@PHDTHESIS{ 2018:760292710,
 	title = {Metodologia para modelagem de filtros de Kalman nebulosos evolutivos de realização mínima no espaço de estados via dados experimentais},
 	year = {2018},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2504",
 	abstract = "Uma metodologia para identificação de filtro de Kalman nebuloso evolutivo é apresentada
 nesta tese. A formulação matemática adotada contempla os seguintes aspectos: uma versão off-line do algoritmo de agrupamento Gustafson-Kessel (GK) é aplicada a um conjunto
 de dados experimentais de entrada e saída do sistema dinâmico, para estimação inicial
 dos parâmetros do antecedente das regras. Da mesma forma, este algoritmo é usado para
 formular uma versão nebulosa off-line do algoritmo Observer/Kalman Filter Identification
 (OKID) para estimação inicial dos parâmetros do consequente das regras. Uma vez que
 o modelo do filtro de Kalman nebuloso é obtido de forma off-line, o mesmo servirá como
 condição inicial para identificação on-line do filtro de Kalman nebuloso evolutivo. A partir
 de então, a cada nova amostra dos dados experimentais de entrada e saída do sistema
 dinâmico, o algoritmo de agrupamento evolutivo eTS (evolving Takagi-Sugeno) é usado
 para estimar de forma online os parâmetros do antecedente, no sentido de aumentar, diminuir ou manter o mesmo número de regras do filtro de Kalman nebuloso evolutivo obtido
 na amostra imediatamente anterior. Ainda, uma versão nebulosa evolutiva do algoritmo
 OKID, baseada em agrupamento evolutivo eTS, é usada para estimar o consequente do
 filtro de Kalman nebuloso evolutivo, composto pelas matrizes de estados, de entrada, de
 saída, de transmissão direta e de ganho de Kalman, adaptando-se ao comportamento do
 sistema dinâmico representado por cada nova amostra analisada. Os resultados computacionais, que são comparados aos resultados obtidos por outras metodologias relevantes e
 largamente citadas na literatura, apresentam dois exemplos de aplicação: o rastreamento
 de saída de um sistema não linear SISO (Single Input, Single Output) e a estimação de
 parâmetros e estados de um sistema com dados censurados. Nos resultados experimentais duas aplicações práticas, a saber: o rastreamento de trajetória de um foguete modelo
 Fogtrein-I ou FTI (Foguete de Treinamento - Intermediário), utilizado em testes, qualificação e treino no Centro de Lançamento de Alcântara - Maranhão (CLA) e Centro de
 Lançamento da Barreira do Inferno - Rio Grande do Norte (CLBI); e o rastreamento das
 saídas de um helicóptero com dois graus de liberdade (2DoF Helicopter - Quanser)",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}