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Adaptive Kalman based forecasting for electric load and distributed generationRibeiro, Lucas Dantas Xavier 07 April 2017 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-07-11T17:16:55Z
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Previous issue date: 2017-08-09 / O fornecimento de eletricidade de forma perene, barata e confiável é de primordial importância econômica. Os sistemas elétricos necessitam de ferramentas robustas de previsão de demanda para implementar planos eficientes e razoáveis de expansão e operação. A inserção de geração distribuída adiciona um novo nível de complexidade a esta tarefa, pois não somente a geração descentralizada diminui a carga de modo aleatório e intermitente, como também inevitavelmente produz alterações nas séries históricas de carga usadas para fazer as previsões. Ambos os efeitos agem no sentido de aumentar os erros de predição no curto e no longo prazo, ameaçando a eficiência operacional e, no pior caso, a estabilidade do sistema. Este trabalho apresenta a previsão de carga e geração como um problema de estimação dinâmica de estado via filtros adaptativos de Kalman. As variáveis a serem estimadas são das demandas de base, média e de pico, assim como a geração fotovoltaica. Como medições e observações, são utilizadas previsões de tempo, datas e eventos de calendário, tarifas de eletricidade, índices e estimativas econômicas e demográficas. Combinações preprocessadas destas medições são usadas como as variáveis de entrada para a previsão. / The availability of a source of continuous, cheap and reliable energy is of foremost economic importance. The electric systems need robust load forecasting tools to implement efficient and reasonable expansion and operation plans. The introduction of distributed generation adds a new level of complexity to this task, as not only the decentralized generation reduces load in a random and intermittent way, but also inevitably embeds in the historic loads used to forecast. Both effects act to increase prediction errors in short and long term, jeopardizing operational efficiency and, in worst case, system reliability. This work presents the load and generation forecasting as a dynamic state estimation problem by means of Kalman adaptive filters. The variables to be estimated are daily base, average and peak electric load, as well as PV generation. As measurements and observations, this work uses weather forecasts, calendar dates and events, energy tariffs, economic and demographic indexes. Preprocessed combinations of these measurements are the input variables employed for forecasting.
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Filtro de Kalman adaptativo para sistemas em malha fechada / Adaptive Kalman filter for closed loop systemsParra Muñoz, Miguel Enrique 20 November 2017 (has links)
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
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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.
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Classificação de ambientes prediais para usuários utilizando tags RFID ativas e filtro de KalmanSilva Júnior, Cristovam Albano da 21 August 2012 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de
Brasília, Faculdade de Tecnologia,
Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2013-01-31T15:46:56Z
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2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2013-03-22T11:33:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-22T11:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2012_CristovamAlbanoSilvaJunior.pdf: 2422961 bytes, checksum: 1b2427ea94d6f7ef03e86fb917635ad1 (MD5) / RFID e outras tecnologias sem fio têm sido objeto de estudo em aplicações de localização
de usuários em ambientes internos de edificações. Existem diferentes formas de se prover a localização com as variáveis disponibilizadas por estes sistemas, sendo uma das mais populares, a utilização do RSSI como referência, pois esta grandeza possui relação com a distância entre o transmissor e o receptor do sinal. Entretanto, promover a localização em
ambientes internos de edificações com o RSSI não é trabalho tão trivial, pois o sinal RF sofre interferências diversas, próprias do canal de comunicação RF em ambientes internos e de difícil modelagem, durante seu trajeto, ocasionando muita incerteza nos valores registrados pelos equipamentos que compõe o sistema RFID. Elas podem ser minimizadas através da aplicação de ferramentas computacionais como o filtro de Kalman e as redes
neurais MLP e LVQ ou as SVM, treinadas com amostras de sinal que representem de forma qualitativa a área em que será provida a localização. O presente trabalho compara o desempenho destas ferramentas computacionais aplicadas a um banco de dados coletado de um sistema de RFID com tags ativas disponibilizado no LARA para experimentos. Tal sistema será usado para a classificação de ambientes delimitados do LARA, onde estarão usuários portadores das tags RFID, para assim controlar o sistema de climatização daquele laboratório. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / RFID and others technologies have been object of study in applications of indoor localization. There are different ways of providing localization with the variables provided by these systems, one of the most popular is the use of RSSI as the reference, since it has relation with the distance between the transmitter and the receiver of the signal. However,
to provide the indoor localization with RSSI is not so trivial, because the RF signal suffers from various interferences, own of RF indoor communication channel and its very difficult modeling, during its course, causing much uncertainty on the registered values of RSSI by the equipments of RFID system. These uncertainties can be minimized by the application of some computational tools such as Kalman Filter and classifiers as MLP or LVQ neural networks, or the SVM, trained with signal samples that represent in a qualitative form the area in that the localization will be provided. This work compares the performance of this
computational tools applied to the data collected from an RFID system with active tags, available in LARA to the experiments, and that will be used to classify some delimited environment of LARA, where users with RFID tags will be, and then control the HVAC
system of that laboratory.
