Estimação e controle aplicados a um problema de rastreamento utilizando e comparando dois ambientes integrados de modelagem, identificação e simulação / Estimation and control applied to a tracking problem using and comparing two integrated environments of modelling, identification and simulation

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

O trabalho aqui apresentado teve como objetivo resolver um problema de rastreamento de trajetória, considerando um veículo aeroespacial rastreador que sofre influencias nao perfeitamente modeladas do ambiente, assim como medidas ruidosas dos seus sensores. Outro objetivo do trabalho foi utilizar dois ambientes similares de Modelagem, Identificação e Simulação, o MATLAB(r) e o MATRIXx(r) a fim de comparar suas funcionalidades. Assim, foram desenvolvidos três modelos de simulação, progressivamente mais realistas, que foram simulados nos dois ambientes citados. Um dos modelos operava em malha aberta, enquanto para dois deles foram projetadas leis de controle visando um rastreio de uma trajetória previamente definida. Em todos os modelos foram considerados sensores embarcados ruidosos. As medidas fornecidas por estes sensores foram utilizadas para se fazer uma estimativa nao somente da posição e velocidade do veículo rastreador, como também da posição e velocidade de um segundo veículo que navega em mar aberto. Estes modelos foram simulados em dois ambientes integrados de Modelagem, Identificação e Simulação, assim como seus controladores e estimadores. Os controladores foram projetados utilizando a teoria de Controle Ótimo, enquanto o estimador utilizado foi o Filtro de Kalman. Foram simuladas as trajetórias desejadas, as trajetórias descritas pelo veículo controlado, sendo o controlador alimentado pelo estado exato do veículo e, finalmente, a trajetória descrita pelo veículo controlado, com o controlador alimentado pelas estimativas do estado real do veículo. Estas simulações ofereceram condições para se comparar os ambientes estudados sob o ponto de vista do usuário. Os resultados obtidos mostraram que o controlador projetado com a teoria de Controle Ótimo produziu um rastreamento eficiente, dentro das especificações determinadas, mesmo quando alimentado com estados estimados. As estimativas do estado do veículo rastreador foram sempre eficientes, embora, para casos mais realistas, as estimativas do estado do veículo rastreado nao se mostrassem eficientes. O trabalho permitiu uma comparação entre os ambientes de Modelagem, Identificação e Simulação utilizados, sendo que um ou outro se faz mais adequado, dependendo da aplicação visada.

ASSUNTO(S)

estimação de estados space technology an engineering kalman filters filtro de kalman problema de rastreamento state estimation engenharia e tecnologia espacial controle ótimo simulation simulação optimal control tracking problem

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