Métodos de otimização Mono-objetivo aplicadas à Identificação Caixa-cinza de Sistemas Não Lineares

dc.creatorMarcio Falcao Santos Barroso
dc.date.accessioned2019-08-14T17:40:09Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:36:10Z
dc.date.available2019-08-14T17:40:09Z
dc.date.issued2001-10-30
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-8D2GYR
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subject.otherferramenta
dc.subject.otherSistemas
dc.titleMétodos de otimização Mono-objetivo aplicadas à Identificação Caixa-cinza de Sistemas Não Lineares
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Luis Antonio Aguirre
local.contributor.referee1Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes
local.description.resumoO uso de conhecimento a priori em identificação de sistema, como ferramenta auxiliar para a melhoria da estrutura e para a estimação de parâmetros vem se destacando nos últimos anos.Como esse propósito,o presente trabalho parte das definições gerias em identificações caixa-preta/(sem uso de conhecimento a priori)e das características gerais da estrutura dos modelos NARX polinomiais,para definir uma metodologia que permita usar conhecimento a priori nas etapas de escolha de estrutura e estimação de parâmetros de tais modelos utilizando-se ferramentas de otimização.Para avaliação da metodologia foram escolhidos dois sistemas: um conversor CC-CC Buck, sendo que os dados de identificação então contidos em uma estreita faixa de operação,o que torna a identificação de um modelo global difícil; e um sistema térmico,sendo que os dados estáticos estão contidos no dados dinâmicos.Os resultados descritos sugerem que é possível identificar modelos dinâmicos na presença de restrições que forçam o modelo a ter certas características pré-definidas em estado estacionário.Em geral, os modelos identificados fazendo-se uso de informação a priori, tem um comportamento global melhor de que seus análogos obtidos por técnicas caixa-preta.
local.publisher.initialsUFMG

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