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Técnicas de filtragem digital aplicadas à proteção de sistemas elétricos de potência / not availableHélio Glauco Ferreira Brito 29 February 1996 (has links)
Este trabalho apresenta uma análise e estudo comparativo de algumas técnicas de filtragem digital para obtenção dos componentes fundamentais (60 Hz) dos sinais de tensão e corrente de uma linha de transmissão de energia sob condição de curto-circuito. Este estudo é de importância fundamental para o desenvolvimento de algoritmos aplicados a proteção digital de sistemas elétricos de potência. As técnicas estudadas são baseadas na teoria da Transformada Discreta de Fourier, funções Walsh e na teoria do filtro de Kalman. Foram dados dois enfoques ao estudo: no primeiro, são analisadas as técnicas não recursivas, com a implementação dos filtros baseados na teoria de Fourier e funções Walsh e, no segundo são analisadas as técnicas recursivas, com a implementação dos filtros baseados na teoria do filtro de Kalman e novamente na teoria de Fourier. / This work introduces an analysis and a comparative study of some of the techniques for digital filtering of the voltage and current waveforms from faulted transmission lines. This study is of fundamental importance for the development of algorithms applied to digital protection of electric power systems. The techniques studied are based on the Discret Fourier Transform theory, the Walsh functions and the Kalman filter theory. Two aspects were emphasised in this study: Firstly, the non-recursive techniques were analysed, with the implementation of filters based on the Fourier theory and the Walsh functions. Secondly, recursive techniques were analysed, with the implementation of the filters based on the Kalman theory and once more on the Fourier theory.
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Uma ferramenta para recomendação de clusters de mensagens para fábricas de softwareCARNEIRO, Pedro Jorge de Santana 31 January 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008 / É cada vez mais significativo o número de empresas que estão buscando
vantagens competitivas em termos de custo, qualidade, redução de riscos,
produtividade e flexibilidade. Neste sentido, o desenvolvimento de software
terceirizado em fábricas de software surge como uma opção para minimizar as
dificuldades encontradas com o crescimento do mercado e para maximizar as
oportunidades de negócio no âmbito internacional.
Sobretudo em empresas técnicas, como é o caso das fábricas de software, é
de grande valia a adoção de processos de gestão do conhecimento para
armazenar relatos de experiências de projetos. O armazenamento de tais relatos
possibilita a sua utilização como referência para tomada de decisões posteriores
ou o treinamento de novos funcionários da organização. No entanto, conforme
observado na literatura de fábricas de software, a adoção de processos de gestão
de conhecimento não é uma prática comumente seguida por esse tipo de
organização. Os fatores são os mais diversos, entre os quais podem-se citar os
custos envolvidos para preparação da infra-estrutura necessária e a contratação
de pessoal especializado para realização da mesma.
Dessa forma, a presente dissertação apresenta a concepção e os resultados
da aplicação do sistema MaRKSoNe em uma fábrica de software pernambucana.
