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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Melo, Leonimer Flávio de [Orientador] | - |
Autor(es): dc.contributor | França, José Alexandre de | - |
Autor(es): dc.contributor | Goedtel, Alessandro | - |
Autor(es): dc.creator | Campos, Rhelmuthe Elísio Dias | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-05-15T13:04:57Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-05-15T13:04:57Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/16465 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/979942 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: O problema do alinhamento de Sistemas de navegação inercial (SNI) é encontrar uma matriz de atitude inicial Métodos tradicionalmente aplicados para realizar o auto-alinhamento utilizam a gravidade, a taxa de rotação da Terra e as medidas inerciais para isso No entanto, o ruído presente em sensores inerciais diminui a precisão e a rapidez deste processo Normalmente, as soluções convencionais implementam um processo de duas etapas, primeiro realizam um cálculo analítico da atitude, seguido da estimação da atitude usando filtros Para investigar uma alternativa a tais métodos, este trabalho propõem a solução grosseira através do uso do algoritmo REQUEST A fim de otimizar e buscar uma solução ainda mais rápida, também é aplicado o uso de uma Rede Neural Artificial (RNA e um estimador de bias para melhorar o algoritmo REQUEST Para avaliar os métodos propostos, o trabalho utiliza dados simulados e dados de um SNI comercial, e os resultados obtidos são comparados com uma solução tradicionalmente empregada na literatura, através do algoritmo TRIAD Os resultados obtidos mostram que o algoritmo REQUEST apresentou melhor estimativa do que a solução usando TRIAD Ademais, a inclusão da rede neural e do estimador de biais no sistema foi promissora, já que melhorou significativamente seu desempenho | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Tecnologia e Urbanismo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Inertial Navigation Systems (INS) alignment problem is the need to find an initial attitude matrix Methods traditionally applied in such alignment use gravity, Earth's rotation rate, and inertial measurements However, the noise present in inertial sensors decreases the accuracy and speed of this process Normally, conventional solutions implement a two-step process, first it is performed an analytical attitude calculation, followed by attitude estimation using filters To investigate an alternative to such methods, this work proposes a solution through the use of the REQUEST algorithm In order to optimize and seeking an even faster solution, the use of a multi-layer artificial neural network (ANN) and a bias estimator to improve the REQUEST algorithm is also applied To evaluate the proposed methods, the work uses simulated data and data from a commercial INS, and the results obtained are compared with a traditional solution employed in the literature, using the TRIAD algorithm The results obtained showed that the increased REQUEST method employed has better output data than TRIAD method In addition, the inclusion of the neural network and bias estimator in the system was promising, significantly improving its performance | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Relação: dc.relation | Mestrado | - |
Relação: dc.relation | Engenharia Elétrica | - |
Relação: dc.relation | Centro de Tecnologia e Urbanismo | - |
Relação: dc.relation | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas de navegação inercial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas eletrônicos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inertial navegation systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electronic systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric engineering | - |
Título: dc.title | Auto-alinhamento para sistemas de navegação inercial usando algoritmo REQUEST com estimador de bias e redes neurais artificiais | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da UEL - RIUEL |
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