Identificação de modelos de Hammerstein e Wiener para sistemas não lineares multivariáveis utilizando métodos de subespaços

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Marcus Vinicius de Paula
Orientador(a): Bruno Otávio Soares Teixeira
Banca de defesa: Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes, Dimas Abreu Archanjo Dutra
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Identificação de sistemas não lineares
Modelos de Hammerstein e Wiener
Identificação de sistemas
multivariáveis no subespaços
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AK4PBD
Resumo: Os métodos de subespaços para identificação de sistemas são uma poderosa ferramenta para modelagem de sistemas lineares multivariáveis diretamente no espaço de estados. Tais métodos não exigem que todos os estados sejam diretamente mensuráveis.Aliando os métodos de subespaços a outras técnicas, é possível identificar sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis por meio de modelos de blocos interconectados. Estes modelos são estruturas constituídas de um bloco dinâmico linear e de curvas estáticas não lineares interconectadas em série. No entanto, a literatura a respeitodesta forma de modelagem aplicada a sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) ainda é escassa. Este trabalho nasce do interesse de gerar uma discussão sobre esse tema e tem como principais objetivos (i) investigar as ferramentas existentes de identificação por subespaços aplicadas a sistemas não lineares SISO e MIMO e (ii) propor abordagens para a identificação de sistemas não lineares do tipo MIMO, no subespaços, por meio de modelos de blocos interconectados de Hammerstein eWiener. A parcela estática não linear dos modelos de blocos interconectados é determinada pormeio de duas metodologias distintas: testes estáticos e testes harmônicos. O bloco dinâmico linear dos modelos é estimado por meio do algoritmo MOESP de identificaçã por subespaços. Os métodos sugeridos são aplicados a sistemas simulados a fim ilustrar as particularidades e extensão de cada técnica.
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