eletrocardiograma (detecção da onda R), em seguida feito o janelamento da curva de ECG a fim de separar os ciclos cardíacos. A partir deste ponto foram analisados os modelos matemáticos gerados por equações polinomiais, Transformada de Fourier e Transformada wavelet. E, com o intuito de filtrar ruídos e gerar derivações não medidas, foi implementado um filtro de kalman em um modelo vetorial do eletrocardiograma. Para avaliar os resultados obtidos foram utilizados requisitos de desempenho declarados pelo FDA norte americano e pela norma européia IEC60601-2-51. Essas análises foram feitas através da utilização dos algoritmos gerados nas curvas provindas do banco de dados do PhisioNet. O método polinomial não foi considerado interessante na medida em que não possibilita gerar uma equação para um ciclo cardíaco, mas sim várias equações (uma para cada ponto do ciclo). Os demais métodos apresentaram melhor eficiência na medida em que foram capazes de gerar parâmetros com significado físico e possibilitando melhor caracterização de pontos importantes da curva do eletrocardiograma. / The electrocardiogram gives information related to the passage of an electric pulse through the heart and, therefore, to his state function. Since the beginning of electrocardiogram utilization, thanks to the work of Willem Einthoven building the first machine capable of measuring the electric pulse non-invasively and with sensitivity enough to be able to provide a profitable graph, it is widely used for clinical evaluation of patients. However the evolution of the machines that describes the electrocardiogram hadn´t much more advances since the elaborated by Einthoven in the beginning of the 20th century. They become smaller (even portable for some applications), the graphs are now displayed in video screens (instead of the paper strip) and, taking place as the biggest evolutions, machines that observes the electrocardiogram became able to recognize a cardiac cycle with high reliability and, more recently, became able to measure the ST parameter with liMITed precision (it needs the help of the operator to set specific measuring points in some cases). It is based in these facts that this dissertation looks for analyzing mathematic algorithms, more specifically the mathematic models of the electric impulse during the cardiac cycles, and evaluate their capacities to expound ECG parameters in a fast and reliable way in order to the physician receive promptly the data needed for his clinical evaluation of the patient. For the first step were analyzed some algorithms for electrocardiogram pulse detection (detection of R wave), in the following step were done the windowing of the ECG wave in order to separate the cardiac cycles. In this step were analyzed the mathematic models generated by polynomial equations, Fourier Transform and Wavelet Transform. And, in order to filter noises and generate leads not measure, it was implemented a kalman´s filter at a vector model. To evaluate the obtained results were used the requirements of performance given by north-american FDA and by the European rule IEC60601-2-51. These evaluations were done by executing the generated algorithms in the waves supplied by the databank PhisioNet. The polynomial method weren´t considered interesting because it weren´t able to generate an equation for the cardiac cycle, but many equations (one for each point of the cycle). The other methods showed a better efficiency since they were capable of generate parameters with physical meaning and being able to do a better characterization of the important points of the electrocardiogram wave.

O filtro de Kalman estendido tem sido a mais popular ferramenta de filtragem não linear das últimas quatro décadas. É de fácil implementação e apresenta baixo custo computacional. Nos casos nos quais as não linearidades do sistema dinâmico são significativas, porém, o filtro de Kalman estendido pode apresentar resultados insatisfatórios. Nessas situações, o filtro de Kalman unscented substitui com vantagens o filtro de Kalman estendido, pois pode apresentar melhores estimativas de estado, embora ambos os filtros exibam complexidade computacional de mesma ordem. A qualidade das estimativas de estado do filtro unscented está intimamente ligada à sintonia dos parâmetros que controlam a transformada unscented. A versão escalada dessa transformada exibe três parâmetros escalares que determinam o posicionamento dos pontos sigma e, consequentemente, afetam diretamente a qualidade das estimativas produzidas pelo filtro. Apesar da importância do filtro de Kalman unscented, a sintonia ótima desses parâmetros é um problema para o qual ainda não há solução definitiva. Não há nem mesmo recomendações heurísticas que garantam o bom funcionamento do filtro unscented na maior parte dos problemas tratáveis por meio de filtros Gaussianos. Essa carência e a importância desse filtro para a área de filtragem não linear fazem da busca por mecanismos de sintonia automática do filtro unscented área de pesquisa ativa. Assim, este trabalho propõe técnicas para sintonia automática dos parâmetros da transformada unscented escalada. Além da sintonia desses parâmetros, também é abordado o problema de sintonizar as matrizes de covariância dos ruídos de processo e de medida demandadas pelo modelo do sistema dinâmico usado pelo filtro unscented. As técnicas propostas cobrem então a sintonia automática de todos os parâmetros do filtro. / The extended Kalman filter has been the most popular nonlinear filter of the last four decades. It is easy to implement and exhibits low computational cost. When nonlinearities are significant, though, the extended Kalman filter can display poor state estimation performance. In such situations, the unscented Kalman filter can yield better state estimates, while displaying the same order of computational complexity as the extended Kalman filter. The quality of the state estimates produced by the unscented Kalman filter is directly influenced by the tuning of the scalar parameters that govern the unscented transform. The scaled version of the unscented transform features three scalar parameters that determine the positioning of the sigma points, thus directly affecting the filter state estimation performance. Despite the importance of the unscented Kalman filter, the optimal tuning of the scaled unscented transform parameters is still an open problem. This work hence discusses algorithms for the automatic tuning of the unscented transform parameters. The discussion includes the tuning of the needed noise covariance matrices, thus covering the automatic tuning of all parameters of the unscented Kalman filter.

