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1. Identity statement
Reference TypeThesis or Dissertation (Thesis)
Sitemtc-m16.sid.inpe.br
Holder Codeisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identifier6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/Dm7wm
Repositorysid.inpe.br/jeferson/2004/09.02.14.53
Last Update2018:04.18.18.01.22 (UTC) simone
Metadata Repositorysid.inpe.br/jeferson/2004/09.02.14.53.56
Metadata Last Update2019:02.26.13.45.12 (UTC) simone
Secondary KeyINPE-8981-TDI/812/A
Citation KeySilva:2001:IdPaDe
TitleIdentificação de parâmetros e detecção de falhas aplicada a manipuladores espaciais
Alternate TitleParameters identification and failure detection applied to space robotic manipulators.
CourseCMC-SPG-INPE-MCT-BR
Year2001
Secondary Date20011126
Date2001-11-26
Access Date2024, May 19
Thesis TypeTese (Doutorado em Mecânica Espacial e Controle)
Secondary TypeTDI
Number of Pages195
Number of Files397
Size16359 KiB
2. Context
AuthorSilva, Adenilson Roberto da
GroupCMC-SPG-INPE-MCT-BR
CommitteeCarrara, Valdemir (presidente)
Souza, Luiz Carlos Gadelha de (orientador)
Schäfer, Bernd
Ricci, Mário César
Souza, Marcelo Lopes de Oliveira e
Góes, Luiz Carlos Sandoval
Diniz, Alberto Carlos Guimarães
UniversityInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CitySão José dos Campos
History (UTC)2005-07-05 17:03:15 :: jefferson -> administrator ::
2018-04-18 17:48:07 :: administrator -> sergio :: 2001
2018-04-18 18:01:23 :: sergio -> administrator :: 2001
2018-06-05 01:20:32 :: administrator -> sergio :: 2001
2019-02-26 13:44:18 :: sergio -> simone :: 2001
2019-02-26 13:45:12 :: simone -> :: 2001
3. Content and structure
Is the master or a copy?is the master
Content Stagecompleted
Transferable1
KeywordsENGENHARIA E TECNOLOGIA ESPACIAL
Identificação de parâmetro
Identificação de sistema
Dinâmica de robôs
Sistemas não-lineares
Método dos mínimos quadrados
Espaço
Robôs
Detecção de falhas
ENGINEERING AND SPACE TECHNOLOGY
Parameters identification
System identification
Robot dynamic
Nonlinear systems
Least squares method
Robots
Fault detection
Space
AbstractA identificação de parâmetros físicos é muito útil em muitas aplicações, especialmente na área aeroespacial e também na robótica. A análise de sistemas aeroespaciais e robôs normalmente requerem modelos matemáticos precisos os quais são utilizados pelo controle. Por outro lado, a identificação de parâmetros físicos, além dos requisitos normais de identificação (excitação do sistema, por exemplo), envolve tarefas adicionais, tais como modelagem matemática do sistema, seleção dos algoritmos de identificação, etc. Nesta tese, é mostrada uma detalhada modelagem matemática de uma junta robótica. Os modelos são mostrados numa ordem crescente de complexidade (o que significa, em teoria, que a representação matemática está mais próxima do sistema real), onde os típicos termos não-lineares da junta robótica foram considerados. Um novo procedimento para se selecionar trajetórias apropriadas (considerando o nível de excitação do sistema) baseada na decomposição em valores singulares da matriz de medidas é também apresentado. A tarefa de identificação foi realizada através da obtenção (ou melhora) e implementação de novos algoritmos. As estratégias e algoritmos mostraram bom desempenho em vários aspectos: precisão, confiabilidade e baixo esforço computacional. A fim de permitir a inclusão de termos não-lineares no vetor de parâmetros (na identificação recursiva), um novo algoritmo (TS - Algoritmo Duas Etapas) baseado numa versão modificada do algoritmo dos mínimos quadrados recursivos (mRLS) com um fator de esquecimento variável (variable forgetting factor) e no algoritmo Multi Level Coordinate Search (MCS) foi obtido. Os resultados mostraram que o algoritmo TS tem uma excelente performance na identificação dos parâmetros em ambos os casos: usando dados reais e simulados. Um procedimento integrado para detecção e isolamento de falhas (FDI) baseado na teoria de subespaço é também mostrado. O algoritmo MIMO Output Error State Space Model Identification (MOESP) foi usado para se obter um modelo matemático que serve como base para o algoritmo FDI. O algoritmo FDI mostrou elevada eficiência e confiabilidade na detecção e no isolamento das falhas em todos os casos simulados. Finalmente, os algoritmos TS e FDI foram integrados em um único ambiente a fim de simular uma situação onde o sistema a ser identificado é variante no tempo e vários sensores apresentam falhas. Os resultados indicam que parâmetros confiáveis podem ser obtidos mesmo no caso de múltiplas falhas. Todos os modelos e algoritmos obtidos foram testados utilizando-se dados coletados no experimento Intelligent Robotic Joint (IRJ) construído pelo Centro Espacial Alemão (DLR Oberpfaffenhofen). ABSTRACT: Physical parameters identification is useful in many applications, especially in aerospace and robotics fields. Aerospace and robotics system analysis normally requires accurate physical system models for control. On the other hand, the identification of physical parameters, besides the normal identification requirements (system excitation, for instance), involves several tasks: mathematical modeling and algorithm selection for instance. In this thesis, a detailed modeling of a robotic joint has been presented. The models are derived in an increasing degree of complexity (which means that, in theory, the mathematical representation is approaching to the real system), where the typical non-linear terms of a robotic joint have been taken into account. A new procedure to select suitable robotic trajectories based on the singular value decomposition (SVD) of measurement matrix is also presented. The identification task has been carried out by deriving (or improving) and implementing new algorithms. The strategies and algorithms have shown good performance in both: accuracy and also concerning computer load. In order to allow the inclusion of non linear terms in the parameters vector, a new algorithm (TS -Two Step Algorithm) based on a modified version of Recursive Least Squares (mRLS) with a variable forgetting factor and MCS (Multi Level Coordinate Search) algorithms has been derived. The results have shown that the TS algorithm have excellent performance in identifying the unknown parameters vector by using both: real and simulate data. In addition, an integrated procedure for sensors failure detection and isolation (FDI) based on subspace theory is derived. The MOESP (MIMO Output Error State Space Model Identification) algorithm has been used to build a model, which serve as a reference for the FDI algorithm. The FDI algorithm has shown high reliability in detect and isolate all the simulated failures in the sensors. Finally, the TS and the FDI algorithms have been integrated in a single environment to simulate integrated situations where the system is time variant and the sensors also fail. The results have shown that reliable parameters are obtained even in case of multi failure. All derived models and algorithms have been tested by using data collected from IRJ (Intelligent Robotic Joint) experiment build at DLR (German Aerospace Centers) Oberpfaffenhofen.
AreaETES
Arrangementurlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CMC > Identificação de parâmetros...
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source Directory Contentthere are no files
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LISTA PRODUCAOCIENTIFICA ADENILSON ROBERTO DA SILVA.docx 18/04/2018 15:00 11.3 KiB 
TERMO DE DEPOSITO ADENILSON ROBERTO DA SILVA DOUTORADO.pdf 18/04/2018 15:01 629.8 KiB 
4. Conditions of access and use
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Languagept
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jefferson
simone
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Copy HolderSID/SCD
Read Permissionallow from all
Update Permissionnot transferred
5. Allied materials
Next Higher Units8JMKD3MGPCW/3F2UALS
DisseminationNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Host Collectionsid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40
6. Notes
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