Esta dissertação desenvolve filtro de informação, algoritmos array para estimador do erro médio mínimo quadrático para sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos e algoritmos array rápidos para filtragem de sistemas singulares convencionais. Exemplos numéricos serão apresentados para mostrarem as vantagens dos algoritmos array deduzidos. Parte dos resultados obtidos nesta pesquisa serão publicados no seguinte artigo: Terra et al. (2007). Terra, M. H., Ishihara, J. Y. and Jesus, G. Q. (2007). Information filtering and array algorithms for discrete-time Markovian jump linear systems. Proceedings of the American Control Conference ACC07. / This dissertation develops information filter and array algorithms for linear minimum mean square error estimator (LMMSE) of discrete-time Markovian jump linear systems (MJLSs) and fast array algorithms for filtering of standard singular systems. Numerical examples to show the advantage of the array algorithms are presented. Some results obtained in this research are published in the following paper: Terra et al. (2007). Terra, M. H., Ishihara, J. Y. and Jesus, G. Q. (2007). Information filtering and array algorithms for discrete-time Markovian jump linear systems. Proceedings of the American Control Conference ACC07.

No contexto do mundo contemporâneo, os veículos automotores estão cada vez mais integrados ao cotidiano das pessoas, sendo mais de 1 bilhão deles circulando pelo mundo. Por serem controlados por motoristas, estão sujeitos a falhas decorrentes da inerente condição humana, ocasionando acidentes, mortes e outros prejuízos. O controle autônomo de veículos tem se apresentado como alternativa na busca de redução desses prejuízos, sendo utilizado nas mais diferentes abordagens, por distintas instituições ao redor do planeta. Deste modo, torna-se uma pauta fundamental para o estudo de sistemas de controle. Este trabalho, valendo-se da descrição matemática do comportamento veicular, busca o desenvolvimento e a implementação de um método eficiente de controle autônomo de veículos voltado, principalmente, para a modelagem em espaço de estados. Considerando que mudanças de marchas, principalmente em um cenário de dirigibilidade autônoma, são ações aleatórias, o objetivo desta dissertação é utilizar estratégias de controle baseadas em sistemas lineares sujeitos a saltos Markovianos. / In nowadays society, automobile vehicles are getting more and more integrated to people\'s daily activities, as there are more than 1 billion of them on the streets around the world. As they are controlled by drivers, vehicles are subjected to failures caused by human mistakes that lead to accidents, injuries and others. Autonomous vehicle control has shown itself to be an alternative in the pursuit of damage reduction, and it is applied by different institutions in many countries. Therefore, it is a main subject in the area of control systems. This paper, relying on mathematical descriptions of vehicle behavior, aims to develop and apply an efficient autonomous control method that takes into account state-space formulation. This goal will be achieved by the use of control strategies based on Markovian Jump Linear Systems that will describe the highly non-linear dynamics of the vehicle in different operation points.

Esta tese de doutorado aborda os projetos robustos de controle e estimativa de estados para Sistemas Lineares sujeitos a Saltos Markovianos (SLSM) de tempo discreto sob a influência de incertezas paramétricas. Esses projetos são desenvolvidos por meio de extensões dos critérios quadráticos clássicos para SLSM nominais. Os critérios de custo quadrático para os SLSM incertos são formulados na forma de problemas de otimização min-max que permitem encontrar a melhor solução para o pior caso de incerteza (máxima influência de incerteza). Os projetos robustos correspondem às soluções ótimas obtidas por meio da combinação dos métodos de funções penalidade e mínimos quadrados regularizados robustos. Duas situações são investigadas: regular e estimar os estados quando os modos de operações são observados; e estimar os estados sob a hipótese de desconhecimento da cadeia de Markov. Estruturalmente, o regulador e as estimativas de estados assemelham-se às respectivas versões nominais. A recursividade é estabelecida em termos de equações de Riccati sem a necessidade de ajuste de parâmetros auxiliares e dependente apenas das matrizes de parâmetros e ponderações conhecidas. / This thesis deals with recursive robust designs of control and state estimates for discretetime Markovian Jump Linear Systems (MJLS) subject to parametric uncertainties. The designs are developed considering extensions of the standard quadratic cost criteria for MJLS without uncertainties. The quadratic cost criteria for uncertain MJLS are formulated in the form of min-max optimization problems to get the best solution for the worst uncertainty case. The optimal robust schemes correspond to the optimal solution obtained by the combination of penalty function and robust regularized least-squares methods. Two cases are investigated: to control and estimate the states when the operation modes are observed; and, to estimate the states when the Markov chain is unobserved. The optimal robust LQR and Kalman-type state estimates resemble the respective nominal versions. The recursiveness is established by Riccati equations in terms of parameter and weighting matrices previously known and without extra offline computations.

