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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2010.tde-26122011-171258
Document
Auteur
Nom complet
Pedro Grünauer Kassab
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2010
Directeur
Jury
Costa, Oswaldo Luiz do Valle (Président)
Fernández Tuesta, Esteban
Marques, Ricardo Paulino
Titre en portugais
Filtragem e identificação em sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos com modo de operação não observado.
Mots-clés en portugais
Cadeias de Markov
Filtragem Estocástica
Identicação de Sistemas
Sistemas Lineares Variantes no Tempo
Resumé en portugais
Este trabalho propõe uma metodologia de identificação para sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos. Dada uma sequência de observações ruidosas da variável de estados, busca-se estimá-la juntamente com os parâmetros (desconhecidos) que descrevem o sistema dinâmico no espaço de estados. Como é bem conhecido, a ltragem ótima nesta classe de sistemas tem requisitos computacionais exponencialmente crescentes em função do tamanho da amostra, e torna-se inviável na prática. Recorre-se, portanto, a um algoritmo sub-ótimo de ltragem, cujos resultados são utilizados na identificação por máxima verossimilhança segundo a metodologia apresentada. Simulações realizadas mostram boa convergência.
Titre en anglais
Filtering and Identification of Markov jump linear systems with unobserved mode of operation.
Mots-clés en anglais
Markov Chains
Stochastic Itering
Systems Identication
Time-varying Linear Systems
Resumé en anglais
This paper proposes a methodology for the identification of Markov-jump linear systems. Given a sequence of noisy observations of the state variable, our objective is to estimate it along with the (unknown) parameters that drive the system in the state-space. As it is well known, the optimal ltering in this class of systems requires exponentially increasing computing power, in proportion to the sample size, and is not feasible in practice. We resort, therefore, to a sub-optimal algorithm, whose results are used for a maximum likelihood identification according to the methodology presented here. Simulations show a good convergence.
 
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Dissertacao_PGK.pdf (1.78 Mbytes)
Date de Publication
2012-01-27
 
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  • Kassab, Pedro G., e COSTA, O. L. V. Estimação de parâmetros em sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos com algoritmos de filtragem subótimos. In XVIII Congresso Brasileiro de Automática, Bonito, 2010. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Automática. : Sociedade Brasileira de Automática, 2010.
  • WOLVOVICH, M. J., et al. Detecção de Falhas e Estimação de Parâmetros Em Sistemas Dinâmicos. In 9o Congresso Brasileiro de Automática, Vitoria, 1992. Anais do 9o Congresso Brasileiro de Automática.Vitória, 1992.
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