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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m16.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador6qtX3pFwXQZ3P8SECKy/Dm7wm
Repositóriosid.inpe.br/jeferson/2004/09.02.14.53
Última Atualização2018:04.18.18.01.22 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/jeferson/2004/09.02.14.53.56
Última Atualização dos Metadados2024:12.26.14.49.32 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-8981-TDI/812/A
Chave de CitaçãoSilva:2001:IdPaDe
TítuloIdentificação de parâmetros e detecção de falhas aplicada a manipuladores espaciais
Título AlternativoParameters identification and failure detection applied to space robotic manipulators.
CursoCMC-SPG-INPE-MCT-BR
Ano2001
Data Secundária20011126
Data2001-11-26
Data de Acesso26 dez. 2024
Tipo da TeseTese (Doutorado em Mecânica Espacial e Controle)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas195
Número de Arquivos397
Tamanho16359 KiB
2. Contextualização
AutorSilva, Adenilson Roberto da
GrupoCMC-SPG-INPE-MCT-BR
BancaCarrara, Valdemir (presidente)
Souza, Luiz Carlos Gadelha de (orientador)
Schäfer, Bernd
Ricci, Mário César
Souza, Marcelo Lopes de Oliveira e
Góes, Luiz Carlos Sandoval
Diniz, Alberto Carlos Guimarães
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2005-07-05 17:03:15 :: jefferson -> administrator ::
2018-04-18 17:48:07 :: administrator -> sergio :: 2001
2018-04-18 18:01:23 :: sergio -> administrator :: 2001
2018-06-05 01:20:32 :: administrator -> sergio :: 2001
2019-02-26 13:44:18 :: sergio -> simone :: 2001
2019-02-26 13:45:12 :: simone -> administrator :: 2001
2024-12-26 14:49:32 :: administrator -> :: 2001
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-ChaveENGENHARIA E TECNOLOGIA ESPACIAL
Identificação de parâmetro
Identificação de sistema
Dinâmica de robôs
Sistemas não-lineares
Método dos mínimos quadrados
Espaço
Robôs
Detecção de falhas
ENGINEERING AND SPACE TECHNOLOGY
Parameters identification
System identification
Robot dynamic
Nonlinear systems
Least squares method
Robots
Fault detection
Space
ResumoA identificação de parâmetros físicos é muito útil em muitas aplicações, especialmente na área aeroespacial e também na robótica. A análise de sistemas aeroespaciais e robôs normalmente requerem modelos matemáticos precisos os quais são utilizados pelo controle. Por outro lado, a identificação de parâmetros físicos, além dos requisitos normais de identificação (excitação do sistema, por exemplo), envolve tarefas adicionais, tais como modelagem matemática do sistema, seleção dos algoritmos de identificação, etc. Nesta tese, é mostrada uma detalhada modelagem matemática de uma junta robótica. Os modelos são mostrados numa ordem crescente de complexidade (o que significa, em teoria, que a representação matemática está mais próxima do sistema real), onde os típicos termos não-lineares da junta robótica foram considerados. Um novo procedimento para se selecionar trajetórias apropriadas (considerando o nível de excitação do sistema) baseada na decomposição em valores singulares da matriz de medidas é também apresentado. A tarefa de identificação foi realizada através da obtenção (ou melhora) e implementação de novos algoritmos. As estratégias e algoritmos mostraram bom desempenho em vários aspectos: precisão, confiabilidade e baixo esforço computacional. A fim de permitir a inclusão de termos não-lineares no vetor de parâmetros (na identificação recursiva), um novo algoritmo (TS - Algoritmo Duas Etapas) baseado numa versão modificada do algoritmo dos mínimos quadrados recursivos (mRLS) com um fator de esquecimento variável (variable forgetting factor) e no algoritmo Multi Level Coordinate Search (MCS) foi obtido. Os resultados mostraram que o algoritmo TS tem uma excelente performance na identificação dos parâmetros em ambos os casos: usando dados reais e simulados. Um procedimento integrado para detecção e isolamento de falhas (FDI) baseado na teoria de subespaço é também mostrado. O algoritmo MIMO Output Error State Space Model Identification (MOESP) foi usado para se obter um modelo matemático que serve como base para o algoritmo FDI. O algoritmo FDI mostrou elevada eficiência e confiabilidade na detecção e no isolamento das falhas em todos os casos simulados. Finalmente, os algoritmos TS e FDI foram integrados em um único ambiente a fim de simular uma situação onde o sistema a ser identificado é variante no tempo e vários sensores apresentam falhas. Os resultados indicam que parâmetros confiáveis podem ser obtidos mesmo no caso de múltiplas falhas. Todos os modelos e algoritmos obtidos foram testados utilizando-se dados coletados no experimento Intelligent Robotic Joint (IRJ) construído pelo Centro Espacial Alemão (DLR Oberpfaffenhofen). ABSTRACT: Physical parameters identification is useful in many applications, especially in aerospace and robotics fields. Aerospace and robotics system analysis normally requires accurate physical system models for control. On the other hand, the identification of physical parameters, besides the normal identification requirements (system excitation, for instance), involves several tasks: mathematical modeling and algorithm selection for instance. In this thesis, a detailed modeling of a robotic joint has been presented. The models are derived in an increasing degree of complexity (which means that, in theory, the mathematical representation is approaching to the real system), where the typical non-linear terms of a robotic joint have been taken into account. A new procedure to select suitable robotic trajectories based on the singular value decomposition (SVD) of measurement matrix is also presented. The identification task has been carried out by deriving (or improving) and implementing new algorithms. The strategies and algorithms have shown good performance in both: accuracy and also concerning computer load. In order to allow the inclusion of non linear terms in the parameters vector, a new algorithm (TS -Two Step Algorithm) based on a modified version of Recursive Least Squares (mRLS) with a variable forgetting factor and MCS (Multi Level Coordinate Search) algorithms has been derived. The results have shown that the TS algorithm have excellent performance in identifying the unknown parameters vector by using both: real and simulate data. In addition, an integrated procedure for sensors failure detection and isolation (FDI) based on subspace theory is derived. The MOESP (MIMO Output Error State Space Model Identification) algorithm has been used to build a model, which serve as a reference for the FDI algorithm. The FDI algorithm has shown high reliability in detect and isolate all the simulated failures in the sensors. Finally, the TS and the FDI algorithms have been integrated in a single environment to simulate integrated situations where the system is time variant and the sensors also fail. The results have shown that reliable parameters are obtained even in case of multi failure. All derived models and algorithms have been tested by using data collected from IRJ (Intelligent Robotic Joint) experiment build at DLR (German Aerospace Centers) Oberpfaffenhofen.
ÁreaETES
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5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD2USNNW34T/4CL6N3H
8JMKD3MGPCW/3F2UALS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.14.00.13 8
DivulgaçãoNTRSNASA; BNDEPOSITOLEGAL.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2003/08.15.17.40
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress electronicmailaddress format isbn issn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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