Este trabalho propõe uma metodologia de identificação para sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos. Dada uma sequência de observações ruidosas da variável de estados, busca-se estimá-la juntamente com os parâmetros (desconhecidos) que descrevem o sistema dinâmico no espaço de estados. Como é bem conhecido, a ltragem ótima nesta classe de sistemas tem requisitos computacionais exponencialmente crescentes em função do tamanho da amostra, e torna-se inviável na prática. Recorre-se, portanto, a um algoritmo sub-ótimo de ltragem, cujos resultados são utilizados na identificação por máxima verossimilhança segundo a metodologia apresentada. Simulações realizadas mostram boa convergência. / This paper proposes a methodology for the identification of Markov-jump linear systems. Given a sequence of noisy observations of the state variable, our objective is to estimate it along with the (unknown) parameters that drive the system in the state-space. As it is well known, the optimal ltering in this class of systems requires exponentially increasing computing power, in proportion to the sample size, and is not feasible in practice. We resort, therefore, to a sub-optimal algorithm, whose results are used for a maximum likelihood identification according to the methodology presented here. Simulations show a good convergence.

A designação de estruturas próprias de sistemas dinâmicos com retroação completa de estados ou saídas foi objeto de estudo de muitos pesquisadores durante a segunda metade do século XX. Os trabalhos mais relevantes sobre o tema foram revisados e serviram como base para a elaboração da metodologia apresentada neste trabalho. Que consiste na designação de estruturas próprias desejadas para um sistema linear em malha aberta com a modificação de parâmetros do sistema através da pseudo retroação de saídas devidamente definidas. O método foi aplicado na coxinização de um veículo de passeio. No qual os modos de vibrar de modelos lineares com 7 e 8 graus de liberdade do veículo foram adequados com o intuito de reduzir as acelerações verticais de chassi, características do fenômeno shake de motor e câmbio (faixa de frequência entre 7 e 25 Hz). Para tanto, reduziu-se a participação do grau de liberdade vertical de chassi nos modos com grande participação dos graus de liberdade de motor e massa não suspensa. Os resultados obtidos com a aplicação da metodologia na coxinização foram valores de rigidezes, amortecimentos e características de coxins hidráulicos que resultam na redução significativa da aceleração vertical de chassi, que implica em uma melhora perceptível para o consumidor na qualidade do conforto do veículo. / Eigenstructure assignment using full state or output feedback control had been object of study of many researchers during the second half of XX century. The most important works about eigenstructure assignment were reviewed, specially some applications within aerospace industry, that was the responsible for developing all the theory concerning pole and eigenvector placement. The review of the related theory was also based on the pioneering and most expressive works and were base for the methodology developed and described in this work. Which consists basically on the assignment of some desired eigensctructure of open loop linear systems modifying some parameters of the systems by means pseudo feedback of some outputs into inputs specifically defined. This methodology was applied to a 8 DOF vehicle model, a case of study, in order to adequate the system modes changing engine mounts parameters to improve the vehicle ride comfort, mainly eigenstructures about powertrain shake range frequencies.

Nesta tese de doutorado são apresentados sistemas globais de estimativa baseados em modelos Markovianos aplicados na área de reabilitação robótica. Os sistemas propostos foram desenvolvidos para estimar as posições angulares dos elos de exoesqueletos para membros inferiores, desenvolvidos para reabilitação motora em pacientes que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC) ou lesão medular. Filtros baseados no filtro de Kalman, um nominal e outro considerando incertezas no modelo, foram utilizados em estratégias de fusão de dados de sensores provenientes de sensores inerciais, possibilitando estimativas de posicionamentos angulares. Algoritmos genéticos são utilizados na otimização dos filtros, ajustando as matrizes de peso destes. Em oposição as modelagens tradicionais, via estimativa local, utilizando somente uma unidade inercial para cada modelo, propõe-se um sistema global de estimativa, obtendo-se a melhor informação de cada sensor combinando-os em um modelo Markoviano. Resultados experimentais com um exoesqueleto foram utilizados para comparar a abordagem Markoviana às convencionais. / In this thesis are presented global estimation systems based on Markov models applied in robotic rehabilitation area. The proposed systems have been developed to estimate the angular positions of the exoskeletons for lower limbs, designed to provide motor rehabilitation of stroke and spinal cord injured people. Filters based on the Kalman filter, one nominal and other considering uncertainties in the model, were used in sensor data fusion strategies from inertial sensors, to estimate angular positions. Genetic algorithms are used to the optimization of filters, tuning the weighting matrices. In opposition to these modelling via local estimation, using only one inertial unit, we also chose a global modelling getting the best information from each sensor, combining them in a Markov model. Experimental results with an exoskeleton were used to compare the Markovian approach to conventional.

