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dc.creatorAmate, Jorge Faridpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0348276408376949por
dc.contributor.advisor1FONSECA NETO, João Viana dapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0029055473709795por
dc.date.accessioned2016-08-17T14:53:03Z-
dc.date.available2009-10-06pt_BR
dc.date.issued2009-02-06pt_BR
dc.identifier.citationAMATE, Jorge Farid. Polynomial Models for Detection anode effect. 2009. 138 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis, 2009.por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/414-
dc.description.resumoEm processos industriais, onde deseja-se a estimação de parâmetros e reconhecimento de padrões, utiliza-se da tecnologia de filtros digitais para tal fim. O filtro digital é responsável pelo processo de predição e filtragem. Assim, pode-se fazer uma análise do comportamento do filtro baseada no desempenho, ganhos e outras variáveis ligadas ao modelo especificado. Porém, para obtenção de variáveis e dados confiáveis para estimar-se o processo em questão, necessita-se de um modelo que represente bem a planta física. Para isto, são aplicadas técnicas baseadas em Identificação de Sistemas, onde são obtidos os modelos ARX, ARMAX, Output-Error e Box-Jenkins da cuba eletrolítica. São apresentados os resultados, validações dos modelos e análise dos mesmos, aplicados ao reconhecimento de padrões, utilizando-se diferentes estruturas.por
dc.description.abstractIn industrial processes, where parameters estimation and standard recognition are desired, digital filters technology is used to do estimation. The digital filter is responsible for prediction and filtering process. Then, the filter behavior can be analyzed based on performance, gains and others variables linked to the specified model. However, to obtain trusty variables and data to estimate the process in question, a model that represents well the physics plant is needed. To do this, are applied techniques based on Systems Identification where we obtain the ARX, ARMAX, Output-Error and Box-Jenkins models of the electrolytic pot. Results, validation and their analysis, applied in standard recognition, using different structures are presented.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-17T14:53:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Farid Amate.pdf: 1076998 bytes, checksum: 7c54d6bc2833288f1945368aa6976936 (MD5) Previous issue date: 2009-02-06eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectIdentificação de Sistemaspor
dc.subjectFiltros Digitaispor
dc.subjectEstimação de Parâmetrospor
dc.subjectReconhecimento de Padrãopor
dc.subjectEfeito Anódicopor
dc.subjectModelos ARXpor
dc.subjectARMAXpor
dc.subjectSaída-Erropor
dc.subjectBox-Jenkinspor
dc.subjectSystems Identificationeng
dc.subjectDigital Filterseng
dc.subjectParameters Estimationeng
dc.subjectStandard Recognitionseng
dc.subjectAnodic Effecteng
dc.subjectARXeng
dc.subjectARMAXeng
dc.subjectOutput-Erroreng
dc.subjectBox- Jenkins Modelseng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleModelos Polinomiais para Detecção de Efeito Anódicopor
dc.title.alternativePolynomial Models for Detection anode effecteng
dc.typeDissertaçãopor
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