Iterative MOESP Type Algorithm for Discrete Time Variant System Identification

Tamariz, Annabell Del Real; Bottura, Celso Pascoli; Barreto, Gilmar

doi:10.1109/.2005.1467048

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“…For the case study under investigation, the structural response to seismic events of the building at hand is clearly time-varying, and it can therefore be assumed that the system matrices of the state space model change with time k. Several works in the literature deal with methods for the identification of time-varying systems; in particular, some interesting algorithms are the MOESP-VAR [17], the N4SID-VAR [18], and the one proposed in Loh and Chen [19].…”

Section: Description Of the Linearization Proceduresmentioning

confidence: 99%

The Tracking of Modal Parameters for a Reinforced Concrete Building During Low-Medium Intensity Earthquakes

Arezzo¹,

Nicoletti²,

Carbonari³

et al. 2021

Proceedings of the 8th International Conference on Computational Methods in Structural Dynamics and Earthquake Engineering (COM

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This paper presents the results of the dynamic monitoring carried out on a school building in central Italy during the seismic sequence following the first main shock of the 2016 Central Italy earthquake. The building is located in the historical centre of Camerino and consists of a reinforced concrete frame structure with masonry infill walls. The school, dating back to the 60s, underwent seismic retrofit in 2013 through the construction of 2 dissipative towers, a recent patented system for seismic protection of buildings. In August 2016 a dynamic monitoring system was installed on the building, positioning an array of accelerometers both on the top two floors of the structure and on the foundation level; this made it possible to record the building response to the aftershocks that occurred during the monitoring period, and the corresponding seismic input. The dynamic characteristics of the structure during the monitoring period are identified starting from the response of the structure subjected to the seismic swarm following the main event, and to the environmental vibrations between two subsequent events. Although during the monitoring days the building did not suffer any damage, the response of the structure proved to be nonlinear and strongly dependent on the amplitude of the accelerations to which it was subjected; in this work, a procedure to linearize the structural response and carry out the dynamic identification in terms of modal parameters starting from the nonstationary response of the structure is proposed.

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Section: Description Of the Linearization Proceduresmentioning

confidence: 99%

The Tracking of Modal Parameters for a Reinforced Concrete Building During Low-Medium Intensity Earthquakes

Arezzo¹,

Nicoletti²,

Carbonari³

et al. 2021

Proceedings of the 8th International Conference on Computational Methods in Structural Dynamics and Earthquake Engineering (COM

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“…Através dos algoritmos numéricos, para um número finito N de pontos de operação adaptivamente controlados, diferentes conjuntos de quadrúplas de matrizes do sistema são identificados. Assim o algoritmo MOESP_VAR, [151], é executado N vezes para determinar os conjuntos de quadrúplas de matrizes para estes N pontos de operação. Para cada um destes pontos de operação, um controlador linear seguidor ótimo é projetado.…”

Section: Experimentação E Resultadosunclassified

“…No esquema adaptativo proposto, a estimativa dos parâmetros escalonados desconhecidos é obtida sucessivamente através do método proposto e implementado em [151], e estes alimentam o algoritmo de projeto que gera os controladores para estabilizar a planta e garantir um desempenho adequado deste sistema de controle inteligente com escalonamento neural de ganhos. O método de identificação MOESP_VAR, é utilizado para fazer a modelagem off-line da planta a partir de dados de entradasaída, e determina modelos lineares discretos multivariáveis invariantes no tempo em vários pontos de operação para uma planta variante no tempo multivariável.…”

Section: Controle Inteligente Com Eg De Sistema Lpvunclassified

Modelagem computacional de dados e controle inteligente no espaço de estado

Tamariz¹,

Bottura²

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Este estudo apresenta contribuições para modelagem computacional de dados multivariáveis no espaço de estado, tanto com sistemas lineares invariantes como com variantes no tempo. Propomos para modelagem determinística-estocástica de dados ruidosos, o Algoritmo MOESP_AOKI. Propomos, utilizando Redes Neurais Recorrentes multicamadas, algoritmos para resolver a Equação Algébrica de Riccati Discreta bem como a Inequação Algébrica de Riccati Discreta, via Desigualdades Matriciais Lineares. Propomos um esquema de controle adaptativo com Escalonamento de Ganhos, baseado em Redes Neurais, para sistemas multivariáveis discretos variantes no tempo, identificados pelo algoritmo MOESP_VAR, também proposto nesta tese. Em síntese, uma estrutura de controle inteligente para sistemas discretos multivariáveis variantes no tempo, através de uma abordagem que pode ser chamada ILPV (Intelligent Linear Parameter Varying), é proposta e implementada. Um controlador LPV Inteligente, para dados computacionalmente modelados pelo algoritmo MOESP_VAR, é concretizado, implementado e testado com bons resultados.

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“…Para a solução do problema de identificação de sistemas determinísticos variantes no tempo, um algoritmo baseado no MOESP e denominado MOESP-VAR foi proposto [56], [57].…”

Section: Identificação De Sistemas Variantes No Tempounclassified

“…Conforme já discutido no capítulo 3 desta tese, existe um algoritmo de identificação de sistemas multivariáveis variantes no tempo no espaço de estado denominado MOESP-VAR. Este algoritmo é baseado na repartição das amostras de entrada e saída do sistema [56], [57]. De forma resumida, o algoritmo funciona da seguinte maneira: Em um primeiro passo são definidas janelas temporais.…”

Section: Identificação De Sistemas Variantes No Tempounclassified

Propostas imuno-inspiradas para identificação de sistemas e realização de séries temporais multivariáveis no espaço de estado

Giesbrecht¹,

Bottura²

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Ao meu SENHOR, principalmente pela redenção, mas também por todo sustento, todo cuidado, toda direção e todas as outras bençãos sem as quais eu não poderia ter feito esta tese ou qualquer outra coisa.Ao Prof. Dr. Celso Pascoli Bottura, meu orientador, por todo apoio e orientação durante este trabalho, e também à sua esposa, Carminha, por todos os cafezinhos.Ao Prof. Dr. Gilmar Barreto, pelo encorajamento para que eu iniciasse este trabalho.À minha querida esposa Sara, pelo carinho, cuidado, companheirismo e compreensão durante estes anos.Aos meus pais, Mauro e Hulda, e à minha tia Ruth, pelo apoio e constantes orações. À minha irmã, Dra. Érica Giesbrecht, pelo exemplo e encorajamento.Ao meu sogro e minha sogra, João e Maria Aparecida, por toda a ajuda. Ao Prof. Dr. Fernando José Von Zuben, pela introdução dos métodos de computação natural, pelas sugestões e pelas indicações de referências. À empresa Andritz Hydro Inepar, em especial aos engenheiros Sérgio Cuyabano e Lamartine Silva, pelo tempo cedido para a execução deste trabalho.

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Iterative MOESP Type Algorithm for Discrete Time Variant System Identification

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The Tracking of Modal Parameters for a Reinforced Concrete Building During Low-Medium Intensity Earthquakes

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