Técnicas de otimização bi-objetivo para a determinação da estrutura de modelos NARX
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
Márcio Falcão Santos Barroso
Bruno Henrique Groenner Barbosa
Erivelton Geraldo Nepomuceno
Márcio Falcão Santos Barroso
Bruno Henrique Groenner Barbosa
Erivelton Geraldo Nepomuceno
Resumo
A identificação de sistemas tem como finalidade obter um modelo matemático que descreva o comportamento de um sistema dinâmico a partir de medições das suas entradas e saídas. Existem algumas etapas típicas no processo de construção de modelos matemáticos a partir de dados: i) execução de testes e coletas de dados, ii) escolha da classe de modelos, iii) escolha da estrutura do modelo, iv) estimação de parâmetros e v) validação de modelos. Neste trabalho investigou-se o problema da determinação de estruturas. Desenvolveu-se um critério baseado em técnicas multiobjetivo para auxiliar na determinação de estrutura de modelos NARX polinomiais. Técnicas multiobjetivo, diferentemente da abordagem mono-objetivo, são capazes de encontrar soluções intermediárias que levam em conta o compromisso entre os objetivos, e não apenas soluções individuais, sendo que o conjunto dessas soluções é chamado Pareto-ótimo. Portanto, o objetivo consistiu em determinar a estrutura de um modelo NARX polinomial por meio de análises das curvas de Pareto. Curvas geradas pela variação combinacional de possíveis estruturas do modelo. A metodologia proposta foi aplicada na identificação de três exemplos simulados e dois exemplos experimentais: um conversor buck e uma válvula pneumática. Os resultados mostraram que o critério bi-objetivo pode auxiliar na seleção de estruturas de modelos polinomiais NARX.
Abstract
The system identification aims to obtain a mathematical model that describes the behavior of a dynamic system from measurements.There are some typical steps in the process of building mathematical models from data: i) tests realization and data collection, ii) selection of the class of models, iii) structure detection, iv) parameters estimation and v) model validation. In this study we investigated the problem of structure detection. In this work, one criterion based on multiobjective techniques was developed to help to determine the structure of polynomial NARX models. Multiobjective techniques, unlike the mono-objective approach, are able to find intermediate solutions that take into account the compromise between the goals, not just individual solutions. This set of solutions is called Pareto-optimal. Therefore, the aim was to determine the structure of a polynomial NARX model, using Pareto curves. The curves were generated by the combination of possibles structures of the model. The methodology proposed in this work was applied to identify three simulated examples and two experimental examples: a buck converter and a pneumatic valve. Simulation results have shown that it is possible to distinguish between under and overparametrization scenarios and to classify spurious from genuine regressors in a model. Experimental results showed that the bi-objective method can assist in the selection of polynomial NARX model structures.
Assunto
Engenharia elétrica
Palavras-chave
Identificação de sistemas não-lineares, seleçãoo de estruturas de modelos, otimização bi-objetivo