Modelagem computacional de dados e controle inteligente no espaço de estado
Annabell Del Real Tamariz
TESE
Português
(Broch.)
T/UNICAMP D387m
[State space computational data modelling and intelligent control]
Campinas, SP : [s.n.], 2005.
143p. : il.
Orientador: Celso Pascoli Bottura
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: Este estudo apresenta contribuições para modelagem computacional de dados multivariáveis no espaço de estado, tanto com sistemas lineares invariantes como com variantes no tempo. Propomos para modelagem determinística-estocástica de dados ruidosos, o Algoritmo MOESP_AOKI. Propomos,...
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Resumo: Este estudo apresenta contribuições para modelagem computacional de dados multivariáveis no espaço de estado, tanto com sistemas lineares invariantes como com variantes no tempo. Propomos para modelagem determinística-estocástica de dados ruidosos, o Algoritmo MOESP_AOKI. Propomos, utilizando Redes Neurais Recorrentes multicamadas, algoritmos para resolver a Equação Algébrica de Riccati Discreta bem como a Inequação Algébrica de Riccati Discreta, via Desigualdades Matriciais Lineares. Propomos um esquema de controle adaptativo com Escalonamento de Ganhos, baseado em Redes Neurais, para sistemas multivariáveis discretos variantes no tempo, identificados pelo algoritmo MOESP_VAR, também proposto nesta tese. Em síntese, uma estrutura de controle inteligente para sistemas discretos multivariáveis variantes no tempo, através de uma abordagem que pode ser chamada ILPV (Intelligent Linear Parameter Varying), é proposta e implementada. Um controlador LPV Inteligente, para dados computacionalmente modelados pelo algoritmo MOESP_VAR, é concretizado, implementado e testado com bons resultados
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Abstract: This study presents contributions for state space multivariable computational data modelling with discrete time invariant as well as with time varying linear systems. A proposal for Deterministic-Estocastica Modelling of noisy data, MOESP_AOKI Algorithm, is made. We present proposals...
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Abstract: This study presents contributions for state space multivariable computational data modelling with discrete time invariant as well as with time varying linear systems. A proposal for Deterministic-Estocastica Modelling of noisy data, MOESP_AOKI Algorithm, is made. We present proposals forsolving the Discrete-Time Algebraic Riccati Equation as well as the associate Linear Matrix Inequalityusing a multilayer Recurrent Neural Network approaches. An Intelligent Linear Parameter Varying(ILPV) control approach for multivariable discrete Linear Time Varying (LTV) systems identified bythe MOESP_VAR algorithm, are both proposed. A gain scheduling adaptive control scheme based on neural networks is designed to tune on-line the optimal controllers. In synthesis, an Intelligent Linear Parameter Varying (ILPV) Control approach for multivariable discrete Linear Time Varying Systems (LTV), identified by the algorithm MOESP_VAR, is proposed. This way an Intelligent LPV Control for multivariable data computationally modeled via the MOESP_VAR algorithm is structured, implemented and tested with good results
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Bottura, Celso Pascoli, 1938-
Orientador
Coelho, Antonio Augusto Rodrigues
Avaliador
Resende, Peterson de
Avaliador
Barreto, Gilmar, 1958-
Avaliador
Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019
Avaliador
Madrid, Marconi Kolm, 1962-
Avaliador
Ferreira, Paulo Augusto Valente, 1958-
Avaliador
Modelagem computacional de dados e controle inteligente no espaço de estado
Annabell Del Real Tamariz
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