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http://hdl.handle.net/1843/36002
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor1 | Luis Antonio Aguirre | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6682146998710900 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Elbert Einstein Nehrer Macau | pt_BR |
dc.contributor.referee2 | Adilson Enio Motter | pt_BR |
dc.contributor.referee3 | Erivelton Geraldo Nepomuceno | pt_BR |
dc.contributor.referee4 | Leonardo Antônio Borges Tôrres | pt_BR |
dc.creator | Arthur Noronha Montanari | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2962992091083183 | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2021-05-19T17:32:42Z | - |
dc.date.available | 2021-05-19T17:32:42Z | - |
dc.date.issued | 2021-02-26 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1843/36002 | - |
dc.description.abstract | A compreensão quantitativa e controle preciso de um sistema dinâmico complexo, como redes naturais, sociais e tecnológicas, podem ser alcançadas apenas com a habilidade de observar seus estados internos, seja por meio de medições diretas ou estimação indireta. No caso de uma rede dinâmica de larga-escala, entretanto, é extremamente difícil ou fisicamente impossível alocar um número suficiente de sensores para tornar um sistema completamente observável. O problema de determinar se um sistema é observável foi intensivamente estudado por engenheiros de controle e, no contexto de alta-dimensionalidade, cientistas de redes na década recente. Não obstante, mesmo se um sistema for teoricamente observável, a alta-dimensionalidade de redes apresenta limites fundamentais à tratabilidade computacional e desempenho de um observador de estados completo. Com o objetivo de superar a maldição da dimensionalidade, e notando o fato que usualmente apenas um pequeno subconjunto das variáveis de estado em uma rede são essenciais para propósitos de controle, intervenção e monitoramento, investiga-se nesta tese as condições para que um sistema seja observável funcional, isto é, que apenas um subconjunto alvo dos estados do sistema sejam reconstrutíveis a partir das medições disponíveis. Neste manuscrito, desenvolve-se uma teoria baseada em grafos da propriedade de observabilidade funcional, que permite o desenvolvimento de algoritmos altamente escaláveis para a determinação do conjunto mínimo necessário de sensores e o projeto de um observador de estados funcional de mínima ordem. Comparado ao observador de estados completo, o observador de estados funcional apresenta a mesma qualidade na estimação de estados com muito menos recursos sensoriais e computacionais, tornando-o adequado à aplicações em redes de larga-escala. Os métodos propostos são aplicados na detecção de ataques cibernéticos em redes de potência sob um limitado número de unidades de medição, e na inferência das populações infectadas durante uma epidemia sob capacidade limitada de testes. As aplicações e resultados numéricos mostram que o observador de estados funcional pode aumentar significativamente nossa habilidade de explorar processos dinâmicos ocultos em redes complexas de larga-escala. | pt_BR |
dc.description.resumo | A quantitative understanding and precise control of a complex dynamical system, such as natural, social and technological networks, can only be achieved with the ability to observe its internal states either by direct measurement or indirect estimation. For a large-scale dynamical network, however, it is extremely difficult or physically impossible to place enough sensors to make the system fully observable. The problem of determining whether a system is observable has been well addressed by control engineers and, in a high-dimensional context, network scientists in the recent decade. Nevertheless, even if the system is theoretically observable, the high-dimensionality of the network poses fundamental limits on the computational tractability and performance of a full-state observer. To overcome the curse of dimensionality, and noting the fact that often only a small number of state variables in a network are essential for control, intervention, and monitoring purposes, we instead ask the system to be functionally observable, i.e., that only a targeted subset of system states be reconstructable from the available measurements. In this manuscript, we develop a graph-based theory of functional observability, which leads to highly scalable algorithms to determine minimal necessary sensors and to design the corresponding state observer with minimal order. Compared with the full-state observer, the developed functional observer achieves the same estimation quality with much less sensory and computational resources, making it applicable to large-scale networks. We apply the proposed methods to the detection of cyber-attacks in power grids under limited measurement units and the inference of the infected population during a pandemic under limited testing resources. The applications and numerical results show that the functional observer can significantly scale up our ability to explore otherwise hidden dynamical processes on large-scale complex networks. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
dc.language | eng | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFMG | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Observability | pt_BR |
dc.subject | Dynamical networks | pt_BR |
dc.subject | Structural systems | pt_BR |
dc.subject | Sensor placement | pt_BR |
dc.subject | Observer design | pt_BR |
dc.subject.other | Engenharia elétrica | pt_BR |
dc.subject.other | Controle automático | pt_BR |
dc.subject.other | Redes elétricas | pt_BR |
dc.subject.other | Detectores | pt_BR |
dc.title | Observability of dynamical networks | pt_BR |
dc.title.alternative | Observabilidade de redes dinâmicas | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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