Identificação de parâmetros e incertezas para sistemas não lineares

Abstract

Os sistemas industriais requerem um ambiente controlado para alcançar a máxima eficiência e produtividade em seus processos. Dentro desse contexto, faz-se necessário o uso de tecnologias que buscam por sistemas cada vez mais robustos que sejam capazes maximizar a qualidade do produto e aumentar a vida útil dos equipamentos. Para que isso seja possível, é necessário o estudo de técnicas que forneçam uma boa modelagem desses sistemas e de estratégias que se propõem a estimar as incertezas presentes nestes modelos. Com base nisso, o presente trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia para estimação de incertezas paramétricas presentes na modelagem de sistemas dinâmicos. Portanto, a partir de dados de simulação de um sistema dinâmico de referência do tipo massa mola amortecido não linear, propõe-se estimar incertezas associadas aos parâmetros através do Filtro de Kalman e do método de Mínimos Quadrados. A partir da implementação desses algoritmos encontrou-se uma estimativa para as incertezas paramétricas bem como a relação existente entre os parâmetros através de métodos estatísticos.