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Título: Estudo e aplicação de filtragem estocástica utilizando o filtro de Kalman
Autor(es): Gonçalves, João Paulo Silva
Zattoni, Pedro Scroccaro
Orientador(es): Souto, Rafael Fontes
Palavras-chave: Processo estocástico
Kalman, Filtragem de
Localização de falhas (Engenharia)
Motores elétricos de indução
Automação
Stochastic processes
Kalman filtering
Fault location (Engineering)
Electric motors, Induction
Automation
Data do documento: 12-Jun-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: GONÇALVES, João Paulo Silva; ZATTONI, Pedro Scroccaro. Estudo e aplicação de filtragem estocástica utilizando o filtro de Kalman. 2017. 114 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal introduzir os conceitos fundamentais da teoria e prática do filtro de Kalman. Para isso, foram apresentados os conceitos fundamentais de probabilidade, processos estocásticos e estimadores recursivos necessários para o entendimento do filtro de Kalman, bem como toda a dedução teórica de suas equações e exemplos de funcionamento. Além disso, foram apresentadas duas variações do filtro de Kalman, conhecidas como filtro de Kalman Estendido e filtro de Kalman Unscented, que são utilizadas quando os sistemas estudados apresentam dinâmicas não lineares. Por fim, o filtro de Kalman foi aplicado no problema de detecção de falhas em motores de indução, gerando resultados bastante promissores e abrindo possibilidades de pesquisa no estudo de máquinas elétricas utilizando filtragem estocástica.
Abstract: This work has as main objective to introduce the fundamental concepts of the theory and practice of the Kalman filter. For this purpose, the fundamental concepts of probability, random processes and recursive estimators necessary for the understanding of the Kalman filter were presented, as well as the theoretical deduction of its equations and examples of implementation. In addition, two variations of the Kalman filter known as Extended Kalman filter and Unscented Kalman filter were presented, which are used when the systems studied present nonlinear dynamics. Finally, the Kalman filter was applied to the problem of fault detection in induction motors, generating very promising results and opening research possibilities in the study of electric machines using stochastic filtering.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10111
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