Modelos multivariados de series temporais na identificação de sistemas mecanicos

AUTOR(ES)

Roberto Pedro Amaro Baldeon

DATA DE PUBLICAÇÃO

2004

RESUMO

This work presents the Multivariate Time Series Models in the identification ( mechanica1 systems. The maximum likelihood technique (ML) is applied to estimate tl1 parameters of the time series models in order to improve the precision in the estimation ( modal parameters. The Spliid s algorithm is used to estimate initial values to start tt iterative process of the ML technique. The perfoimance of the ML technique is verified j a three degree fteedom simulated system with two inputs and two outputs. Stochastic noh is added to the outputs in order to verify the performance of time series models when ti output is influenced by stochastic noise. Vibrating test data of a wing prototype is used 1 compare the proposed techniques with the results obtained experimentaly from Ideas/ Test

ASSUNTO(S)

parameter estimation time series analysis verossimilhança (estatistica) analise de series temporais analise modal estimativa de parametro modal analysis

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