IDENTIFICAÇÃO RECURSIVA DE SISTEMAS DINÂMICOS CONTÍNUOS VARIANTES NO TEMPO ATRAVÉS DO FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO E DA FILTRAGEM DE VARIÁVEIS DE ESTADO PELO MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS RECURSIVOS

Neste capítulo se aborda a Filtragem de Variável de Estado (SVF) e a identificação de sistemas dinâmicos contínuos variantes no tempo através do Filtro de Kalman Estendido (EKF) acoplado ao Método de Filtragem de Variáveis de Estado pelos Mínimos Quadrados Recursivos (RLSSVF). No presente trabalho de pesquisa, são descritos a fundamentação sobre a amostragem e o arranjo para a filtragem dos sinais de entrada e saída do sistema, os quais são disponibilizados recursivamente ao algoritmo EKF, o qual realiza a estimação dos estados. Em seguida, usam-se os dados para executar o algoritmo RLSSVF para estimação de um Sistema Contínuo Linear Multivariável Variante no Tempo. Os resultados numéricos são comparados com os dados do Benchmark proposto e se avalia a qualidade da estimação por meio dos Parâmetros de Markov. Por fim, através dos resultados das simulações, foi constatada a exatidão das estimações. A principal contribuição desse artigo é o uso das técnicas descritas para obtenção de modelos em espaço de estados, permitindo a identificação recursiva de parâmetros de sistemas contínuos multivariáveis.