FILTRAGEM ÓTIMA PARA SISTEMAS LINEARES NUM CENÁRIO DE FUSÃO DE DADOS

Islane Dutra Pereira Moura, Gildson Queiroz de Jesus

Resumo


No presente artigo é proposto o desenvolvimento de algoritmos de filtragem para sistemas lineares discretos no tempo num cenário de fusão de dados. O objetivo foi desenvolver filtros ótimos robustos, onde os sistemas são sujeitos a incertezas paramétricas e podem operar sob diferentes condições de falhas. A abordagem utilizada para o desenvolvimento dos filtros ótimos deste trabalho foi baseada em dois métodos de otimização, a saber: o método dos mínimos quadrados regularizados e o método da função penalidade. As estimativas tipo Kalman e as correspondentes equações de Riccati são obtidas, matematicamente, como uma extensão de resultados já conhecidos na literatura. Em seguida, foram realizadas simulações no Scilab com o objetivo de verificar a possibilidade dos algoritmos apresentados funcionarem quando estão suscetíveis a diversas condições de falhas. A principal contribuição deste trabalho, foi mostrar que é possível obter filtros ótimos, mesmo quando estes apresentam incertezas paramétricas em todos os parâmetros do sistema e, além disso, estão condicionados a diversos modelos de medidas. Mas para tanto, é necessário utilizar uma técnica denominada fusão de dados, esta por sua vez, possibilita obter informações dos modelos de medidas mesmo quando o sistema está sujeito a falhas. Os resultados obtidos demonstram a eficácia da técnica proposta, pois a mesma permite reduzir significativamente as limitações inerentes ao uso de uma única medida.

Palavras-chave


Filtragem; Mínimos quadrados; Incertezas paramétricas; Função penalidade; Fusão de dados

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2020vol5n81446

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Direitos autorais 2020 Islane Dutra Pereira Moura, Gildson Queiroz de Jesus

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III