[pt] Este trabalho apresenta um método para identificação paramétrica de sistemas distribuídos lineares, modelados por equações diferenciais, operando em ambiente estocástico.
O presente trabalho assunto já foi tratado por Kubrusly e Curtain em [7] onde o sistema é suposto ser excitado por distúrbios aleatórios variáveis no espaço e observado através de um número limitado de sensores ruidosos localizados no domínio espacial. Aqui é feita uma generalização do trabalho acima mencionado, onde agora considera-se que as medidas ruidosas são geradas com ganho de saída e efeitos de ruído, ambos variáveis no espaço.
O modelo é suposto ser conhecido, exceto por um conjunto de parâmetros variáveis no espaço, os quais são identificados recursivamente por meio de algoritmos de aproximação estocástica. / [en] This work presents a method for parametric identification of distributed systems modeled by partial differential equation operating in a stochastic environment.
The present problem has already been treated by Kubrusly and Curtain in [7] where the system through a limited number of noisy sensors located in the spatial domain. Here it is presented a generalization of the above mentioned work Now it is assumed that the noisy measurements are generated considering that the output gain as well as the noise effects are space-varying.
The model is assumed to be known up to a set of space-varying parameters which are identified by using recursive stochastic approximation algorithms.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:14412 |
| Date | 19 October 2009 |
| Creators | JOSE ANTONIO MENEZES FELIPPE DE SOUZA |
| Contributors | CARLOS KUBRUSLY |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0019 seconds