Estimação simultânea de estados e parâmetros para sistemas lineares em malha fechada

Abstract

A abordagem de espaço de estados, desenvolvida a partir da década de 1950, é baseada na análise da evolução temporal dos estados, que contêm toda a informação relevante para representar a dinâmica de um sistema em um ponto de operação. No entanto, nem sempre é possível medir os estados de um sistema diretamente. Além disso, nem sempre é possível conhecer ou medir diretamente os parâmetros do sistema, essências para estimar os estados quando estes não são medidos.Nesse caso, o problema resultante, isto é, estimar tanto estados quanto parâmetros, passa a ser chamado estimação simultânea. Dentro desse contexto, este trabalho propõe desenvolver uma nova abordagem de estimação simultânea para sistemas lineares em malha fechada a partir do filtro de Kalman e da média móvel exponencial. Além disso, objetiva-se explorar o impacto das estimativas realizadas no desempenho de controle do sistema. Para tanto, as principais abordagens presentes da literatura foram testadas por meio de simulações e comparadas com a nova estratégia. A partir dos resultados obtidos, observou-se um desempenho melhor ou próximo da abordagem proposta, tanto nos índices de controle quanto na precisão da estimação, em comparação com as abordagens existentes. Ademais, o método proposto se mostrou mais simples de ser aplicada em casos reais.