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Título: Estudo comparativo entre filtros de Kalman clássicos e fuzzy Takagi-Sugeno em um processo benchmark de quatro tanques
Autor(es): Willik Neto, Alexandre
Carvalho, Victor Matheus Rodrigues de
Tognetti, Eduardo Stockler
Fortaleza, Eugênio Libório
Assunto: Filtro de Kalman
Desigualdades matriciais lineares
Estimador de estados
Processo de quatro tanques
Sistemas difusos
Data de publicação: Set-2018
Editora: Sociedade Brasileira de Automática
Referência: WILLIK NETO, Alexandre et al. Estudo comparativo entre filtros de Kalman clássicos e fuzzy Takagi-Sugeno em um processo benchmark de quatro tanques. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 22, 2018, João Pessoa. Proceedings... João Pessoa: Sociedade Brasileira de Automática, set. 2018. Disponível: <https://ssl4799.websiteseguro.com/swge5/PROCEEDINGS/PDF/CBA2018-0725.pdf>. Acesso em: 27 set. 2018.
Resumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre filtros clássicos da literatura com o objetivo de contribuir didaticamente para o entendimento da aplicação destes filtros em um processo não linear benchmark em controle de processos, o processo de quatro tanques. Simulações computacionais mostram o desempenho dos filtros de de Kalman estacionário, Filtro de Kalman recursivo e Filtro de Kalman Estendido para diversos cenários. Adicionalmente, é apresentado uma nova abordagem de projeto de filtros de Kalman para sistemas não-lineares por meio de modelos fuzzy Takagi-Sugeno. Propõe-se que os resultados apresentados possam ajudar no entendimento da aplicação desses filtros e ilustrar as vantagens de filtros mais sofisticados.
Abstract: This article presents a comparative didactic study between well-known estimating techniques, aiming to contribute to the understanding of the application of these estimators on a benchmark nonlinear process - the four tank process. Computer simulations show the performance of the steady-state Kalman filter, the recursive Kalman filter and the extended Kalman filter on various settings. Additionally, a new approach to Kalman filter design for nonlinear systems is presented by Takagi-Sugeno fuzzy models. The results presented in this study may help on the understanding of these estimation techniques and also illustrate the advantages of more complex filters.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Licença: Autorização concedida ao Repositório Institucional da Universidade de Brasília (RIUnB) pelo Prof. Dr. Eduardo Stockler Tognetti, em 26 de setembro de 2018, para disponibilizar o trabalho, gratuitamente, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da obra.
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