Disciplina

Área

Área Científica de Controlo, Automação e Informática Industrial > Controlo, Automação e Robótica

Activa nos planos curriculares

DEAEMec2006 > DEAEMec2006 > 3º Ciclo > Tópicos Avançados em Controlo

Nível

Avaliação por trabalho e/ou exame final.

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

2.0 h/semana

140.0 h/semestre

Objectivos

Pré-requisitos: Assume-se que os alunos têm conhecimentos sobre métodos em espaço de estados, teoria dos sistemas lineares, álgebra linear e variáveis aleatórias e sistemas estocásticos, matérias versadas nas unidades curriculares de Controlo de Sistemas, Controlo Óptimo e Identificações de Sistemas do mestrado integrado em engenharia mecânica, ou equivalente. Assume-se ainda conhecimentos prévios na utilização do MATLAB e SIMULINK. Objectivos: Este curso aborda o problema da estimação na presença de processos estocásticos, baseada essencialmente nos conceitos de filtro de Kalman. A teoria clássica de estimação será complementada com temas associados às novas direcções de investigação na estimação não linear de sistemas dinâmicos.

Programa

Introdução à estimação óptima. Processos aleatórios e sistemas lineares. Estimação Bayesiana de parâmetros. Filtro de Kalman discreto no tempo. Filtro de Kalman-Bucy contínuo no tempo. Filtro de Kalman estendido. Estimação adaptativa de modelos múltiplos. Filtragem H e alisamento. Novos métodos de filtragem. Observadores não lineares.

Metodologia de avaliação

Avaliação por trabalho e/ou exame final.

Pré-requisitos

Componente Laboratorial

Princípios Éticos

Componente de Programação e Computação

Componente de Competências Transversais

Bibliografia

Principal

Applied Optimal Estimation

A. Gelb

1974

MIT Press, 1974


Optimal Filtering

B.D.O. Anderson and J.B. Moore

1979

Prentice Hall, 1979


New Directions in Nonlinear Observer Design

H. Nijmeijer and T. I. Fossen (Eds)

1999

Springer, 1999