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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: IDENTIFICATION OF MECHANICAL SYSTEMS PARAMETERS THROUGH INVERSE PROBLEM S RESOLUTION WITH BAYESIAN STATISTICAL INFERENCE Autor: MARIO GERMAN SANDOVAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUBENS SAMPAIO FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 23861
Catalogação: 12/01/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23861@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23861@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23861
Resumo:
Título: IDENTIFICATION OF MECHANICAL SYSTEMS PARAMETERS THROUGH INVERSE PROBLEM S RESOLUTION WITH BAYESIAN STATISTICAL INFERENCE Autor: MARIO GERMAN SANDOVAL
Nº do Conteudo: 23861
Catalogação: 12/01/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23861@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23861@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23861
Resumo:
The estimation problem can be understood as a particular case of
an inverse problem. Given observations of the response of a system, due
to certain causes, one wants to estimate certain characteristics of the
problem. These features, in a dynamic system, are usually represented by
parameters. Thus, for a mathematical representation of the physical system,
given an excitation and given the observing response, it is possible to give
an estimation of the parameters. The parameter estimation is of great
importance and used in countless situations, such as experimental obseration
of a phenomena in the laboratory or even by those who study the behaviors
social sectors by population samples. The initial part of this dissertation
presents a brief introduction to the inverse problem the framework of the
Bayesian statistics. In this context, the parametric estimation is a result of
the resolution of an inverse problem. Two estimation techniques are derived
from the Bayesian statistical inference. The first of these, least squares,
collects all the data and then makes the estimation. The second, Kalman
filter (and extended filter Kalman), improves the state of knowledge of the
parameters to be estimated, with each new observation. To address these
estimation techniques, in order to be able to compare them, presents the
analytical resolution of a harmonious system of one and two degrees of
freedom. Finally, it is presented a model for an experimental setup, in
laboratory scale, which emulates a drillstring coupled to a motor. This
experimental setup was developed to study the dynamic torsional and by the
author of the dissertation of Bruno C. Cayres A., the mode that is of interest
here only the characterization of it. These techniques are used for parameter
estimation in theoretical way, simulating data from the analytical solutions,
for different parameters involved in the column-motor modeling. Also, we
use measurements obtained from the experimental setup to estimate the
parameters of the column-motor model. Thereby, we obtain an improved
knowledge of the parameters involved in the column-motor.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
