622 resultados para Kalman, filtragem de
Resumo:
This paper studies a nonlinear, discrete-time matrix system arising in the stability analysis of Kalman filters. These systems present an internal coupling between the state components that gives rise to complex dynamic behavior. The problem of partial stability, which requires that a specific component of the state of the system converge exponentially, is studied and solved. The convergent state component is strongly linked with the behavior of Kalman filters, since it can be used to provide bounds for the error covariance matrix under uncertainties in the noise measurements. We exploit the special features of the system-mainly the connections with linear systems-to obtain an algebraic test for partial stability. Finally, motivated by applications in which polynomial divergence of the estimates is acceptable, we study and solve a partial semistability problem.
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This paper deals with the problem of state prediction for descriptor systems subject to bounded uncertainties. The problem is stated in terms of the optimization of an appropriate quadratic functional. This functional is well suited to derive not only the robust predictor for descriptor systems but also that for usual state-space systems. Numerical examples are included in order to demonstrate the performance of this new filter. (C) 2008 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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A way of coupling digital image correlation (to measure displacement fields) and boundary element method (to compute displacements and tractions along a crack surface) is presented herein. It allows for the identification of Young`s modulus and fracture parameters associated with a cohesive model. This procedure is illustrated to analyze the latter for an ordinary concrete in a three-point bend test on a notched beam. In view of measurement uncertainties, the results are deemed trustworthy thanks to the fact that numerous measurement points are accessible and used as entries to the identification procedure. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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This paper considers the optimal linear estimates recursion problem for discrete-time linear systems in its more general formulation. The system is allowed to be in descriptor form, rectangular, time-variant, and with the dynamical and measurement noises correlated. We propose a new expression for the filter recursive equations which presents an interesting simple and symmetric structure. Convergence of the associated Riccati recursion and stability properties of the steady-state filter are provided. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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One of the electrical impedance tomography objectives is to estimate the electrical resistivity distribution in a domain based only on electrical potential measurements at its boundary generated by an imposed electrical current distribution into the boundary. One of the methods used in dynamic estimation is the Kalman filter. In biomedical applications, the random walk model is frequently used as evolution model and, under this conditions, poor tracking ability of the extended Kalman filter (EKF) is achieved. An analytically developed evolution model is not feasible at this moment. The paper investigates the identification of the evolution model in parallel to the EKF and updating the evolution model with certain periodicity. The evolution model transition matrix is identified using the history of the estimated resistivity distribution obtained by a sensitivity matrix based algorithm and a Newton-Raphson algorithm. To numerically identify the linear evolution model, the Ibrahim time-domain method is used. The investigation is performed by numerical simulations of a domain with time-varying resistivity and by experimental data collected from the boundary of a human chest during normal breathing. The obtained dynamic resistivity values lie within the expected values for the tissues of a human chest. The EKF results suggest that the tracking ability is significantly improved with this approach.
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Accurate price forecasting for agricultural commodities can have significant decision-making implications for suppliers, especially those of biofuels, where the agriculture and energy sectors intersect. Environmental pressures and high oil prices affect demand for biofuels and have reignited the discussion about effects on food prices. Suppliers in the sugar-alcohol sector need to decide the ideal proportion of ethanol and sugar to optimise their financial strategy. Prices can be affected by exogenous factors, such as exchange rates and interest rates, as well as non-observable variables like the convenience yield, which is related to supply shortages. The literature generally uses two approaches: artificial neural networks (ANNs), which are recognised as being in the forefront of exogenous-variable analysis, and stochastic models such as the Kalman filter, which is able to account for non-observable variables. This article proposes a hybrid model for forecasting the prices of agricultural commodities that is built upon both approaches and is applied to forecast the price of sugar. The Kalman filter considers the structure of the stochastic process that describes the evolution of prices. Neural networks allow variables that can impact asset prices in an indirect, nonlinear way, what cannot be incorporated easily into traditional econometric models.
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In this paper we obtain the linear minimum mean square estimator (LMMSE) for discrete-time linear systems subject to state and measurement multiplicative noises and Markov jumps on the parameters. It is assumed that the Markov chain is not available. By using geometric arguments we obtain a Kalman type filter conveniently implementable in a recurrence form. The stationary case is also studied and a proof for the convergence of the error covariance matrix of the LMMSE to a stationary value under the assumption of mean square stability of the system and ergodicity of the associated Markov chain is obtained. It is shown that there exists a unique positive semi-definite solution for the stationary Riccati-like filter equation and, moreover, this solution is the limit of the error covariance matrix of the LMMSE. The advantage of this scheme is that it is very easy to implement and all calculations can be performed offline. (c) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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Vessel dynamic positioning (DP) systems are based on conventional PID-type controllers and an extended Kalman filter. However, they present a difficult tuning procedure, and the closed-loop performance varies with environmental or loading conditions since the dynamics of the vessel are eminently nonlinear. Gain scheduling is normally used to address the nonlinearity of the system. To overcome these problems, a sliding mode control was evaluated. This controller is robust to variations in environmental and loading conditions, it maintains performance and stability for a large range of conditions, and presents an easy tuning methodology. The performance of the controller was evaluated numerically and experimentally in order to address its effectiveness. The results are compared with those obtained from conventional PID controller. (c) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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When linear equality constraints are invariant through time they can be incorporated into estimation by restricted least squares. If, however, the constraints are time-varying, this standard methodology cannot be applied. In this paper we show how to incorporate linear time-varying constraints into the estimation of econometric models. The method involves the augmentation of the observation equation of a state-space model prior to estimation by the Kalman filter. Numerical optimisation routines are used for the estimation. A simple example drawn from demand analysis is used to illustrate the method and its application.
