Identificação de Sistemas Utilizando a Parametrização MOLI

Nesta tese, são propostos novos algoritmos de identificação de sistemas lineares e invariantes no tempo com múltiplas entradas e uma saída. O sistema é descrito por um modelo de espaço de estados na forma canónica observável, sendo representado por um observador de Luenberger com uma matriz de estado conhecida. Desse modo, o problema de identificação é reduzido ao da estimação da matriz de entrada e do ganho do observador, que pode ser efetuado por um simples estimador de mínimos quadrados. A qualidade do estimador depende da matriz do estado do observador. Nos algoritmos propostos, essa matriz é determinada por processos iterativos usando abordagens de baricentro e de subespaço de estados. Todos os algoritmos são métodos de otimização sem derivadas.In this thesis, new system identification algorithms are proposed for linear and time invariant systems with multiple input and single output. The system is described by a state-space model in the canonical observable form and represented by a Luenberger observer with a known state matrix. Thence, the identification problem is reduced to the estimation of the system input matrix and the observer gain which can be performed by a simple Least Square Estimator. The quality of the estimator depends on the observer state matrix. In the proposed algorithms, this matrix is found by iterative processes using a barycenter and a subspace approaches. All algorithms are free derivative optimization methods

Ion beam damage by electronic excitation with swift heavy ions in lithium niobate: mechanisms and nanostructuring for photonic applications

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Física Aplicada. Fecha de lectura: 12-12-201