Skip to main content
Article thumbnail
Location of Repository

IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS POR APROXIMAÇÃO ESTOCÁSTICA

By CARLOS KUBRUSLY

Abstract

A identificação de sistemas é focalizada sob o ponto de vista da aproximação estocástica. Um sistema sem memória e invariante no tempo, com função completamente desconhecida é identificado por intermédio de uma estimação, que minimiza o critério do erro médio quadrático, tomando como base um conjunto de funções pré- selecionadas e linearmente independentes. A identificação do sistema é obtida através de uma algoritmo recursivo de aproximação estocástica, que converge para o valor real dessa estimativa, com probabilidade 1 e no sentido da média quadrática. Um estudo da aceleração desse algoritmo é efetuado, comprovando a existência de uma seqüência capaz de otimizá-lo. É demonstrada a aplicação desse algoritmo para identificação de um sistema linear e invariante no tempo, entretanto a aceleração da convergência não é mais uma conseqüência do caso anterior. Ainda é apresentada uma tentativa de contornar o problema de acessibilidade dos estados, requerida pelo algoritmo de aproximação estocástica, utilizando simultaneamente à identificação dos parâmetros do sistema, os algoritmos do filtro de Kalman, para estimação dos estadosThe stochastic approximation approach is used for systems identification. A memoryless time-invariant system with functional form completely unknow is identified by means of an estimate based on a preselected and linearly independent set of function which minimizes the mean-square-error criterion. The system identification is obtained using a stochastic approximation recursive algorithm, which convergs to a real value of this estimate, with probability 1 and in the mean square sense. The acceleration study of this algorithm is developd by proving the existence of an optimal sequence. The application of this algorithm for a linear timevariant system identification is proved, nevertheless the convergence acceletation is not anymore a consequence of the last case. Next is presented a tentative to by-pass the problem of states accessibility, required for the stochastic approximation, using simultaneously parameters systems identification with the Kalman-filter algorithms for states estimation

Topics: IDENTIFICACAO DE SISTEMA, SYSTEM IDENTIFICATION, APROXIMACAO ESTOCASTICA, STOCHASTIC APPROXIMATION, SISTEMAS DE CONTROLE
Publisher: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Year: 1973
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_PUC_RIO:oai:MAXWELL.puc-rio.br:9920
Download PDF:
Sorry, we are unable to provide the full text but you may find it at the following location(s):
  • http://www.rcaap.pt/detail.jsp... (external link)
  • Suggested articles


    To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.