Livro CONTROLE ÓTIMO DE SISTEMAS DINÂMICOS: TEORIA APLICADA

Livro 100% novo - EAN 9786500007343

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O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos. O propósito é que ele seja útil e esteja facilmente ao alcance da comunidade de Controle e Automação, tanto nas salas de aula como nos ambientes de trabalho de pesquisa, desenvolvimento e engenharia de instituições e empresas. Ele foi preparado de modo a fornecer a necessária base conceitual e teórica para seu uso, incluindo conteúdo de assuntos de fundamentação. No caso de assuntos como probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos, isto é feito na extensão e profundidade adequadas aos desenvolvimentos específicos apresentados no texto, relativos a estimação e a controle ótimo estocástico. Para propiciar fundamentação de caráter mais básico e abrangência mais geral, apresentam-se, sem complicações desnecessárias, apêndices em otimização algébrica, sistemas dinâmicos lineares e identidades de matrizes. Há sempre a preocupação predominante de conceituar, interpretar, captar o significado e, quase nunca, de demonstrar resultados e propriedades, com exceção daqueles casos em que a demonstração é construtiva, isto é, ajuda no desenvolvimento de soluções. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas desenvolvidos pelo autor ou por orientados de pós-graduação, compreendendo a: Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatoração; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos.

O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos. O propósito é que ele seja útil e esteja facilmente ao alcance da comunidade de Controle e Automação, tanto nas salas de aula como nos ambientes de trabalho de pesquisa, desenvolvimento e engenharia de instituições e empresas. Ele foi preparado de modo a fornecer a necessária base conceitual e teórica para seu uso, incluindo conteúdo de assuntos de fundamentação. No caso de assuntos como probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos, isto é feito na extensão e profundidade adequadas aos desenvolvimentos específicos apresentados no texto, relativos a estimação e a controle ótimo estocástico. Para propiciar fundamentação de caráter mais básico e abrangência mais geral, apresentam-se, sem complicações desnecessárias, apêndices em otimização algébrica, sistemas dinâmicos lineares e identidades de matrizes. Há sempre a preocupação predominante de conceituar, interpretar, captar o significado e, quase nunca, de demonstrar resultados e propriedades, com exceção daqueles casos em que a demonstração é construtiva, isto é, ajuda no desenvolvimento de soluções. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas desenvolvidos pelo autor ou por orientados de pós-graduação, compreendendo a: Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatoração; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos.

O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos. O propósito é que ele seja útil e esteja facilmente ao alcance da comunidade de Controle e Automação, tanto nas salas de aula como nos ambientes de trabalho de pesquisa, desenvolvimento e engenharia de instituições e empresas. Ele foi preparado de modo a fornecer a necessária base conceitual e teórica para seu uso, incluindo conteúdo de assuntos de fundamentação. No caso de assuntos como probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos, isto é feito na extensão e profundidade adequadas aos desenvolvimentos específicos apresentados no texto, relativos a estimação e a controle ótimo estocástico. Para propiciar fundamentação de caráter mais básico e abrangência mais geral, apresentam-se, sem complicações desnecessárias, apêndices em otimização algébrica, sistemas dinâmicos lineares e identidades de matrizes. Há sempre a preocupação predominante de conceituar, interpretar, captar o significado e, quase nunca, de demonstrar resultados e propriedades, com exceção daqueles casos em que a demonstração é construtiva, isto é, ajuda no desenvolvimento de soluções. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas desenvolvidos pelo autor ou por orientados de pós-graduação, compreendendo a: Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatoração; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos.

O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos. O propósito é que ele seja útil e esteja facilmente ao alcance da comunidade de Controle e Automação, tanto nas salas de aula como nos ambientes de trabalho de pesquisa, desenvolvimento e engenharia de instituições e empresas. Ele foi preparado de modo a fornecer a necessária base conceitual e teórica para seu uso, incluindo conteúdo de assuntos de fundamentação. No caso de assuntos como probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos, isto é feito na extensão e profundidade adequadas aos desenvolvimentos específicos apresentados no texto, relativos a estimação e a controle ótimo estocástico. Para propiciar fundamentação de caráter mais básico e abrangência mais geral, apresentam-se, sem complicações desnecessárias, apêndices em otimização algébrica, sistemas dinâmicos lineares e identidades de matrizes. Há sempre a preocupação predominante de conceituar, interpretar, captar o significado e, quase nunca, de demonstrar resultados e propriedades, com exceção daqueles casos em que a demonstração é construtiva, isto é, ajuda no desenvolvimento de soluções. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas desenvolvidos pelo autor ou por orientados de pós-graduação, compreendendo a: Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatoração; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos.

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