Fechar
Metadados

@MastersThesis{Faria:2005:EsCoAp,
               author = "Faria, Maria Cec{\'{\i}}lia Pereira",
                title = "Estima{\c{c}}{\~a}o e controle aplicados a um problema de 
                         rastreamento utilizando e comparando dois ambientes integrados de 
                         modelagem, identifica{\c{c}}{\~a}o e simula{\c{c}}{\~a}o",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2005",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2005-05-20",
             keywords = "controle {\'o}timo, filtro de kalman, estima{\c{c}}{\~a}o de 
                         estados, simula{\c{c}}{\~a}o, problema de rastreamento, optimal 
                         control, Kalman filters, state estimation, simulation, tracking 
                         problem.",
             abstract = "O trabalho aqui apresentado teve como objetivo resolver um 
                         problema de rastreamento de trajet{\'o}ria, considerando um 
                         ve{\'{\i}}culo aeroespacial rastreador que sofre influencias 
                         n{\~a}o perfeitamente modeladas do ambiente, assim como medidas 
                         ruidosas dos seus sensores. Outro objetivo do trabalho foi 
                         utilizar dois ambientes similares de Modelagem, 
                         Identifica{\c{c}}{\~a}o e Simula{\c{c}}{\~a}o, o MATLAB(r) e o 
                         MATRIXx(r) a fim de comparar suas funcionalidades. Assim, foram 
                         desenvolvidos tr{\^e}s modelos de simula{\c{c}}{\~a}o, 
                         progressivamente mais realistas, que foram simulados nos dois 
                         ambientes citados. Um dos modelos operava em malha aberta, 
                         enquanto para dois deles foram projetadas leis de controle visando 
                         um rastreio de uma trajet{\'o}ria previamente definida. Em todos 
                         os modelos foram considerados sensores embarcados ruidosos. As 
                         medidas fornecidas por estes sensores foram utilizadas para se 
                         fazer uma estimativa n{\~a}o somente da posi{\c{c}}{\~a}o e 
                         velocidade do ve{\'{\i}}culo rastreador, como tamb{\'e}m da 
                         posi{\c{c}}{\~a}o e velocidade de um segundo ve{\'{\i}}culo 
                         que navega em mar aberto. Estes modelos foram simulados em dois 
                         ambientes integrados de Modelagem, Identifica{\c{c}}{\~a}o e 
                         Simula{\c{c}}{\~a}o, assim como seus controladores e 
                         estimadores. Os controladores foram projetados utilizando a teoria 
                         de Controle {\'O}timo, enquanto o estimador utilizado foi o 
                         Filtro de Kalman. Foram simuladas as trajet{\'o}rias desejadas, 
                         as trajet{\'o}rias descritas pelo ve{\'{\i}}culo controlado, 
                         sendo o controlador alimentado pelo estado exato do 
                         ve{\'{\i}}culo e, finalmente, a trajet{\'o}ria descrita pelo 
                         ve{\'{\i}}culo controlado, com o controlador alimentado pelas 
                         estimativas do estado real do ve{\'{\i}}culo. Estas 
                         simula{\c{c}}{\~o}es ofereceram condi{\c{c}}{\~o}es para se 
                         comparar os ambientes estudados sob o ponto de vista do 
                         usu{\'a}rio. Os resultados obtidos mostraram que o controlador 
                         projetado com a teoria de Controle {\'O}timo produziu um 
                         rastreamento eficiente, dentro das especifica{\c{c}}{\~o}es 
                         determinadas, mesmo quando alimentado com estados estimados. As 
                         estimativas do estado do ve{\'{\i}}culo rastreador foram sempre 
                         eficientes, embora, para casos mais realistas, as estimativas do 
                         estado do ve{\'{\i}}culo rastreado n{\~a}o se mostrassem 
                         eficientes. O trabalho permitiu uma compara{\c{c}}{\~a}o entre 
                         os ambientes de Modelagem, Identifica{\c{c}}{\~a}o e 
                         Simula{\c{c}}{\~a}o utilizados, sendo que um ou outro se faz 
                         mais adequado, dependendo da aplica{\c{c}}{\~a}o visada. 
                         ABSTRACT: This papers purpose is to solve a trajectory tracking 
                         problem. Here we considered a tracking aerospace vehicle which is 
                         under the influence of a non-perfectly modelled atmosphere. We 
                         also considered noisy measures taken by its sensors. Another 
                         purpose was to use two similar environments for Modelling, 
                         Identification and Simulation, MATLAB(r) and MATRIXx(r) to compare 
                         their functionalities. Thus, three simulation models were 
                         developed in both environments. These models were progressively 
                         more realistic. One of them used no feedback, while control laws 
                         were designed for the other ones, so that they would track a 
                         predefined trajectory. All models were supposed to have embedded 
                         noisy sensors. The measures taken by these sensors were used to 
                         estimate the position and velocity of the aerospace vehicle, but 
                         also position and velocity of a second vehicle, sailing at sea. 
                         These models, as well as their controllers and estimators, were 
                         simulated in two integrated Modelling, Identification and 
                         Simulation environments. The controllers were designed using the 
                         theory of Optimal Control. The estimator used was the Kalman 
                         Filter. We simulated the reference trajectory and the trajectory 
                         described by the vehicle, being the feedback of the controller 
                         both the exact state of the vehicle and its estimate. These 
                         simulations made it possible to compare the environments under the 
                         users point of view. The obtained results show that the controller 
                         designed with Optimal Control Theory produced an eective tracking, 
                         considering the stipulated specifications. This tracking was 
                         eective even when the feedback of the controller was achieved by 
                         means of estimated states. The estimates of the state of the 
                         aerospace vehicle were always ecient, even though, for more 
                         realistic models, the estimates of the tracked vehicle were not 
                         ecient at all. This work provided ways to compare the environments 
                         of Modelling, Identification and Simulation used. Depending on the 
                         desired application, one can be more suitable than the other.",
            committee = "Lopes, Roberto Vieira da Fonseca (presidente) and Souza, Marcelo 
                         Lopes de Oliveira e (orientador) and Trivelato, Gilberto da Cunha 
                         and Leite Filho, Waldemar de Castro and Sidaoui, Hassan Ahmad",
           copyholder = "SID/SCD",
         englishtitle = "Estimation and control applied to a tracking problem using and 
                         comparing two integrated environments of modelling, identification 
                         and simulation",
             language = "pt",
                pages = "182",
                  ibi = "6qtX3pFwXQZ3r59YD7/GPTwV",
                  url = "http://urlib.net/rep/6qtX3pFwXQZ3r59YD7/GPTwV",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 jan. 2021"
}


Fechar