O objetivo desse sistema é gerir o conhecimento de projetos e recomendar
automaticamente clusters de mensagens à grupos de usuários com interesses
afins em uma fábrica de software.
Os resultados da implantação do MaRKSoNe em uma fábrica de software
indicaram a redução do esforço necessário para realização da gestão de
conhecimento em projetos de software. Além disso, foi verificado que a
utilização desse sistema pode diminuir o tempo necessário para inserção de
novos colaboradores no contexto de projetos de software
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Uma solução em filtragem de informação para sistemas de recomendação baseada em análise de dados simbólicosLeite Dantas Bezerra, Byron January 2004 (has links)
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Previous issue date: 2004 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Sistemas de Recomendação permitem que sites de Comércio
Eletrônico sugiram produtos aos consumidores provendo informações
relevantes que os ajudem no processo de compra. Para isso é necessária
a aquisição e a adequada utilização do perfil do usuário. O processo de
aquisição pode ser implícito (comprar um livro ou consultar um item em
uma loja on-line) ou explícito (dar uma nota a um filme ou recomendar um
artigo a um amigo). Já as soluções propostas para o segundo problema
podem ser classificadas em duas categorias principais com relação ao tipo
de filtragem adotada: Filtragem Baseada em Conteúdo (baseia-se na
análise da correlação entre o conteúdo dos itens com o perfil do usuário) e
Filtragem Colaborativa (baseada na correlação de perfis de usuários). Tais
técnicas possuem limitações, como escalabilidade na primeira abordagem
e latência na segunda. Contudo, elas são complementares, o que
impulsiona o surgimento de filtragens híbridas, cujo foco é aproveitar o
melhor de cada método. Todavia, as filtragens híbridas não superam
completamente os problemas principais de ambos os métodos.
A motivação deste trabalho surge do desafio de superar os
problemas principais existentes nos métodos de Filtragem Baseada em
Conteúdo. Para isso, o trabalho concentra-se no domínio de recomendação
de filmes, caracterizado por atributos complexos, como sinopse, e no qual
predomina uma aquisição explícita do perfil do usuário. Diante disso, o
presente trabalho apresenta um novo método de filtragem de informação
baseado nas teorias de Análise de Dados Simbólicos.
Na abordagem proposta o perfil é modelado através de um
conjunto de descrições simbólicas modais que sumarizam as informações
dos itens previamente avaliados. Uma função de dissimilaridade que leva
em conta as diferenças em posição e em conteúdo foi criada a fim de
possibilitar a comparação entre um novo item e o perfil do usuário. Para
avaliar o desempenho deste novo método foi modelado um ambiente
experimental baseado no EachMovie e definida uma metodologia para
avaliação dos resultados. Para fins de comparação é utilizada a filtragem
de informação por conteúdo baseado no algoritmo dos k Vizinhos Mais
Próximos (kNN).
A construção de um ambiente experimental de avaliação do
modelo permitiu diagnosticar estatisticamente o melhor desempenho da
filtragem baseada em dados simbólicos modais, tanto em velocidade
quanto em memória, com relação ao método baseado no kNN
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Aprendizagem ativa em sistemas de filtragem colaborativaSAMPAIO, Igor Azevedo January 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006 / Nos dias de hoje, a quantidade de informação disponível é muito maior do que
nossa capacidade de tratá-la. Vemos-nos diante de centenas de canais de televisão, dezenas
de filmes para ver e milhares de produtos nas lojas de comércio eletrônico. Quando
precisamos tomar uma decisão e não conhecemos todas as alternativas possíveis, uma
abordagem bastante freqüente é buscar a recomendação de outras pessoas.
Na década de 1990 surgiram sistemas computacionais capazes de automatizar o
processo de recomendações. Em geral os Sistemas de Recomendação, como ficaram
conhecidos, coletam indicadores das preferências dos usuários para fornecer-lhes uma visão
personalizada da informação. Uma abordagem amplamente empregada nos Sistemas de
Recomendação é a Filtragem Colaborativa (FC), em que a produção das sugestões é feita
com base na similaridade entre usuários. Assim, para prever a relevância que um item i terá
para um usuário alvo u, o sistema se baseia nas opiniões dos usuários com preferências
similares às de u sobre i.
Um problema freqüente nos Sistemas de Recomendação diz respeito à chegada de
um novo usuário. Nessa situação, o sistema não conhece nada a respeito das preferências
dele e também não é capaz de gerar-lhe recomendações. Nos sistemas que utilizam FC isto
também ocorre, pois a similaridade entre os usuários é computada com base nos itens que
eles avaliaram em comum. Para amenizar esse problema, uma solução é que haja uma etapa
inicial na utilização do sistema em que sejam apresentados alguns itens para o usuário
novato avaliar. No entanto isso precisa ser feito de maneira eficiente, para que o sistema
adquira o máximo de informação com um mínimo de esforço do usuário.
O paradigma de aprendizagem em que o algoritmo controla os exemplos utilizados
no treinamento para otimizar o processo é chamado de aprendizagem ativa. A aplicação
dessa técnica para melhorar o processo de aquisição das preferências do usuário em
sistemas de FC tem sido alvo de vários estudos. Em um deles foi proposto o método
ActiveCP que combinava a controvérsia e da popularidade de um item para determinar a
ordem em que seriam apresentados para serem avaliados pelo usuário. O método
apresentou bons resultados experimentais.
Neste trabalho, é investigada a utilização de uma nova medida de controvérsia capaz
de resolver várias das restrições presentes na metodologia originalmente proposta no
ActiveCP. É também apresentada uma nova metodologia, mais simples, com uma melhor
aplicabilidade prática e que mantém os ganhos de informação na aquisição das preferências
dos usuários obtidos pelo método original. Finalmente, a nova metodologia é avaliada em
uma base de usuários com avaliações de filmes que simula a base de dados de um sistema
em início de operação
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Otimização de sincronismo em redes digitais sincronas com preditor de KalmanHirchoren, Gustavo Abraham 02 August 1996 (has links)
Orientador: Dalton Soares Arantes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-21T17:30:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1996 / Resumo: A sincronização de redes digitais tem como objetivo sincronizar as escalas de tempo e freqüência de todos os relógios de uma rede. Deve-se procurar o projeto ótimo do filtro do laço de sincronismo de fase buscando minimizar o erro quadrático médio de tempo do relógio. Os resultados encontrados na literatura determinam os parâmetros ótimos de forma mais ou menos empírica. Este trabalho desenvolve uma técnica, de modo sistemático, para o projeto ótimo do laço de sincronismo de fase, mediante um preditor de Kalman. U problema associado com as redes mestre-escravo é a possível perda do sinal de referência proveniente do relógio mestre. Este trabalho desenvolve também uma técnica que consiste em compensar o erro do relógio local mediante o uso de um preditor ótimo a "n+l passos". Demonstra-se que, embora a variância do erro de fase aumente com o tempo, usando-se a técnica proposta neste trabalho ela cresce muito mais lentamente do que no caso de se deixar livre o relógio a partir do instante da interrupção da referência. Mostra-se que ela cresce mais lentamente também que no caso de se usar a técnica conhecida na literatura com o nome de "Holdover" / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Projeto de controladores adaptativos auto-ajustaveisAssis, Adilson Jose de 27 May 1996 (has links)
Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-22T02:14:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1996 / Resumo: Com a necessidade crescente de controladores de processos químicos com desempenho cada vez mais precisos tem sido propostas várias estratégias de controle avançado, como por exemplo o Controle Adaptativo, na solução deste problema. No presente trabalho é apresentada uma revisão geral do Controle Adaptativo, das técnicas mais comuns de estimativa de estado e identificação do processo, bem como aplicações dessas técnicas a relevantes processos químicos e biotecnológicos. Apresenta-se um tratamento sistemático tanto para o Filtro de Kalman como para o Filtro de Kalman Estendido (FKE) quando aplicados na estimativa recursiva de estados e identificação de parâmetros de sistemas estocásticos, utilizando a metodologia espaço-de-estados. Como caso estudo, considerou-se o processo de fermentação de cerveja em batelada. Este processo requer a identificação simultânea dos estados