Dissertação
Human Operator Identification in the LPV System Framework EVALUATED
A interação humana com sistemas variantes no tempo é, nos nossos dias, comum. Conduzir um carro ou pilotar uma aeronave são exemplos de tais interações Homem-máquina, onde o operador humano tem que adaptar a sua estratégia de controlo à dinâmica variante no tempo do sistema em causa. No entanto, mudanças na dinâmica de controlo do operador humano podem também ser induzidas por factores internos, nomeadamente cansaço, desconcentração ou um eventual susto. Assim sendo, é importante a procura de um método que consiga identificar estas mudanças de forma correcta e precisa. Nesta Dissertação de Mestrado, uma aplicação pioneira da teoria de Sistemas Lineares de Parâmetros Variáveis à identificação do operador humano em tarefas de seguimento de sinais variantes no tempo usando o algoritmo de identificação PBSID, é testada. Adicionalmente, duas funções de agendamento experimentais derivadas do sinal de controlo do operador humano, são testadas tendo em conta o seu desempenho na identificação do controlador humano. Uma simulação com testes \textit{offline} baseada numa experiência recente foi montada e o algoritmo PBSID foi usado para identificar o operador humano em diferentes condições de controlo. Os resultados obtidos das simulações Monte Carlo \textit{offline} demonstram boa identificação global, mas elevada sensibilidade ao ruído. Os resultados mostram ainda que uma função de agendamento experimental, obtida através da filteração com fase nula da segunda derivada do sinal de controlo do operador, consegue capturar a variação no tempo da dinâmica do operador humano, com precisão equivalente à obtida com funções de agendamento analíticas.
novembro 18, 2016, 14:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Auxiliar