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http://hdl.handle.net/1843/LAAE-6ZKJA7| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Modelagem paramétrica de sistemas dinâmicos não-estacionários |
| Autor(es): | Marcelo Machado Duarte |
| Primeiro Orientador: | Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes |
| Primeiro Coorientador: | Luis Antonio Aguirre |
| Resumo: | Neste trabalho, a identificação e análise de sistemas variantes no tempo são investigadas. O problema de não-estacionariedade é visto no contexto de sistemas dinâmicos paramétricos, discretos e variantes no tempo. Os fundamentos teóricos necessários para o entendimento de estacionariedade e identificação de sistemas são providos. Três metodologias diferentes, usadas para análise de séries temporais observadas de sistemas dinâmicos variantes no tempo, foram investigadas. O primeiro método, TV-OPS, lida com o problema de seleção de estrutura e rastreia as mudanças nos coeficientes de um modelo polinomial expandindo-os em duas funções base diferentes: Walsh e Legendre. Com respeito aos outros dois métodos, RLSVFF e VLSEWBLS, as mudanças na dinâmica são rastreadas por meio da inspeção dos coeficientes do modelo, os quais são calculados pelos métodos de mínimos quadrados regressivo e em batelada, respectivamente. A fim de identificar sistemas lineares e não-lineares, modelos polinomiais foram usados neste trabalho. Por meio de séries temporais simuladas, a hipótese de que as variações temporais dos parâmetros do modelo possam explicar, de fato, mudanças no regime dinâmico do sistema foi investigada. Como conseqüência, o instante de observação em que essas mudanças ocorrem foi identificado. Outras questões, tais como sensibilidade ao ruído de medição, escolha de variáveis de projeto e interferência mutua entre parâmetros, todas essas relacionadas aos métodos supracitados, foram também discutidas. Além de várias conclusões, o presente trabalho procurou propor e discutir diversas recomendações do uso dos métodos estudados. Dentre essas, cita-se a conclusão de que a estrutura correta do modelo é essecial para todos os métodos. Dados reais foram usados para aplicação das principais idéias e métodos. |
| Abstract: | In this work, the identification and analysis of time-varying systems are investigated. The problem of non-stationarity is addressed in the context of time-varying, parametric and discrete dynamical system identification. The necessary theoretical background for the understanding of system identification and non-stationarity is given. Three different methods used to analyze time series generated by dynamical time-varying systems were studied. The first method, TV-OPS, deals with the problem of structure selection and tracks the changes in the coefficients of a polynomial model by expanding them into two different basis functions: Walsh and Legendre. In the case of the two other methods, RLSVFF and VLSWBLS, the change in dynamics is tracked by inspecting the model coefficients calculated using the recursive and ordinary least squares methods respectively. Linear and nonlinear systems, polynomial models were used in this work as a basis for system identification. Using simulated time series, the hypothesis that changes in the model coefficients could explain the dynamical changes in the system behavior was investigated. As a by-product, the location in time where these changes occurred was found. Issues such as sensitivity to measurement noise, choice of free-parameters in the aforementioned methods and the effect of the parameters in each other were also addressed. The caveats of the above methods were addressed. Several conclusions on how to analyze the results of applying such methods were drawn. One of them is that the correct model structure is essential to all methods. The main ideas and methods were also applied to real data. |
| Assunto: | Engenharia elétrica |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/LAAE-6ZKJA7 |
| Data do documento: | 18-Dez-2006 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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