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dc.contributor.advisor1Luis Antonio Aguirrept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6682146998710900pt_BR
dc.contributor.referee1Luciano Cunha de Araújo Pimentapt_BR
dc.contributor.referee2Leonardo Antônio Borges Tôrrespt_BR
dc.creatorArthur Noronha Montanaript_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2962992091083183pt_BR
dc.date.accessioned2021-05-19T17:18:49Z-
dc.date.available2021-05-19T17:18:49Z-
dc.date.issued2018-08-24-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/36001-
dc.description.abstractPropriedades fundamentais e métodos clássicos da teoria de controle, como a computação da matriz de observability ou a análise de estabilidade pelo método direto de Lyapunov, encaram sérios problemas numéricos e de escalabilidade diante de sistemas de alta-dimensão. Isso levou a um interesse renovado na literatura sob o contexto de grandes e complexos sistemas em rede. Neste trabalho, nós focamos nas propriedades de observabilidade e sincronização de redes dinâmicas—isto é, sistemas interconectados em que cada nó é modelado como um sistema dinâmico individual. Por exemplo, o tradicional problema de locação de sensores (atuadores) em uma rede pode ser avaliado como um problema de observabilidade (controlabilidade): a escolha do subconjunto ótimo de nós sob o qual uma dada métrica de observabilidade (controlabilidade) é maximizada. Nossas contribuições sob o contexto de observabilidade em redes dinâmicas são: nós revisamos diversas métricas na literatura que quantificam de maneira gradual a observabilidade de sistemas e redes dinâmicas; e, notando uma absência de validação na grande maioria dos trabalhos, nós desenvolvemos uma metodologia de filtragem Bayesiana, baseada no filtro de partículas, para redes dinâmicas como uma ferramenta de validação de estudos de observabilidade. Conforme demonstrado, o filtro de partículas pode ser usado também como um meio de investigação das interações entre as dinâmicas nodais e a topologia da rede. Resultados numéricos mostram a efetividade deste método como métrica de desempenho para observabilidade de redes. Já em um contexto de sincronismo, nós investigamos as condições suficientes teóricas para sincronismo de fase entre dois interconectados “osciladores ponte” alocados em agrupamentos diferentes de osciladores de Kuramoto. Em contraste com a maioria dos métodos propostos na literatura baseados em teoria de grafos, nós tomamos uma abordagem reducionista que não depende da informação completa da matriz de adjacência— o que pode ser útil uma vez que esta informação é inacessível em determinadas aplicações. As condições teóricas desenvolvidas são comparadas com simulações numéricas. Finalmente, uma breve introspecção para quantificação de observabilidade em redes é sugerida na conclusão.pt_BR
dc.description.resumoFundamental properties and classic methods of control theory, such as the computation of the observability matrix of a dynamical system or the stability analysis by Lyapunov direct method, faces serious numerical and scalability issues before high-dimensional systems. This led to a renewed interest in literature under the context of large and complex network systems. In this work, we focus on the observability and synchronization properties of dynamical networks—that is, interconnected systems where each node is modeled as an individual dynamical system. For instance, the traditional problem of sensor (actuator) placement in a network can be assessed as an observability (controllability) problem: the choice of the optimal subset of nodes under which a given observability (controllability) metric of the network is maximized. The contributions of this work in the context of observability of network systems are twofold: we review several proposed metric to quantify in a gradual manner the observability of dynamical and network systems; and, noticing a lack of validation in most works, we develop a Bayesian filtering framework, based on particle filtering, for application as a benchmark in observability studies. As shown, the particle filtering can also be used as a means to investigate the interplay between nodal dynamics and the network topology. Numerical results shows the effectiveness of this framework as performance metric for observability in network systems. On the other hand, in the context of synchronization, we investigate the theoretical sufficient conditions for phase synchronization between two interconnected “bridge oscillators” from different clusters of Kuramoto oscillators. In contrast to most graph-theoretical methods in literature, we take a reductionist approach that does not rely on full information of the adjacency matrix—which might be useful since this information is unavailable in some applications. The derived theoretical conditions are compared to numerical simulations. Finally, a brief insight for observability quantification in network systems is suggested in the conclusion.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICApt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectObservabilitypt_BR
dc.subjectSynchronizationpt_BR
dc.subjectDynamical networkpt_BR
dc.subjectParticle filterpt_BR
dc.subjectCluster synchronizationpt_BR
dc.subjectLyapunov stabilitypt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.subject.otherEstabilidade de Lyapunovpt_BR
dc.subject.otherFiltro de partículaspt_BR
dc.subject.otherSincronizaçãopt_BR
dc.titleObservability and synchronization of dynamical networks: a numerical studypt_BR
dc.title.alternativeObservabilidade e sincronização de redes dinâmicas: um estudo numéricopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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