@MASTERSTHESIS{ 2019:90765534, title = {Proposta de identificação recursiva de sistemas dinâmicos não lineares baseada em modelo nebuloso Takagi-sugeno inverso: uma abordagem direta no contexto do espaço de estados com observador de Estados}, year = {2019}, url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3020", abstract = "Nas áreas de controle e identificação de sistemas, a modelagem inversa, a partir de dados experimentais, é um dos grandes desafios para estratégias de controle baseada em sistemas dinâmicos não lineares. Por isso, nessa dissertação, uma proposta de identificação inversa recursiva de sistemas dinâmicos não lineares baseada em modelo nebuloso Takagi-Sugeno e estruturada no espaço de estados com observador de estados é apresentada, resultando em um modelo nebuloso Takagi-Sugeno inverso. Para obter a desse modelo, essa proposta utiliza a metodologia de agrupamentos nebulosos de Gustafson- Kessel (GK) em uma janelada temporal de dados, atendendo aspectos estáticos e dinâmicos de estimação. Já para obter a desse modelo, essa proposta utiliza uma estrutura no espaço de estados com observador de Kalman, definida para o mapeamento inverso do sistema em cada ponto de operação, resultando em submodelos locais nebulosos e inversos. Para estimar os parâmetros desses submodelos, utiliza-se a metodologia de identificação do filtro ou observador de Kalman (do inglês Observer Kalman / Filter IDentification – OKID). Além disso, para demonstrar a aplicabilidade da metodologia proposta, resultados experimentais, referentes a um tanque de reação de agitação contínua, a um benchmark de um modelo de Hammerstain e a um helicóptero com dois graus de liberdade, são apresentados como estudos de casos. Em seguida, as análises e considerações finais evidenciam aspectos do experimento ótimo, decorrente de cada estudo de caso.", publisher = {Universidade Federal do Maranhão}, scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET}, note = {DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET} }