953 resultados para Kalman lter
Resumo:
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.
Resumo:
Diante de uma discussão não consensual a respeito da existência ou não de um trade-off entre inflação e desemprego (curva de Phillips), esta dissertação analisa a evolução desta relação na economia brasileira no perÃodo 1980-2010 através de duas análises diferentes: A primeira é uma análise considerada estática, realizada com a utilização de uma regressão linear simples. A segunda consiste em uma análise dinâmica, onde é utilizada uma regressão com coeficientes time-varying, com a estimação dos coeficientes sendo realizada com a aplicação do filtro de Kalman. Os resultados econométricos mostraram que a relação entre inflação e desemprego de fato se alterou ao longo do perÃodo analisado: A curva de Phillips se torna horizontal após o Plano Real e fica levemente positiva após o Regime de Metas de Inflação. Sendo assim, este trabalho basicamente se divide em duas partes: A primeira consiste de uma contextualização teórica da relação entre inflação e desemprego e do regime de metas de inflação. A segunda parte traz a análise econométrica, onde é descrita a evolução do trade-off. Diante dos resultados encontrados, são apresentadas suas possÃveis causas e é realizada uma análise qualitativa da atual polÃtica monetária praticada pelo Banco Central do Brasil.
Resumo:
No âmbito da condução da polÃtica monetária, as funções de reação estimadas em estudos empÃricos, 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 polÃtica 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 empÃrica 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 perÃodo de Janeiro de 2005 a Maio de 2013, o trabalho se propôs a procurar respostas para uma possÃvel 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 perÃodo 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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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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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores.
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No trabalho é desenvolvido um sistema de treino para ciclistas. O sistema de treino é constituÃdo por uma bicicleta de ―Spinning‖, um travão accionado electricamente, e por um sensor de velocidade, utilizado para medir a velocidade de rotação da roda de inércia. Nos primeiros capÃtulos encontra-se o estudo dos vários conceitos que envolvem o sistema de treino. É realizado um estudo sobre as principais forças que actuam numa bicicleta. Outro conceito estudado é o filtro Kalman (FK). Este será importante para o controlo do sistema de treino. O modelo do sistema de treino está dividido em duas partes. A primeira corresponde ao sistema mecânico, e a segunda o sistema de controlo e actuação. Este é constituÃdo por um sensor de velocidade, uma unidade de estimação e o sistema de actuação do travão da bicicleta. A unidade de estimação é composta por conjunto de filtros de Kalman que estima a velocidade, a aceleração e a posição necessárias ao cálculo da força resistente ao movimento do conjunto ciclista bicicleta. Os resultados da simulação do sistema mostram que o sistema de treino modelado apresenta um desempenho bastante razoável. A estimação efectuada pelos filtros dos valores da velocidade, da aceleração e da posição do ciclista, permite a unidade de controlo do sistema calcular o valor da força resistente ao movimento.
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A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nÃvel de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.
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O LSA/ISEP(Laboratório de sistemas Autónomos do Instituto Superior de Engenharia do Porto) tem vindo nos últimos anos a desenvolver sistemas robóticos inovadores para operação em ambiente marinho sendo o veÃculo de superfÃcie autónomo ROAZ II um exemplo de renome internacional. Neste contexto, e tendo em vista a satisfação dos requisitos parciais conducentes à obtenção do grau de Mestre em Eng. Electrotécnica e de Computadores - Ramo de Sistemas Autónomos do ISEP, o presente trabalho visou a integração de um robô submarino operado remotamente (ROV) com o robô de superfÃcie ROAZ II. Esta solução inovadora de operação coordenada e integrada de um ASV/ROV permite dotar o ASV de mobilidade e visão subaquática. Após a caracterização e análise de requisitos de diversos cenários operacionais foi apresentada uma arquitectura de controlo coordenado dos dois veÃculos baseada em manobras de controlo descritas por autómatos hÃbridos. Os dois veÃculos foram modelados e as manobras coordenadas projectadas foram validadas com um simulador em ambiente Matlab/Simulink. Foi desenvolvido um sistema de localização relativa do ROV através da fusão sensorial de um sistema INS com um sistema acústico USBL utilizando um filtro EKF. O veÃculo ROV (VideoRay) do LSA foi instrumentado com os sensores necessários e efectuada a integração de hardware e software com o ASV ROAZ II permitindo a operação remota. Foi realizada uma missão demonstrativa de inspecção de pilares subaquáticos em cenário real com a operação conjunta dos dois robôs.
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Conferência - 16th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC)- Jun 24-27, 2013
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial
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To avoid additional hardware deployment, indoor localization systems have to be designed in such a way that they rely on existing infrastructure only. Besides the processing of measurements between nodes, localization procedure can include the information of all available environment information. In order to enhance the performance of Wi-Fi based localization systems, the innovative solution presented in this paper considers also the negative information. An indoor tracking method inspired by Kalman filtering is also proposed.
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Knowing exactly where a mobile entity is and monitoring its trajectory in real-time has recently attracted a lot of interests from both academia and industrial communities, due to the large number of applications it enables, nevertheless, it is nowadays one of the most challenging problems from scientific and technological standpoints. In this work we propose a tracking system based on the fusion of position estimations provided by different sources, that are combined together to get a final estimation that aims at providing improved accuracy with respect to those generated by each system individually. In particular, exploiting the availability of a Wireless Sensor Network as an infrastructure, a mobile entity equipped with an inertial system first gets the position estimation using both a Kalman Filter and a fully distributed positioning algorithm (the Enhanced Steepest Descent, we recently proposed), then combines the results using the Simple Convex Combination algorithm. Simulation results clearly show good performance in terms of the final accuracy achieved. Finally, the proposed technique is validated against real data taken from an inertial sensor provided by THALES ITALIA.
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A noncoherent vector delay/frequency-locked loop (VDFLL) architecture for GNSS receivers is proposed. A bank of code and frequency discriminators feeds a central extended Kalman filter that estimates the receiver's position and velocity, besides the clock error. The VDFLL architecture performance is compared with the one of the classic scalar receiver, both for scintillation and multipath scenarios, in terms of position errors. We show that the proposed solution is superior to the conventional scalar receivers, which tend to lose lock rapidly, due to the sudden drops of the received signal power.