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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2168
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | METODOLOGIA NEBULOSA PARA IDENTIFICAÇÃO RECURSIVA NO ESPAÇO DE ESTADOS BASEADO EM AGRUPAMENTO EVOLUTIVO DE DADOS. |
Título(s) alternativo(s): | NEBULAUS METHODOLOGY FOR RECURSIVE IDENTIFICATION IN SPACE OF STATES BASED ON EVOLUTIONARY DATA GROUPING. |
Autor: | TORRES, Luís Miguel Magalhães |
Primeiro orientador: | SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira |
Primeiro membro da banca: | SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira |
Segundo membro da banca: | SOUZA, Francisco das Chagas |
Terceiro membro da banca: | ROCHA FILHO, Orlando Donato |
Resumo: | Nessa dissertação, uma metodologia nebulosa evolutiva para a identificação de sistemas nãolineares é proposta. O modelo evolutivo obtido é capaz de alterar sua estrutura de maneira autônoma de acordo com o fluxo de dados. Além disso, a realização mínima dos submodelos do consequente das regras garante a simplicidade do modelo obtido. Com o intuito de comparar a metodologia proposta com outras técnicas existentes na literatura, foi realizada a identificação de dois benchmarks utilizado em outros trabalhos amplamente citados na literatura. Os resultados obtidos foram competitivos e vantajosos em relação as metodologias utilizadas na comparação. A técnica proposta foi aplicada na identificação na modelagem de um Helicóptero 2DoF. Esse sistema representa um desafio para metodologias de identificação devido ao seu alto nível de complexidade. Os resultados obtidos demostraram a capacidade da metodologia proposta de representar sistemas reais de alta complexidade. Para demonstrar a aplicabilidade da metodologia nebulosa evolutiva para identificação recursiva no espaço de estados, foi proposta a estimação da trajetória de um foguete utilizado para treinamento aeroespaciais. Os resultados obtidos foram animadores e demonstraram a aplicabilidade da metodologia proposta em aplicações que necessitam de alto desempenho. Devido a natureza evolutiva da metodologia proposta, foi possível uma boa estimação da trajetória do foguete durante todo seu tempo de voo; tal conquista se deve a capacidade do modelo evolutivo se adaptar ao conjunto de dados de maneira online, assim garantindo bons resultados durante todas as etapas do voo. |
Abstract: | In this dissertation, an evolving fuzzy methodology for the identification of nonlinear systems is proposed. The obtained evolving model is capable of automatically adjust its structure according to the data flow. In addition, the minimum realization of consequent part of the fuzzy rule ensures the simplicity of the obtained model. In order to compare the proposed methodology with other existing techniques in the literature, the identification of two benchmarks used in other works widely cited in the literature was carried out. The results obtained were competitive and advantageous in relation to the methodologies used in the comparison. The proposed technique was successfully applied in the modeling of a 2DoF Helicopter. This system represents a complex challenge for identification methodologies because of its high level of complexity. The results obtained demonstrated the ability of the proposed methodology to represent real systems of high complexity. To demonstrate the applicability of the evolving fuzzy methodology for recursive state space identification, it was proposed the estimation of the trajectory of a rocket used for training. The results obtained were encouraging and demonstrated the applicability of the proposed methodology in applications with a high level of complexity. Due to the evolving nature of the proposed methodology, a good estimation of the rocket’s trajectory during its flight time was possible. This achievement is due to the ability of the evolving model to adapt to the data set in an online way, thus guaranteeing good results during all stages of flight. |
Palavras-chave: | Identificação de Sistemas; Sistema Dinâmico Multivariável; Sistema Nebuloso Evolutivo; Espaço de Estados System Identification; Multivariable Dynamic Systems; Evolving Fuzzy System; State Space |
Área(s) do CNPq: | Engenharia de Software. |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Maranhão |
Sigla da instituição: | UFMA |
Departamento: | DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET |
Programa: | PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET |
Citação: | Torres, Luís Miguel Magalhães. Metodologia nebulosa para identificação recursiva no espaço de estados baseado em agrupamento evolutivo de dados.. 2018. [112 folhas]. Dissertação( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, [São Luís]. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2168 |
Data de defesa: | 5-Mar-2018 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Luis Miguel Torres.pdf | Dissertação de Mestrado | 7,25 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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