Estudo e aplicação de filtragem estocástica utilizando o filtro de Kalman

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSouto, Rafael Fontes-
Autor(es): dc.contributorMaciel, Ednilson Soares-
Autor(es): dc.contributorOroski, Elder-
Autor(es): dc.contributorFrencl, Victor Baptista-
Autor(es): dc.contributorMaciel, Ednilson Soares-
Autor(es): dc.creatorGonçalves, João Paulo Silva-
Autor(es): dc.creatorZattoni, Pedro Scroccaro-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:12:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:12:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2020-11-10-
Data de envio: dc.date.issued2017-06-12-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/8230-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/670227-
Descrição: dc.descriptionThis work has as main objective to introduce the fundamental concepts of the theory and practice of the Kalman filter. For this purpose, the fundamental concepts of probability, random processes and recursive estimators necessary for the understanding of the Kalman filter were presented, as well as the theoretical deduction of its equations and examples of implementation. In addition, two variations of the Kalman filter known as Extended Kalman filter and Unscented Kalman filter were presented, which are used when the systems studied present nonlinear dynamics. Finally, the Kalman filter was applied to the problem of fault detection in induction motors, generating very promising results and opening research possibilities in the study of electric machines using stochastic filtering.-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho tem como objetivo principal introduzir os conceitos fundamentais da teoria e prática do filtro de Kalman. Para isso, foram apresentados os conceitos fundamentais de probabilidade, processos estocásticos e estimadores recursivos necessários para o entendimento do filtro de Kalman, bem como toda a dedução teórica de suas equações e exemplos de funcionamento. Além disso, foram apresentadas duas variações do filtro de Kalman, conhecidas como filtro de Kalman Estendido e filtro de Kalman Unscented, que são utilizadas quando os sistemas estudados apresentam dinâmicas não lineares. Por fim, o filtro de Kalman foi aplicado no problema de detecção de falhas em motores de indução, gerando resultados bastante promissores e abrindo possibilidades de pesquisa no estudo de máquinas elétricas utilizando filtragem estocástica.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherGraduação em Engenharia de Controle e Automação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectProcesso estocástico-
Palavras-chave: dc.subjectKalman, Filtragem de-
Palavras-chave: dc.subjectLocalização de falhas (Engenharia)-
Palavras-chave: dc.subjectMotores elétricos de indução-
Palavras-chave: dc.subjectAutomação-
Palavras-chave: dc.subjectStochastic processes-
Palavras-chave: dc.subjectKalman filtering-
Palavras-chave: dc.subjectFault location (Engineering)-
Palavras-chave: dc.subjectElectric motors, Induction-
Palavras-chave: dc.subjectAutomation-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS-
Título: dc.titleEstudo e aplicação de filtragem estocástica utilizando o filtro de Kalman-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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