dc.creator.ID |
MOUZINHO, L. F. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2957679737443669 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
LUCIANO, Benedito Antônio. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
LUCIANO, B. A. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2390722791029216 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor2 |
FONSECA NETO, João Viana. |
|
dc.contributor.advisor2ID |
FONSECA NETO, J. V. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor2Lattes |
http://lattes.cnpq.br/0029055473709795 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
BOTTURA, Celso Pascoli. |
|
dc.contributor.referee2 |
CATUNDA, Sebastian Yuri Cavalcanti. |
|
dc.contributor.referee3 |
ALSINA, Pablo Javier. |
|
dc.description.resumo |
A medição indireta ´e uma alternativa para situações nas quais se tem dificuldades
em realizar uma medição por meio de sensores diretamente associados com variações
da grandeza a ser medida. O objetivo deste trabalho ´e desenvolver procedimentos para
sistemas de medição indireta em tempo real ou não. Os sistemas de medição indireta
(SMI) são classificados nesta tese, de forma a especificar o tipo de tratamento a ser usado
para obtenção de uma determinada grandeza e de como analisar esse resultado estimado.
Cada método deve ser empregado conforme a aplicação de forma isolada ou em conjunto,
para se obter a grandeza de interesse. Nesta tese, são realizadas abordagens sobre duas
técnicas utilizadas nos estudos de casos: a Filtragem de Kalman e as Redes Neuronais
Artificiais. Considerando-se a complexidade das aplicações realizadas nos estudos de
casos, é fundamental desenvolver esses métodos direcionados para a aplicação, bem
como, a simulação e análise prévia dos resultados até a implementação do sistema. São
desenvolvidos quatro SMI : medição indireta da velocidade de um veículos aeroespacial;
medição indireta da temperatura no interior de um objeto dentro de uma estufa; medição
indireta da velocidade rotórica de um motor de indução e, como acréscimo, a este estudo
de caso, a medição indireta robusta de velocidade. A implementação dos SMI possibilita
verificar a viabilidade do uso de ferramentas matem´aticas para a realizações de medições
indiretas ótima estocásticas e neuronais em sistemas dinâmico. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Engenharia Elétrica. |
pt_BR |
dc.title |
Medição indireta ótima estocástica e neuronal em sistemas dinâmicos. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2007-06 |
|
dc.description.abstract |
Indirect measuring is an alternative wherever is difficult to perform a measuring by
means of sensors directly associated with variations in the magnitude to be measured.
This work aims at developing procedures for indirect measurement systems, whether
this measuring is done in real time or not. Indirect Measurement Systems (IMS) are
classified in this Thesis in such a way as to specify the sort of treatment to be used for
the attainment of a given magnitude, also including the means to analyze those results.
Each method must be used according to the application, whether isolated or in groups,
as to obtain the magnitude of interest. In this thesis, two techniques used in case studies
are approached: the Kalman Filter and the Artificial Neural Network. Considering the
complexity of the applications performed in case studies, it is crucial to develop methods
addressed to the application as well as simulation and prior analysis of the results until
the system’s implementation. Four IMS are developed: indirect speed measuring of
an space aircraft; indirect temperature measuring of an object inside an oven; indirect
rotor speed measuring of an induction motor and, as supplement to this case study,
the robust indirect speed measuring. The IMS implementation allows us to check the
viability of using mathematical tools to conduct indirect optimal measurements, both,
stochastic and neuronal in dynamic systems. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18065 |
|
dc.date.accessioned |
2021-04-13T18:28:58Z |
|
dc.date.available |
2021-04-13 |
|
dc.date.available |
2021-04-13T18:28:58Z |
|
dc.type |
Tese |
pt_BR |
dc.subject |
Medição indireta |
pt_BR |
dc.subject |
Sistemas de medição indireta |
pt_BR |
dc.subject |
Filtragem de Kalman |
pt_BR |
dc.subject |
Redes Neurais Artificiais |
pt_BR |
dc.subject |
Medição indireta de temperatura |
pt_BR |
dc.subject |
Medição indireta de velocidade aero espacial |
pt_BR |
dc.subject |
Sistema estocástico |
pt_BR |
dc.subject |
Modelagem de sistema |
pt_BR |
dc.subject |
Sensor virtual |
pt_BR |
dc.subject |
Sistema em tempo real |
pt_BR |
dc.subject |
Erros de medição |
pt_BR |
dc.subject |
Estimação de estado |
pt_BR |
dc.subject |
Perceptron |
pt_BR |
dc.subject |
Indirect measurement |
pt_BR |
dc.subject |
Indirect measurement systems |
pt_BR |
dc.subject |
Kalman filtration |
pt_BR |
dc.subject |
Artificial neural networks |
pt_BR |
dc.subject |
Indirect temperature measurement |
pt_BR |
dc.subject |
Indirect measurement of aerospace velocity |
pt_BR |
dc.subject |
Stochastic system |
pt_BR |
dc.subject |
System modeling |
pt_BR |
dc.subject |
Virtual sensor |
pt_BR |
dc.subject |
Real-time system |
pt_BR |
dc.subject |
Measurement errors |
pt_BR |
dc.subject |
State estimation |
pt_BR |
dc.subject |
Perceptron |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
MOUZINHO, Lucilene Ferreira |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Optimum indirect stochastic and neuronal measurement in dynamical systems. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
MOUZINHO, Lucilene Ferreira. Medição indireta ótima estocástica e neuronal em sistemas dinâmicos. 2007. 210f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2007. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/18065 |
pt_BR |