IDENTIFICAÇÃO ITERATIVA POR CORRELAÇÃO CANÔNICA DE SISTEMAS MIMO LPV

Abstract

Neste trabalho propomos o algoritmo iterativo no espaço de estado ICCALPV para identificação de sistemas multivariáveis com parâmetros lineares variantes no tempo (LPV). Ele consiste de três passos: i) Reformular o modelo MIMO LPV com dependência afim aos parâmetros e realizar a predição ótima das saídas futuras para calcular o espaço de estado e sua base ortonormal através da intersecção do subespaço do passado com o subespaço do presente e futuro via análise de correlação canônica condicional. ii) Com o vetor de estado nominal obtido no primeiro passo, reformula-se o modelo de estado LPV na forma afim aos parâmetros de maneira que permita obter uma nova estimativa do vetor de estado e o ganho de Kalman. iii) Tendo o vetor de estado estimado no segundo passo, é calculado iterativamente o modelo de estado LPV afim aos parâmetros na forma inovativa. Para ilustrar a eficácia do algoritmo realizamos a identificação iterativa de um sistema LPV de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), com três parâmetros que variam no tempo linearmente