Science and Nature

Controle Ótimo De Sistemas Dinâmicos: Teoria Aplicada

By Atair Rios Neto

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Length5h 47m

About this audiobook

O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos. O propósito é que ele seja útil e esteja facilmente ao alcance da comunidade de Controle e Automação, tanto nas salas de aula como nos ambientes de trabalho de pesquisa, desenvolvimento e engenharia de instituições e empresas. Ele foi preparado de modo a fornecer a necessária base conceitual e teórica para seu uso, incluindo conteúdo de assuntos de fundamentação. No caso de assuntos como probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos, isto é feito na extensão e profundidade adequadas aos desenvolvimentos específicos apresentados no texto, relativos a estimação e a controle ótimo estocástico. Para propiciar fundamentação de caráter mais básico e abrangência mais geral, apresentam-se, sem complicações desnecessárias, apêndices em otimização algébrica, sistemas dinâmicos lineares e identidades de matrizes. Há sempre a preocupação predominante de conceituar, interpretar, captar o significado e, quase nunca, de demonstrar resultados e propriedades, com exceção daqueles casos em que a demonstração é construtiva, isto é, ajuda no desenvolvimento de soluções. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas desenvolvidos pelo autor ou por orientados de pós-graduação, compreendendo a: Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatoração; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos.

Audiobook details

GenreScience and Nature

Length5 hrs 47 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateFeb 22, 2017

LanguagePortuguese

1CONTROLE ÓTIMO DE SISTEMAS DINÂMICOS: TEORIA APLICADA

2Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP)

3PREFÁCIO

4Capítulo 1: Controle de Sistemas Dinâmicos

51.2 Controle Ótimo de Sistemas Dinâmicos

Mostrar todos os capítulos

6Figura 1.5: Solução em Malha Aberta Ideal

71.3 Aplicação e Utilidade

8estas

9Figura 1.7: Fases em Missão Satélite

10Capítulo 2: Probabilidade e Variáveis Aleatórias

112.1 Probabilidade: Teoria Básica

12.n/N)A(PA=

13Nos exemplos considerados, os espaços amostrais

14MatemáticoModeloModelagemFísicoModelo)P,,(:eobabilidadPrdeEspaço)P,,()iii(),()ii()i(AleatórioFenômeno→→BBB

156/)Aem}6,...2,1{depontosdenúmero()A(P=

162.2 Variáveis Aleatórias: Conceituação e Propriedades

17finita:

18Seja

19Propriedades 2.2.2: Para uma variável aleatória discreta, para xj tal que

20)x(FX

21Para n=2, tem-se a chamada variância, em geral denotada por

22Definição 2.3.1: Dado

23poder-se-ia definir, por exemplo:

24i

25sendo que para

26Definição 2.3.4: Dadas variáveis conjuntamente distribuídas, define-se Coeficiente de Correlação, para

27(i) Duas variáveis são independentes, se vale que:

28.0)y(p),y(p/)y,x(pˆ)y/x(pYYXYY/X=

29conjuntamente distribuídas, correspondentemente definem-se Vetor Valor Médio e Matriz de Covariâncias, Condicionados:

30).x(p)y/x(pXY/X=

31).V,X(hZiii=

32Sendo

33).z/x(pZ/X

343.2 Caso Linear

35Problema de Estimação

36)z(p/))x(p)x/z(p()z/x(pZXX/ZZ/X=

37TTnn1TT.KRK)HK(IP)HK(IPHK-PP),xHz(Kxxˆ,)RHPH(HPK+−−=−+=+=−

38(i) Para i=0:

39(iii) Para i=m:

40(i) Para i=0:

41Sendo, então, a solução estimada:

42.PH)RHPH(HPP)HRHP(P),aHy(RHPaaˆ,RR,PP,aˆar1rTrrTr1r1rTr1rrr1rTrrrr−−−−−+−+=−+=

43Portanto:

44).xAb(RA]ARA[xxˆ1Tj1j1Tjjj−+=−−−

45, obtendo-se:

463.3 Caso Não Linear

471kxˆ−

48seja satisfeito:

49treinadas para

50]).w)t(xw(tanh[w)t(yˆ10jkn1jn1k1jk2iji1+===

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