[pt] Este trabalho examina uma nova estratégia para detenção de Sinais TCM em presença de desvanecimento não-seletivo em freqüência. Esta estratégia faz uso de um conjunto de estimativas da distorção do canal, cada uma associada a um estado da treliça de decodificação, que são utilizadas simultaneamente no processo de decodificação. No método proposto, a cada intervalo de símbolo calcula-se uma estimativa de canal para cada percurso sobrevivente, usando os sinais associados a este percurso como decisões dos sinais transmitidos até então, juntamente com um algoritmo do tipo Filtro de Kalman. O método é descrito inicialmente para uso em sistemas sem intercalação- desintercalação. Uma versão modificada é proposta para permitir o uso da nova estratégia em associação com esquemas de intercalação-desintercalação. Resultados de desempenho obtidos, via simulação, com os métodos propostos são comparados com os resultados obtidos supondo- se o conhecimento ideal das distorções introduzidas pelo canal bem como os resultados apresentados na literatura, referentes a outros métodos de deteção. / [en] We look into a new strategy for detecting trellis-code modulated signal in the presence of frequency non- selective fading which makes simultaneous use in the decoding procedure of a set of channel distortion estimates, each one associated to a trellis state. During each symbol interval, based on a Kalman Filter-type algorithm, a distinct channel estimate is recursively generated for each survivor path using this path symbols as the truly transmitted symbols. A method is first proposed for use in non-interleaved systems. A modified version for interleaved systems. A modified version for interleaved systens is then presented. Performances are evaluated by computer simulations and comparisons mede to curves pertaining to other methods in the literature and to curves obteined under ideal channel state information assumption.

The purpose of online parameter learning and modeling is to validate and restore the properties of a structure based on legitimate observations. Online parameter learning assists in determining the unidentified characteristics of a structure by offering enhanced predictions of the vibration responses of the system. From the utilization of modeling, the predicted outcomes can be produced with a minimal amount of given measurements, which can be compared to the true response of the system. In this simulation study, the Kalman filter technique is used to produce sets of predictions and to infer the stiffness parameter based on noisy measurement. From this, the performance of online parameter identification can be tested with respect to different noise levels. This research is based on simulation work showcasing how effective the Kalman filtering techniques are in dealing with analytical uncertainties of data. / Includes bibliography. / Thesis (M.S.)--Florida Atlantic University, 2020. / FAU Electronic Theses and Dissertations Collection

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This thesis examines the design and implementation of the navigation solution for an autonomous ground vehicle suited with global position system (GPS) receivers, an inertial measurement unit (IMU), and wheel speed sensors (WSS) using the framework of Kalman filtering (KF). To demonstrate the flexibility of the KF several methods are explored and implemented such as constraints, multi-rate data, and cascading filters to augment the measurement matrix of a main filter. GPS and IMU navigation are discussed, along with common errors and disadvantages of each type of navigation system. It is shown that the coupling of sensors, constraints, and self-alignment techniques provide an accurate solution to the navigation problem for an autonomous vehicle. Filter divergence is discussed during times when the states are unobservable. Post processed data is analyzed to demonstrate performance under several test cases, such as GPS outage, and the effect that the initial calibration and alignment has on the accuracy of the solution. / Master of Science

<p><em>The first objective of this research has always been carry out a study of visual techniques SLAM (Simultaneous localization and mapping), specifically the type monovisual, less studied than the stereo. These techniques have been well studied in the world of robotics. These techniques are focused on reconstruct a map of the robot enviroment while maintaining its position information in that map. We chose to investigate a method to encode the points by the inverse of its depth, from the first time that the feature was observed. This method permits efficient and accurate representation of uncertainty during undelayed initialization and beyond, all within the standard extended Kalman filter (EKF).At first, the study mentioned it should be consolidated developing an application that implements this method. After suffering various difficulties, it was decided to make use of a platform developed by the same author of Slam method mentioned in MATLAB. Until then it had developed the tasks of calibration, feature extraction and matching. From that point, that application was adapted to the characteristics of our camera and our video to work. We recorded a video with our camera following a known trajectory to check the calculated path shown in the application. Corroborating works and studying the limitations and advantages of this method.</em></p>

<p>The first objective of this research has always been carry out a study of visual techniques SLAM (Simultaneous localization and mapping), specifically the type monovisual, less studied than the stereo. These techniques have been well studied in the world of robotics. These techniques are focused on reconstruct a map of the robot enviroment while maintaining its position information in that map. We chose to investigate a method to encode the points by the inverse of its depth, from the first time that the feature was observed. This method permits efficient and accurate representation of uncertainty during undelayed initialization and beyond, all within the standard extended Kalman filter (EKF).At first, the study mentioned it should be consolidated developing an application that implements this method. After suffering various difficulties, it was decided to make use of a platform developed by the same author of Slam method mentioned in MATLAB. Until then it had developed the tasks of calibration, feature extraction and matching. From that point, that application was adapted to the characteristics of our camera and our video to work. We recorded a video with our camera following a known trajectory to check the calculated path shown in the application. Corroborating works and studying the limitations and advantages of this method.</p>

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