Análise de Observabilidade e Processamento de Erros Grosseiros ...

100 Identificação e Tratamento de Erros Interativos Não-conformativos
Erro não-conformativo: Um erro que causa a interação dos resíduos estimados, porém não
afeta negativamente a capacidade de detecção desse erro;
Erro conformativo: Erro que provoca interação entre os resíduos estimados, resultando no
mascaramento de erros. Esses erros fazem com que a medida afetada apresente baixo
resíduo normalizado enquanto medidas sem erro grosseiro apresentam altos valores, causando,
portanto, a identificação incorreta.
não há ainda uma metodologia geral consolidada. Ainda assim, para casos de erros múltiplos
interativos é possível utilizar o vetor resíduo normalizado para detecção de erros, desde que o erro
não seja conformativo. Situações críticas para essa abordagem são representadas pela ocorrência
de erros que embora não sejam conformativos possuem significativa correlação provocando, por
exemplo, o aparecimento de conjuntos suspeitos de medidas com valores altos ou muito próximos
(se não iguais) de resíduos normalizados. Entretanto, se os erros forem conformes, a análise de
conjuntos suspeitos não será suficiente, pois nesse caso, as medidas com o erro apresentarão
valores baixos de resíduos normalizados. Exemplos de erros interativos são apresentados na
seção 4.4 deste capítulo.
4.2.3 Matrizes de sensibilidade
De forma a compreender a influência das medidas sobre o estado estimado, é necessário
realizar uma análise de sensibilidade e verificar as relações existentes entre as variáveis como
forma de auxiliar na detecção dos erros de medida. As matrizes de covariância exercem papel
fundamental e são obtidas pelas respectivas relações de sensibilidade ∂̂x/∂z, ∂ẑ/∂z e ∂̂r/∂z.
As principais matrizes de covariância são (Monticelli, 1999):
R z - Matriz de covariância do vetor de medidas (R z = W −1 )
R̂x - Matriz de covariância do vetor estado estimado (R̂x = G −1 = (H ′ WH) −1 )
Rẑ - Matriz de covariância do vetor de medida estimada (Rẑ = HG −1 H ′ )
R̂r - Matriz de covariância do vetor resíduo estimado (R̂r = R z − HG −1 H ′ )
R r n- Matriz de covariância vetor resíduo normalizado (R r n = [diag(R̂r )] − 1 2 R̂r [diag(R̂r )] − 1 2 )
Outra matriz de sensibilidade importante é obtida de ∂̂r/∂z (matriz de sensibilidade dos
resíduos):