“Modelagem: Uma abordagem teórica para a calibração autodidata de sensores em rede sensores”

Resumo

A modelagem de um processo de calibração autodidata robusta e não invasivo compreende a conclusão de processo de coleta, análise e decisão sobre a calibração, com base nos dados oriundos da própria medição/supervisão/monitoração de grandezas físicas medidas, sem intervenção externa de qualquer natureza. Trata-se de um modelo de processo estocástico que envolve séries temporais com a “fusão de dados”, no qual se aplica a técnica de controle adaptativo de sistemas dinâmicos em tempo discreto, utilizando o processo de identificação de sistemas com a finalidade de reconhecer, por meio de uma “caixa-preta”, a rede de sensoriamento instalada com característica desconhecida. A proposta prevê a eliminação de outliers e a análise do desempenho dos algoritmos adaptativos, objetivando a minimização da sua função custo, pelo método do gradiente estocástico com filtro FIR (transversal), em comparação com o procedimento calibração “ótimo” dado pelo utilização do filtro de Kalman. Por fim, a avaliação da calibração dos sensores individuais é feita por meio do controle estatístico de incertezas produzidas e pela predição da tendência, com estimação não paramétrica, da variação dos resultados de calibração autodidata da rede de sensores wireless ao longo da vida operacional (útil).