Contribuições à avaliação da incerteza em modelos MIMO não lineares em estado estacionário

Abstract

A publicação do Suplemento 2 do Guia para Expressão da Incerteza de Medição (GUM-S2) apresenta dois método para avaliação da incerteza nos modelos MIMO (Multiplas Entradas e Multiplas Saídas) de medição: o primeiro método (GUF - GUM Uncertainty Framework) baseada na Lei de Propagação da Incerteza e o segundo método MCM-S2 baseada na Lei de Propagação de Funções de Densidade de Probabilidade através do Método de Monte Carlo. Contudo, o método GUF negligencia a informação dos graus de liberdade nas grandezas de entrada para a construção da região de abrangência das grandezas de saída. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do método para região de abrangência e da fórmula de Welch-Satterthwaite para modelos MIMO. Os resultados mostram que o método desenvolvido consegue fornecer uma região de abrangência satisfatória utilizando os graus de liberdade das grandezas de entrada. Por outro lado, os software de simulação de processos atuais não avaliam a incerteza dos resultados apresentados. O módulo Uncertainty desenvolvido é uma ferramenta que utiliza as equações de modelagem do processo como modelos MIMO e proporciona uma adequada avaliação dos resultados simulados auxiliando nas tomadas de decisões.

The publication of Supplement 2 of Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM-S2) presents two methods to evaluate uncertainty in MIMO (Multiple Input and Multiple Output) measurement models: the first method (GUF - GUM Uncertainty Framework) based on the Law of Propagation of Uncertainty and the second method MCM-S2 based on the Law of Propagation of Probability Density Functions by the Monte Carlo Method. However, GUF neglects information degrees of freedom in the input quantities for the construction of the coverage region of the output quantities. The main objective of this work is the development of the method to the coverage region and the Welch-Satterthwaite formula for MIMO models. The results show that the method developed can provide a satisfactory coverage region using the degrees of freedom of the input quantities. On the other hand, the current software of simulation of processes do not evaluate the uncertainty of results. The module Uncertainty developed is a tool that uses the equations process as MIMO models and provides an adequate evaluate in the simulated results assisting in decision making.