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No âmbito da condução da política monetária, as funções de reação estimadas em estudos empíricos, tanto para a economia brasileira como para outras economias, têm mostrado uma boa aderência aos dados. Porém, os estudos mostram que o poder explicativo das estimativas aumenta consideravelmente quando se inclui um componente de suavização da taxa de juros, representado pela taxa de juros defasada. Segundo Clarida, et. al. (1998) o coeficiente da taxa de juros defasada (situado ente 0,0 e 1,0) representaria o grau de inércia da política monetária, e quanto maior esse coeficiente, menor e mais lenta é a resposta da taxa de juros ao conjunto de informações relevantes. Por outro lado, a literatura empírica internacional mostra que esse componente assume um peso expressivo nas funções de reação, o que revela que os BCs ajustam o instrumento de modo lento e parcimonioso. No entanto, o caso brasileiro é de particular interesse porque os trabalhos mais recentes têm evidenciado uma elevação no componente inercial, o que sugere que o BCB vem aumentando o grau de suavização da taxa de juros nos últimos anos. Nesse contexto, mais do que estimar uma função de reação forward looking para captar o comportamento global médio do Banco Central do Brasil no período de Janeiro de 2005 a Maio de 2013, o trabalho se propôs a procurar respostas para uma possível relação de causalidade dinâmica entre a trajetória do coeficiente de inércia e as variáveis macroeconômicas relevantes, usando como método a aplicação do filtro de Kalman para extrair a trajetória do coeficiente de inércia e a estimação de um modelo de Vetores Autorregressivos (VAR) que incluirá a trajetória do coeficiente de inércia e as variáveis macroeconômicas relevantes. De modo geral, pelas regressões e pelo filtro de Kalman, os resultados mostraram um coeficiente de inércia extremamente elevado em todo o período analisado, e coeficientes de resposta global muito pequenos, inconsistentes com o que é esperado pela teoria. Pelo método VAR, o resultado de maior interesse foi o de que choques positivos na variável de inércia foram responsáveis por desvios persistentes no hiato do produto e, consequentemente, sobre os desvios de inflação e de expectativas de inflação em relação à meta central.
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A evolução da tecnologia CMOS tem possibilitado uma maior densidade de integração de circuitos tornando possível o aumento da complexidade dos sistemas. No entanto, a integração de circuitos de gestão de potência continua ainda em estudo devido à dificuldade de integrar todos os componentes. Esta solução apresenta elevadas vantagens, especialmente em aplicações electrónicas portáteis alimentadas a baterias, onde a autonomia é das principais características. No âmbito dos conversores redutores existem várias topologias de circuitos que são estudadas na área de integração. Na categoria dos conversores lineares utiliza-se o LDO (Low Dropout Regulator), apresentando no entanto baixa eficiência para relações de conversão elevadas. Os conversores comutados são elaborados através do recurso a circuitos de comutação abrupta, em que a eficiência deste tipo de conversores não depende do rácio de transformação entre a tensão de entrada e a de saída. A diminuição física dos processos CMOS tem como consequência a redução da tensão máxima que os transístores suportam, impondo o estudo de soluções tolerantes a “altatensão”, com o intuito de manter compatibilidade com tensões superiores que existam na placa onde o circuito é incluído. Os sistemas de gestão de energia são os primeiros a acompanhar esta evolução, tendo de estar aptos a fornecer a tensão que os restantes circuitos requerem. Neste trabalho é abordada uma metodologia de projecto para conversores redutores CCCC comutados em tecnologia CMOS, tendo-se maximizado a frequência com vista à integração dos componentes de filtragem em circuito integrado. A metodologia incide sobre a optimização das perdas totais inerentes à comutação e condução, dos transístores de potência e respectivos circuitos auxiliares. É apresentada uma nova metodologia para o desenvolvimento de conversores tolerantes a “alta-tensão”.
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The mis-evaluation of risk in securitized financial products is central to understanding the global financial crisis. This paper characterizes the evolution of risk factors affecting collateralized debt obligations (CDOs) based on subprime mortgages. A key feature of subprime mortgage-backed indices is that they are distinct in their vintage of issuance. Using a latent factor framework that incorporates this vintage effect, we show the increasing importance of common factors on more senior tranches during the crisis. An innovation of the paper is that we use the unbalanced panel structure of the data to identify the vintage, credit, common and idiosyncratic effects from a state-space specification.
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Habitando um campo de intermediação, filtragem e interpretação, o editor assume um papel de legitimação, ordenação e prescrição do mundo pela via tipográfica. O esforço de realização de um livro não se restringe à génese autoral do texto. O livro resulta de um trabalho que implica acrescento simbólico e viabilidade de circulação, sem os quais o objecto se perde enquanto objecto de desejo, factor de aval de conteúdos ou elemento de alarde identitário. A existência de um livro corresponde em grande parte à acção editorial de o instituir socialmente como obra conhecida e reconhecida pelos seus receptores finais. Produtor de valor e materialidade, o editor inscreve o projecto do livro num espaço social colaborativo de trabalho, o campo da edição. Esta apresentação procura sistematizar teoricamente alguns tópicos relativos à articulação do editor com a construção social do campo editorial e a edificação da cultura impressa. Empreender semelhante exploração é abdicar forçosamente de uma visão linear, unidimensional e a-histórica do mundo social e cultural do livro, cuja morfologia e suportes conhecem crescentemente os desafios da desmaterialização.
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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores