[pt] Os objetivos deste trabalho são três: O primeiro é fazer uma revisão sucinta da teoria de sistemas lineares e de estimação de parâmetros que é usada nos problemas de estruturas mecânicas; o segundo consiste no estudo do algoritmo ERA (Eigensystem Realization Algorithm) que fornece uma realização mínima, usando os sinais de entrada (forças, momentos, impulsos) e saída (acelerações); e o terceiro objetivo é desenvolver algumas aplicações tanto numéricas quanto experimentais. Assim, é realizado um estudo dos sistemas dinâmicos determinísticos e estocásticos para fornecer alguns conhecimentos básicos. Da mesma forma, são apresentados características e propriedades dos estimadores Bayesianos,de máxima verossimilhança e de quadrados mínimos. Com esta base, o algoritmo ERA e o algoritmo alternativo chamado ERA/OKID (Observer Kalman Filter Identication) são descritos. Como o uso de um observador faz com que o problema tenha uma estrutura estatística, o que permite ao estimador trabalhar com ruído, foi estudado o comportamento de ERA e ERA/OKID aplicados numa treliça bidimensional afetada por diferentes níveis de ruído. A última parte deste trabalho corresponde as aplicações, que estão divididas em parte experimental e parte numérica: Na parte experimental, foram gerados dois conjuntos de dados a partir de dois experimentos. Em cada um deles, uma treliça tridimensional foi excitada por uma força randômica e foram medidas as acelerações em dois pontos da estrutura. Com um dos conjuntos de dados, identificou-se um modelo de espaço de estado de ordem mínima, usando ERA e ERA/OKID. Compararam-se os sinais de saída gerados pelo modelo identificado e pela estrutura real para cada um dos sinais de entrada. A idéia é obter um modelo de espaço de estado de ordem mínima sem ter que fazer uma modelagem matemática previa. Na parte numérica é feita uma aplicação do algoritmo RSS (Remote Sensor System) usando um sistema de massas, molas e amortecedores. Este algoritmo, proposto em [42] é famoso porque foi usado para identificar se ocorria algum dano na estação espacial MIR depois de cada processo de acoplamento. No processo de identicação do algoritmo RSS, foram usados ERA e ERA/OKID. / [en] The aims of this work are three: First, to make a brief review of linear system and estimation theory used in mechanical structure problems. Second, to study an algorithm called ERA (Eigensystem Realization Algorithm) that provides a minimal realization using the input (forces, moments, impulses) and output signals (accelerations). Third, to develop some numerical and experimental applications. To achieve these goals, a study of deterministic and stochastic linear systems is performed in order to provide some basic insights. In the same way, characteristics and properties of the Bayesian, maximum likelihood and least square estimators are presented. With this background, the original ERA and an alternative algorithm called ERA/OKID (Observer Kalman Filter Identification) are described. Since the use of an observer gives a system a statistical framework that allows the estimators to deal with noise, the behavior of ERA and ERA/OKID when applied to a bidimensional truss a®ected by di®erent levels of noise is studied . The last part of this work is concerned with the applications. That consist of an experimental and a numerical part: In the first part, two sets of data are generated by performing two experiments. In each one, a tridimensional truss was excited by a randomic force and the accelerations of two points of the structure were measured. With one set of data, it is found a state space model of minimal order using ERA and ERA/OKID. Comparisons are made between the output signals generated by the identified model and the real truss for each input signal. The goal is to achieve a state space model of minimal order without performing any mathematical model process. In the second part, it is performed an application of the RSS (Remote Sensor System) algorithm using a damped mass-spring system. This algorithm, proposed in [42] is famous because it was used to identify whether the MIR space station was damaged after a docking process. In the identification stage of the RSS algorithm, ERA and ERA/OKID is used. / [es] Los objetivos de este trabajo son tres: El primero es hacer una revisión sucinta de la teoría de sistemas lineales y de estimación de parámetros que se utiliza en los problemas de extructuras mecánicas; el segundo consiste en el estudio del algoritmo ERA (Eigensysten Realization Algorithm) que obtiene una realización mínima, usando señales de entrada (fuerzas, momentos, impulsos) y salida (aceleraciones); y el tercer objetivo es dearrollar algunas aplicaciones tanto numéricas como experimentales. Se realiza un estudio de los sistemas dinámicos determinísticos y estocásticos para discutir algunos conocimentos básicos. De la misma forma, son presentados características y propriedades de los estimadores Bayesianos,de máxima verosimilitud y de mínimos cuadrados. Con esta base, se describen los algoritmos ERA y el algoritmo alternativo llamado ERA/OKID (Observer Kalman Filter Identication). Como el uso de un observador hace con que el problema tenga una extructura estadística, que permite al estimador trabajar con ruido, se estudio el comportamento de ERA y ERA/OKID aplicados en una celosía bidimensional afectada por diferentes nívelesde ruido. La última parte de este trabajo corresponde a las aplicaciones, que están divididas en parte experimental y parte numérica: En la parte experimental, fueron generados dos conjuntos de datos a partir de dos experimentos. En cada un deles, se aplicó una fuerza randómica a una celosía tridimensional y posteriormente se midieron las aceleraciones en dos puntos de la extructura. Con uno de los conjuntos de datos, se identificó un modelo de espacio de estado de orden mínima, usando ERA y ERA/OKID. Se compararon los señales de salida generados por el modelo identificado y por la extructura real para cada uno de los señales de entrada. La idea es obtener un modelo de espacio de estado de orden mínima sin tener que hacer una modelaje matemática previa. En la parte numérica se aplica el algoritmo RS (Remote Sensor System) usando un sistema de masas, molas y amortecedores. Este algoritmo, proposto en [42] es famoso porque fue utilizado para identificar si ocurría algun daño en la estación espacial MIR después de cada proceso de acoplamiento. En el proceso de identicación del algoritmo RS, fueron usados ERA y ERA/OKID.