Compartilhamento |
|
Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2203
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Metodologia nebulosa evolutiva baseada em modelo de Hammerstein no espaço de estados para identificação de sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis |
Título(s) alternativo(s): | Fuzzy methodology based on state-space Hammerstein model is presented for identification of multivariable nonlinear dynamic systems |
Autor: | SANTOS, Jéssica Almeida dos |
Primeiro orientador: | SERRA , Ginalber Luiz de Oliveira |
Primeiro membro da banca: | RÊGO, Patrícia Helena Moraes |
Segundo membro da banca: | ROCHA FILHO, Orlando Donato |
Resumo: | Nesta dissertação é apresentada uma nova metodologia nebulosa evolutiva baseada em modelo de Hammerstein no espaço de estados para identificação de sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis. Nesta abordagem, o bloco não linear estático é parametrizado através de um sistema nebuloso evolutivo. Este, por sua vez, é composto por um algoritmo de agrupamento nebuloso evolutivo, baseado na similaridade dos dados experimentais disponibilizados pelo sistema dinâmico para estimação do antecedente, e por um algoritmo recursivo nebuloso de realização de auto-sistema (Recursive Fuzzy Eigensystem Realization Algorithm - RF-ERA) para estimação de submodelos lineares no espaço de estados do consequente. O bloco dinâmico linear é parametrizado via algoritmo recursivo de realização de auto-sistema (Recursive Eigensystem Realization Algorithm - R-ERA). Os resultados computacionais e experimentais para avaliação da metodologia proposta consistem em: identificação de um processo térmico; identificação de sistemas dinâmicos amplamente usados como benchmark na literatura e identificação de um processo evaporador. Os resultados são avaliados tanto do ponto de vista da relação entrada e saída quanto da estimação online da não linearidade estática sistema dinâmico. |
Abstract: | In this paper, a novel evolving fuzzy methodology based on state-space Hammerstein model is presented for identification of multivariable nonlinear dynamic systems. In this approach, the static nonlinear block is parameterized through an evolving fuzzy system. This, in turn, is composed of an evolving fuzzy clustering algorithm based on the similarity of the experimental data provided by the dynamic system for estimation of the antecedent, and by a recursive fuzzy eigensystem realization algorithm (RF-ERA) for estimation of the state space linear submodels of the consequent. The linear dynamic block is parameterized via recursive eigensystem realization algorithm (R-ERA). The computational and experimental results to evaluate the proposed methodology consist of: identification of a thermal process; identification of dynamic systems widely used as benchmark in the literature and identification of an evaporator process. The results are evaluated both from point of view of the input and output relationship and from online estimation of the static nonlinearity of the dynamic system. |
Palavras-chave: | Sistemas Nebulosos Evolutivos Realização Mínima Modelo de Hammerstein Sistemas Dinâmicos não Lineares Sistema de Inferência Nebuloso Takagi-Sugeno Evolving Fuzzy System Minimal realization Hammerstein Model Nonlinear Dynamic Systems Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System |
Área(s) do CNPq: | Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação |
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: | SANTOS, Jéssica Almeida dos. Metodologia nebulosa evolutiva baseada em modelo de Hammerstein no espaço de estados para identificação de sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis. 2018. 136 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2018. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2203 |
Data de defesa: | 20-Mar-2018 |
Aparece nas coleções: | DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
JessicaSantos.pdf | Dissertação | 8,03 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.