The use of trend lines channels and remaining useful life prediction

One of the most important aspects in a working machine is the remaining useful life (RUL) of its components. Prognostics in this case depends on establishing the cause-effect entries in the process as well as how it behaves from the series of measures done under experimental conditions. This work introduces two techniques in analyzing series data coming originally from the financial market frame. One of them is the Bollinger Bands theory and another is the Markowitz theory on composite series. Both have a wide spectrum of applications in the cause-effect series prediction.

Palavras-chave

Bollinger bands Forecasting H. Markowitz theory Saturated data sequence Trend lines

Idioma

Inglês

Citação

Probabilistic Prognostics and Health Management of Energy Systems, p. 189-194.

URI

http://hdl.handle.net/11449/179355

Coleções

Ilha Solteira - FEIS - Faculdade de Engenharia

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Projetos de controladores robustos, modelo reduzido e identificação com condições iniciais não nulas para sistemas dinâmicos de ordem fracionária

(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023-04-28)

Kuzminskas, Hadamez

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Teixeira, Marcelo Carvalho Minhoto

Esse trabalho aborda os seguintes tópicos em sistemas lineares de ordem fracionária: análise de estabilidade, projetos de controladores robustos, modelo reduzido e identificação com condições iniciais não nulas. Os objetivos do primeiro tópico foram: 01) Apresentar quatro critérios de análise de estabilidade para sistemas de ordem α ∈ (0,1) via LMIs (Linear Matrix Inequalities), levando-se em conta que a região de estabilidade desses sistemas contém setores no semiplano complexo direito. Um dos critérios é baseado em GLMIs (Generalized Linear Matrix Inequalities) e fornece uma condição necessária e suficiente em LMIs para atestar a estabilidade assintótica. Esse critério fundamenta parte das pesquisas existentes em síntese de controle para sistemas fracionários; 02) Apresentar um critério de análise de estabilidade para sistemas de ordem α ∈ (1,2) via LMIs, observando que sua região de estabilidade é um setor no semiplano complexo esquerdo. Os objetivos do segundo tópico foram: 01) Apresentar resultados de síntese de controle robusto por realimentação de pseudo-estados via LMIs para sistemas de ordem α ∈ (0,1), bem como uma proposta de controle robusto por realimentação α-derivativa via LMIs, utilizando o critério das GLMIs; 02) O mesmo para os sistemas de ordem α ∈ (1,2), utilizando o critério pertinente. As propostas deste tópico são corroboradas por exemplos numéricos. O objetivo do próximo tópico foi propor um método de controle com realimentação de saída para sistemas de ordem α ∈ (0,2) via LMIs, lançando-se mão das equações do sistema, de um observador de pseudo-estados do tipo Luenberger, de uma malha externa e de dois leaky integrators, a fim de fornecer uma descrição aumentada em espaço de pseudo-estados e uma equação adequada para a saída controlada do sistema. As LMIs calculam ganhos tais que os autovalores dos blocos da matriz do sistema aumentado estejam localizados na região de estabilidade, incluindo alocação regional dos autovalores. A análise de robustez proposta contém as matrizes incertas consideradas diretamente na matriz do sistema aumentado. O análogo elétrico de ordem fracionária de um modelo vigente para o sistema respiratório humano é utilizado como aplicação, fornecendo adequadamente uma pressão de ar de entrada capaz de gerar um fluxo de ar de entrada em um perfil de tempo desejado, o que pode ser integrado, portanto, ao projeto de um respirador mecânico. O próximo tópico propõe um método para a obtenção de um modelo com número reduzido de variáveis de pseudo-estados. A motivação elementar é reduzir o tempo computacional. Em exemplos numéricos, a comparação das funções de transferência e respostas no tempo mostram a efetividade da proposta. O último tópico propõe um método de identificação de funções de transferência fracionárias com condições iniciais não nulas, descritas pela derivada de Caputo, com base em resultados estabelecidos para o caso de condições iniciais nulas, generalizando-os. A efetividade é demonstrada em exemplos numéricos.