Orientador: Prof. Dr. Fabiano Fragoso Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2014. / Este trabalho propõe um algoritmo de estimaçãoo fasorial baseado na versão modificada do algoritmo de mínimos quadrados recursivo. Este algoritmo é adequado para proteção de sistemas de potência, uma vez que sua resposta é rapida e robusta 'a presença da componente dc de decaimento exponencial, que é uma interferência comum em condi¸ções de falta atrasando a convergência da estimativa fasorial. Além disso, esta dissertação também investiga o uso do chamado método de Prony, a fim de auxiliar e acelerar a convergência da estimação fasorial do algoritmo dos mínimos quadrados. O método de Prony determina o decaimento exponencial a ser extraído do sinal analisado. As técnicas desenvolvidas nessa disserta¸c¿ao foram comparadas com o tradicional estimador de Fourier de um ciclo atrav'es de simula¸c¿oes realizadas em Matlab e de experimentos realizados com um processador de sinais e um amplificador de sinais. Os resultados mostram melhorias da t'ecnica proposta em comparação ao algoritmo de Fourier e incentivam futuras pesquisas relacionadas a este assunto. / This work proposes a phasor estimation algorithm based on a modified recursive least-squares. This algorithm is suitable for power systems protection once its response quick and robust to the decaying dc component, which is a most usual interference in fault conditions and delays the phasor estimation convergence. Furthermore, this dissertation also investigates the usage of the so-called Prony¿s method in order to aid and to speed up the least-squares phasor estimation convergence. This method determines the exponential decaying to be extracted out of the analyzed signal. The present developed techniques have been compared with the traditional one-cycle Fourier estimation by simulation performed on Matlab and by experiments accomplished with a digital signal processor and a signal amplifier. The results show improvements of the proposed techniques over the Fourier algorithm and encourage further research in this topic.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre a recuperação de sinais modelados por somas ponderadas de exponenciais complexas. Para tal, são introduzidos conceitos elementares em teoria de sinais e sistemas, em particular, os sistemas lineares invariantes no tempo, SLITs, que podem ser representados matematicamente por equações diferenciais, ou equações de diferenças, para sinais analógicos ou digitais, respectivamente. Equações deste tipo apresentam como solução somas ponderadas de exponenciais complexas, e assim fica estabelecida a relação entre os sistemas de tipo SLIT e o modelo em estudo. Além disso, são apresentadas duas combinações de métodos utilizadas na recuperação dos parâmetros dos sinais: métodos de Prony e mínimos quadrados, e métodos de Kung e mínimos quadrados, onde os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo. Finalmente, são realizadas cinco simulações de recuperação de sinais, sendo a última, uma aplicação na área de modelos de qualidade de água. / A study on the recovery of signals modeled by weighted sums of complex exponentials complex is presented. For this, basic concepts of signals and systems theory are introduced. In particular, the linear time invariant systems (LTI Systems) are considered, which can be mathematically represented by differential equations or difference equations, respectively, for analog or digital signals. The solution of these types of equations is given by a weighted sum of complex exponentials, so the relationship between the LTI Systems and the model of study is established. Furthermore, two combinations of methods are used to recover the parameters of the signals: Prony and least squares methods, and Kung and least squares methods, where Prony and Kung methods are used to recover the exponents of the exponentials and the least square method is used to recover the linear coefficients of the model. Finally, five simulations are performed for the recovery of signals, the last one being an application in the area of water quality models.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Nesta dissertação é apresentado um estudo sobre a recuperação de sinais modelados por somas ponderadas de exponenciais complexas. Para tal, são introduzidos conceitos elementares em teoria de sinais e sistemas, em particular, os sistemas lineares invariantes no tempo, SLITs, que podem ser representados matematicamente por equações diferenciais, ou equações de diferenças, para sinais analógicos ou digitais, respectivamente. Equações deste tipo apresentam como solução somas ponderadas de exponenciais complexas, e assim fica estabelecida a relação entre os sistemas de tipo SLIT e o modelo em estudo. Além disso, são apresentadas duas combinações de métodos utilizadas na recuperação dos parâmetros dos sinais: métodos de Prony e mínimos quadrados, e métodos de Kung e mínimos quadrados, onde os métodos de Prony e Kung recuperam os expoentes das exponenciais e o método dos mínimos quadrados recupera os coeficientes lineares do modelo. Finalmente, são realizadas cinco simulações de recuperação de sinais, sendo a última, uma aplicação na área de modelos de qualidade de água. / A study on the recovery of signals modeled by weighted sums of complex exponentials complex is presented. For this, basic concepts of signals and systems theory are introduced. In particular, the linear time invariant systems (LTI Systems) are considered, which can be mathematically represented by differential equations or difference equations, respectively, for analog or digital signals. The solution of these types of equations is given by a weighted sum of complex exponentials, so the relationship between the LTI Systems and the model of study is established. Furthermore, two combinations of methods are used to recover the parameters of the signals: Prony and least squares methods, and Kung and least squares methods, where Prony and Kung methods are used to recover the exponents of the exponentials and the least square method is used to recover the linear coefficients of the model. Finally, five simulations are performed for the recovery of signals, the last one being an application in the area of water quality models.