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https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3025
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Metodologia de identificação de sistemas dinâmicos multivariáveis baseada em modelo Neuro-fuzzy no espaço de estados com inferência evolutivo tipo-2 intervalar |
Título(s) alternativo(s): | Methodology for identifying dynamic systems multivariables based on the Neuro-fuzzy model in the states with interval-type evolutionary inference 2 |
Autor: | EVANGELISTA, Anderson Pablo Freitas |
Primeiro orientador: | SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira |
Primeiro membro da banca: | SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira |
Segundo membro da banca: | CORTES, Omar Andres Carmona |
Terceiro membro da banca: | SOUZA, Francisco das Chagas de |
Resumo: | Nesta dissertação é proposta uma metodologia para identificação sistemas dinâmicos multivariáveis baseada em modelo neuro-fuzzy no espaço de estados com inferência evolutivo tipo-2 intervalar. A metodologia proposta apresenta um algoritmo de aprendizado evolutiva para o sistema de inferência neural-fuzzy tipo-2 intervalar, onde a estimação das funções de pertinência tipo-2 (contorno e rastro de incerteza) é utilizada a combinação do algoritmo de agrupamento fuzzy baseado em Aprendizagem Participativa e do Filtro de Kalman (FKE). Para estimar a proposição do consequente, um algoritmo fuzzy de identificação no espaço de estados é proposto, onde os parâmetros de Markov são estimados recursivamente e através destes, os parâmetros dos submodelos são calculados incrementalmente. A eficiência e aplicabilidade da metodologia proposta são demonstradas através de resultados computacionais (sistema dinâmico SISO nãolinear, sistema dinâmico com não-linearidade complexa combinada, sistema dinâmico não-linear variante no tempo) e experimentais (evaporador de quatro estágios e helicóptero com dois graus de liberdade). |
Abstract: | In this dissertation, a methodology for the identification of multivariable dynamic systems based on state-space neural-fuzzy model with evolving type-2 interval inference is proposed. An evolving learning algorithm for interval type-2 neural-fuzzy inference system is presented, where the combination of a fuzzy clustering method based on participatory learning and Extend Kalman filter is used for estimating the type-2 membership functions (shape and footprint of uncertainty). For estimating the consequent proposition, a fuzzy state-space identification algorithm is proposed, where the Markov parameters are recursively estimated, which are used to computing the state-space parameters incrementally. The efficiency and applicability of the proposed methodology are demonstrated through computational results (nonlinear SISO dynamic system, combined complex nonlinear dynamic system, time-varying nonlinear dynamic system) and experimental results (four-stage evaporator and helicopter with two degrees of freedom). |
Palavras-chave: | Identificação de sistemas não-lineares Conjunto fuzzy tipo-2 intervalar Filtro de Kalman estendido Sistema neuro-fuzzy no espaço de estados Nonlinear systems identification interval type-2 fuzzy sets Extended Kalman filter |
Área(s) do CNPq: | Engenharia Elétrica |
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: | EVANGELISTA, Anderson Pablo Freitas. Metodologia de identificação de sistemas dinâmicos multivariáveis baseada em modelo Neuro-fuzzy no espaço de estados com inferência evolutivo tipo-2 intervalar. 2019. 135 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Eletricidade/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2019. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3025 |
Data de defesa: | 25-Nov-2019 |
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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AndersonEvangelista.pdf | Dissertação de Mestrado | 8 MB | Adobe PDF | Baixar/Abrir Pré-Visualizar |
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