Estimação de parâmetros de sistemas dinâmicos contínuos usando Inferência Bayesiana

Abstract

Técnicas de problemas inversos têm sido amplamente aplicadas em muitas áreas, incluindo biomédica, processamento de sinais, processamento de imagens, aplicação de engenharia, entre outras. Na aplicação prática, o problema inverso visa converter as medições observadas ou os dados adquiridos em conjunto com o conhecimento prévio do sistema numa informação desejada, por exemplo, propriedades dos materiais, geometria, localizações de anomalias, entre outras. Este trabalho visa estimar as propriedades do material e o fator de amortecimento de vigas e cabo metálicos utilizando a técnica da Inferência Bayesiana. São apresentados múltiplos estudos para analisar o significado estatístico das capturas para os cenários, fazendo uma análise crítica entre uma solução via Inferência Bayesiana ligada à minimização da função objetiva com métodos estocásticos. Aplicou-se através de estratégias estocásticas os métodos da Máxima Verossimilhança (MLE), os Mínimos Quadrados (LSE) e Monte Carlo Markov Chain (MCMC) implementado com o algoritmo Metropolis-Hastings (MH). Os resultados demonstraram a eficácia da inferência Bayesiana para realizar a estimativa de parâmetros utilizando a resposta dinâmica dessas estruturas.