Tópicos da Disciplina

• Introdução
• Revisão Probabilidades

  • Eventos e Probabilidades
  • Variáveis Aleatórias e Distribuições
  • Funções de v.a.s
  • Esperança e Esperança Condicional
  • Variáveis Aleatórias Gaussianas
• Fundamentos da Teoria de Estimação

  • Introdução
  • Método dos Mínimos Quadrados
  • Propriedades do Estimador M.Q.
  • Estimador de Bayes
  • Estimador de Máxima Verossimilhança
• Modelagem de Sistemas Estocásticos

  • Processos Estocásticos
  • Ruído Branco
  • Densidade Espectral
  • Teorema de Representação
  • Funções de Covariância
  • Modelos ARMA
  • Preditores
• Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos

  • Mínimos Quadrados
  • Variável Instrumental
  • Máxima Verossimilhança
  • Matriz Estendida
  • Estimação Adaptativa
  • Estimação em Malha Fechada
  • Determinação de Ordem do Modelo
  • Aspectos de Implementação Computacional
• Métodos não Paramétricos

  • Métodos Determinísticos
  • Domínio do tempo - Funções de Correlação
  • Domínio da freqüência - Funções de Potência Espectral
• Filtragem

  • Filtro de Kalman Linear
  • Filtro Estendido de Kalman
• Controle Linear Quadrático Gaussiano

  • Caso Determinístico
  • Caso Estocástico com Realimentação de Estados
  • Caso Estocástico com Realimentação de Saída

Referências

• L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice Hall, 2nd Ed., 1999.
• T. Soderstrom and P. Stoica, System Identification, Prentice Hall, 1989.
• G. Goodwin and R. L. Payne, Dynamic System Identification: Experiment Design and Data Analysis, Academic Press, 1977.
• Luis A. Aguirre, Enciclopédia de Automática, vol. 3. ed. Editora Blucher, 2007
• Luis A. Aguirre, Introdução à Identificação de Sistemas: Técnicas Lineares e não Lineares Aplicadas a Sistemas Reais, Editora UFMG, 2a. ed., 2004.
• T. Soderströn, Discrete-Time Stochastic Systems: Estimation and Control, Prentice Hall, 1994.
• Y. Bar-Shalom, X. Rong Li e T. Kirubarajam Estimation with Applications to Tracking and Navigation, John Wiley, 2004.
• S. Sakkä, Bayesian Filtering and Smoothing, Cambridge University Press, 2013
• M. H. A. Davis and R. B. Vinter, Stochastic Modelling and Control, Chapman Hall, 1985 Springer Link

Critério de Avaliação

NL:

Média das avaliações das Listas de Exercícios

NP:

Nota da Prova Final




NF = NL + NP 2

Aprovado se a Média Final for igual ou superior a 5,0.

Contatos


Prof. João Bosco R. do Val, email.
Prof. Wagner C. Amaral, email;


Material do curso

• Introdução e Objetivos do Curso: Arquivo pdf
  
• Introdução à Probabilidade:

  Transps. & Exercs:

  Introdução à Probabilidade            Problema da Espera do Trem

  
  

• Fundamentos da Teoria de Estimação

  Textos:	Mínimos Quadrados  Teoria de Estimação
  Exercícios:	2.1   2.2
  Texto Auxiliar:	Artigo de I.A. Rhodes

• Métodos Não-Paramétricos:

  Texto:		Texto da Enciclopédia
  Programas Matlab:	Métodos Temporais	Métodos Freqüenciais (enciclopédia)	Laguerre e Kautz
  Transps. & Exercs.:	Bases Ortonormais e Complementos	Exercícios Propostos

•  Modelagem de Sistemas Estocásticos: 

  Transps. & Exercs.:

  Modelagem de Sistemas Estocásticos

• Estimação Paramétrica de Sistemas Dinâmicos:

  Texto:	Estimação Paramétrica
  Experimento:	roteiro
  Exercícios & Dados:	lista     dados (.mat)

• Filtro de Kalman:

  Transparências:	Filtro de Kalman
  Texto:	Solução Estacionária do FK
  Exercício & Dados:	lista   dados das trajetórias

• Controle Linear Quadrático Gaussiano (LQG)

  Cap. 6 do livro Stochastic Modelling and Control, Davis & Vinter	texto
  Apostilas Similares: Controle LQG e Filtro de Kalman, Makila	parte 1   parte 2
  Programa Matlab: Controle LQG com observações parciais	arquivo (.m)
  Exercícios	lista

• Identificação de Sistemas Não-lineares:

  Texto:	Modelagem Não-linear
  Dados do Exercício:	dados (.mat)

• Controladores Adaptativos:

  Texto:

  Controladores Adaptativos

• Controlador Preditivo Generalizado:

  Texto:

  Controlador Preditivo Generalizado

   
  

  Atenção!

  A prova final será dia 7/11/2019 as 10:00hs na sala de aulas. Terá somente avaliação escrita sem consulta.

   
  

  Notas Finais

• 2o. semestre de 2019
  
  
  
  
   
  

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