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Type: Tese de Doutorado
Title: Identificação caixa-cinza de sistemas não lineares utilizando representações narmax racionais e polinomiais.
Authors: Marcelo Vieira Correa
First Advisor: Luis Antonio Aguirre
First Referee: Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
Second Referee: Rodney Rezende Saldanha
Third Referee: Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes
metadata.dc.contributor.referee4: Enrique Luis Lima
Abstract: A utilização de informação a priori na identificação de sistemas dinâmicos não-lineares é investigada. Essa utilização possibilita a obtenção de modelos mais robustos, com menor número de parâmetros, com maior capacidade de extrapolação e melhor desempenho na aproximação do comportamento observado nos dados reais. É apresentado um estudo de diferentes representações usadas na identificação de sistemas não-lineares. O desempenho de modelos NARMAX racionais e polinomiais e outras representações é investigado no mesmo contexto. As representações são comparadas na identificação de sistemas autônomos caóticos e também em sistemas com uma entrada e uma saída. Neste último é verificada a capacidade, dos modelos identificados a partir de dados dinâmicos, de aproximar a curva estática conhecida do sistema. As principais contribuições deste trabalho são três algoritmos que permitem sistematizar o uso de informação a priori na identificação de modelos NARMAX racionais e polinomiais. O primeiro refere-se à escolha da estrutura, o segundo à estimação de parâmetros e o terceiro à analise e validação de modelos. Um estudo detalhado dessas representações é apresentado. A partir deste pode-se compreender o papel que cada agrupamento de termo, em modelo NARMAX racional ou polinomial, exerce nas funções estáticas. A relação entre agrupamento de termos e função estática do modelo permite a escolha de estrutura para que o modelo represente a característica estática desejada. As técnicas desenvolvidas são aplicadas a vários sistemas dinâmicos, reais e simulados.
Abstract: This thesis investigates the use of prior information in the identification of non-linear dynamic systems. This enables obtaining more robust models with leas parameters, greater generalization capacity and better performance in describing the behaviour observed in the real data. A study of different representations is presented and usend in the identification of non-linear systems. The performance acting of NARMAX rational and polynomial models and other representations is investigated. These representations are compared in the identification of chaotic systems and also in the case of systems with onde input and one output. In the latter, it is verified if the models identified from dynamic data are able to fit the system static curve previously known. The main contribution of this thesis are algorithms developed to use prior information in the identification of NARMAX rational and polynomial models. The first refers to the choice of the model analysis and validation. A detailed study of these representations is presented. With them it is possible to understand which role is played by each term in the model. The relationship between term clusters and the static function of the model allows one to choose a viable model structure that will be able, at least in principle, to represent the ststic characteristic desired. The developed techniques are applied to several dynamic systems, real and simulated.
Subject: Controle de processo
Engenharia elétrica
Modelos matematicos
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CRKL7
Issue Date: 16-Feb-2001
Appears in Collections:Teses de Doutorado

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