do sistema e dos parâmetros do modelo com finalidades de monitoramento automático do meio reacional. Estudou-se a influência do tempo de amostragem, presença de medidas imprecisas, e condições de convergência do FKE. Resultados obtidos por simulação são apresentados e discutidos. Neste trabalho também é apresentada uma metodologia geral para o projeto de controladores adaptativos aplicados a reatores biotecnológicos. Tomou-se como caso estudo o processo contínuo de fabricação de etanol em escala industrial. Os controladores adaptativos foram projetados utilizando as estratégias LQG e variança mínima, ambos na formulação espaço-deestados. Adotou-se um modelo simplificado do processo para finalidades de controle sendo que esse modelo é identificado em tempo real empregando um algoritmo derivado do Filtro de Kalman. Resultados obtidos por simulação mostram que os controladores adaptativos apresentam um melhor desempenho do sistema em malha fechada quando comparado com o desempenho do sistema sob a ação de um controlador clássico PID. Finalmente, apresenta-se um breve tratamento dos problemas a serem considerados no desenvolvimento de algoritmos de controle avançado do tipo adaptativo para colunas de destilação em batelada / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química
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Filtragem robusta : uma abordagem por desigualdades matriciais linearesPalhares, Reinaldo Martinez 09 June 1998 (has links)
Orientador: Pedro Luiz Dias Peres / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T18:47:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Este trabalho trata do problema de filtragem robusta para sistemas dinâmicos lineares contínuos e discretos no tempo. Mais precisamente, discute-se o problema de filtragem linear de ordem completa para sistemas incertos tendo como critério de desempenho a norma Hoo. Primeiramente, são apresentados e discutidos resultados existentes na literatura baseados em equações do tipo Riccati e (no caso de incertezas do tipo limitada em norma) em Desigualdades Matriciais Lineares - ['MIs (do inglês, Linear Matrix Inequalities) acopladas. A seguir, é proposta uma solução por ['MIs para sistemas com incertezas paramétricas do tipo politópicas. Essa solução, baseada em condições necessárias (no sentido de que o erro de filtragem é quadraticamente estável) e suficientes, permite que o filtro de custo garantido 1ioo ótimo seja obtido a partir de procedimentos convexos de otimização, com convergência assegurada. A extensão da solução para o caso de filtragem robusta mista H2/Hoo é também apresentada. Além disso, aborda-se o problema de filtragem singular (isto é, filtragem para sistemas nos quais o vetor de saídas não é inteiramente corrompido pelo sinal de ruídos) sujeito a entradas desconhecidas, sendo proposta uma estrutura para o estimador que conjuga a robustez do filtro 1ioo com propriedades padrão de observadores com entradas desconhecidas... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: : This work deals with the problem of robust filtering for both continuous and discrete-time dynamic linear systems. More precisely, the problem of full order linear filtering for uncertain systems with Hoo norm performance criterion is analyzed. Firstly, the results from the literature based on Riccati like equations and (for norm bounded uncertainty) on coupled Linear Matrix Inequalities - ['MIs are presented and discussed. Then, an ['MIs based solution is proposed for systems with polytope type parameter uncertainties. This solution, based on necessary (in the sense that the filtering error is quadratically stable) and sufficient conditions, allows the optimal 1-íooguaranteed cost to be obtained through convex optimization procedures, with convergence assured. The extension to the case of robust mixed H2/Hoo filtering is also presented. Moreover, the problem of singular filtering (that is, the filteringproblem for systems in which the output is not completely corrupted by the noise signal) subject to unknown inputs is also addressed, and a solution based on a decomposition algorithm is proposed, in such a way that a particular structure is imposed to the filter, combining the robustness of the 1-íoofilter with unknown input observer standard properties... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica
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