Neste trabalho, é apresentada uma análise de estabilidade linear para um sistema flowline-riser. O modelo utiliza as equações de continuidade para as fases líquidas e gasosas e uma equação de momento para a mistura onde são considerados os efeitos de atrito. A mistura água-óleo é modelada de forma homogênea. Para a determinação da fração de vazio, adota-se o modelo de fluxo de deriva, baseado em várias correlações drift. Se o escoamento é estratificado a fração de vazio é modelada através do modelo de equilíbrio local de Taitel e Dukler (1976). Para a caracterização dos fluidos é adotado um modelo de equilíbrio de fase black-oil onde a transferência de massa é considerada entre as correntes óleo e gás em função das condições locais de pressão e temperatura. É considerada a abordagem de parâmetros distribuídos, onde diversas geometrias com discretização variável podem ser consideradas tais como riser em catenária e riser lazy wave. Para realizar a análise de estabilidade linear, as equações do modelo são linearizadas em torno do estado estacionário e discretizadas pelo método das diferenças finitas, onde foi utilizado um programa escrito em Matlab. A partir do sistema linearizado, é avaliada a estabilidade do estado estacionário pelas raízes do polinômio característico, que são solução do problema de autovalores e autovetores. É avaliada a convergência numérica do modelo e mapas de estabilidade são apresentados para vários sistemas de produção de petróleo. Os resultados obtidos numericamente são comparados com pontos operacionais de sistemas reais de produção de petróleo. Observou-se que o modelo convergiu para todos os casos avaliados e apresentou ótima concordância com os dados de campo. / This work presents a linear stability analysis for a flowline-riser system. The model considers continuity equations for the liquid and gas phases, and a momentum equation for the mixture that accounts for friction effects. The water-oil mixture is modeled as being homogeneous. The void fraction is determined by using the drift-flux model based on several drift correlations. For stratified flow, the void fraction is expressed by the local equilibrium model of Taitel and Dukler (1976). Fluid characterization uses a black-oil model that considers mass transfer between the oil and gas flows as a function of the local pressure and temperature conditions. In the proposed approach with distributed parameters, several geometries with variable discretization can be considered, such as catenary and lazy wave risers. To perform the linear stability analysis, the equations of the model are linearized around the stationary state and discretized using the finite difference method, implemented using custom-written code in Matlab. From the linearized system, the stability of the steady state is evaluated by computing the roots of the characteristic polynomial equation of the eigenvalues and eigenvectors problem. Convergence of the numerical model is evaluated and stability maps for several oil production systems were presented. Numerical results were compared with the actual measurements of oil production systems. The model converged in all cases tested and presented an excellent agreement with field data.

Neste trabalho estudamos a estabilidade assintótica de Lagrange para duas classes de sistemas, sob as hipóteses de detetabilidade fraca e de limitação do custo medio a longo prazo. Para sistemas lineares com saltos markovianos com rudo aditivo, a equivalência entre estabilidade e as condições mencionadas sera provada. Para sistemas dinâmicos generalizados, provaremos a estabilidade sob uma condição adicional / In this work we study Lagrange asymptotic stability for two classes of systems, under conditions of weak detectability and boundedness of the long run average cost. For Markov jump linear systems with additive noise, the equivalence between stability and the aforementioned conditions is proved. For generalized dynamical systems, we prove stability under an additional condition

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:12:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 433017.pdf: 1032160 bytes, checksum: aa3e0698453ad1ef18fe90f21530dbfd (MD5) Previous issue date: 2011-03-30 / O trabalho investigou a aprendizagem em Matem?tica, por meio da constru??o de conhecimento dos conceitos de matrizes, determinantes e sistemas lineares, utilizando a planilha como recurso. O desenvolvimento da investiga??o ocorreu no primeiro semestre de 2010 com alunos do Ensino M?dio de uma escola particular de Porto Alegre. O estudo foi comparativo com as duas turmas trabalhando de forma alternada com o sem o recurso da planilha. A metodologia da pesquisa foi qualitativa com a an?lise textual dos dados e teve como suporte te?rico a aprendizagem significativa de Ausubel e a metodologia de ensino baseada da resolu??o de problemas segundo Polya. O trabalho foi desenvolvido na forma de um projeto interdisciplinar com as disciplinas de F?sica, Biologia e Educa??o F?sica. Os principais resultados obtidos foram que: a abordagem de resolu??o de problemas agregada ao uso da Planilha foi bem aceita pelos alunos, fortaleceu as atividades em grupo, melhorou a aprendizagem e despertou o gosto pelo estudo da Matem?tica em alunos que tinham reservas ao seu estudo anteriormente.

Este trabalho apresenta um pacote computacional, desenvolvido para a identificação de parâmetros de sistemas lineares multivariáveis, representados por equações a diferenças. O pacote possui flexibilidade para a estimação dos parâmetros, na presença de ruídos correlacionados. Os parâmetros são estimados utilizando os algoritmos de Mínimos Quadrados e Mínimos Quadrados Parcionado, em suas versões recursivas. Os dados de entrada/saída podem ser obtidos por simulação ou por aquisição de dados. O pacote permite o emprego da técnica de Monte Carlo para a análise estatística das estimativas. Exemplos de sistemas simulados são exaustivamente testados na validação dos algoritmos. É proposto um esquema, utilizando o pacote, para a obtenção das derivadas de estabilidade e controle de aeronaves.