Modelos multivariados de series temporais na identificação de sistemas mecanicos
Roberto Pedro Amaro Baldeon
TESE
Inglês
(Broch.)
T/UNICAMP Am13m
Campinas, SP : [s.n.], 2004.
82p. : il.
Orientador: Paulo Roberto Gardel Kurka
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica
Resumo: O trabalho apresenta os modelos de series temporais aplicados na identificação de sistemas mecânicos. A técnica de Máxima Verossimilhança (ML) é aplicada na estimação dos parâmetros dos modelos de series temporais a fim de melhorar a precisão na estimação dos parâmetros modais. O algoritmo...
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Resumo: O trabalho apresenta os modelos de series temporais aplicados na identificação de sistemas mecânicos. A técnica de Máxima Verossimilhança (ML) é aplicada na estimação dos parâmetros dos modelos de series temporais a fim de melhorar a precisão na estimação dos parâmetros modais. O algoritmo de Spliid é usado na estimação de valores iniciais para iniciar o processo iterativo da técnica ML. A performance da técnica ML é verificada simulando um sistema de três graus de h"berdade com duas entradas e duas saídas, é adicionado ruído no sinal de saída a fim de se verificar a eficiência dos modelos de series temporais na presença de ruído estocástico. Dados provenientes de teste de vibração de um protótipo de asa de avião são usados para comparar as técnicas propostas com os resultados obtidos usando o Ideas/Test
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Abstract: This work presents the Multivariate Time Series Models in the identification ( mechanica1 systems. The maximum likelihood technique (ML) is applied to estimate tl1 parameters of the time series models in order to improve the precision in the estimation ( modal parameters. The Spliid's...
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Abstract: This work presents the Multivariate Time Series Models in the identification ( mechanica1 systems. The maximum likelihood technique (ML) is applied to estimate tl1 parameters of the time series models in order to improve the precision in the estimation ( modal parameters. The Spliid's algorithm is used to estimate initial values to start tt iterative process of the ML technique. The perfoimance of the ML technique is verified j a three degree fteedom simulated system with two inputs and two outputs. Stochastic noh is added to the outputs in order to verify the performance of time series models when ti output is influenced by stochastic noise. Vibrating test data of a wing prototype is used 1 compare the proposed techniques with the results obtained experimentaly from Ideas/ Test
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Kurka, Paulo Roberto Gardel, 1958-
Orientador
Hermini, Helder Anibal, 1968-
Avaliador
Balthazar, Jose Manuel
Avaliador
Ferreira, Marcia Miguel Castro, 1951-
Avaliador
Steffen Junior, Valder
Avaliador
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Roberto Pedro Amaro Baldeon
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Roberto Pedro Amaro Baldeon
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