Caracterização de agrupamentos de termos na seleção de estruturade modelos polinomiais NARX

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Anny Verly
• Orientador(a): Eduardo Mazoni Andrade Marcal Mendes
• Banca de defesa: Bruno Otávio Soares Teixeira, Gleison Fransoares Vasconcelos Amaral
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
• Palavras-chave em Português: Característica estática; Seleção de estruturas; Identificação de sistemas; Modelos polinomiais NARX
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A7PQK3

A modelagem de sistemas está presente em praticamente todas as áreas da ciência. Todavia, nem sempre é uma tarefa fácil modelar sistemas por meio de leis físicas que descrevem a dinâmica do processo. Nesse contexto, a identificação de sistemas surge como uma alternativa bastante viável; pois, por meio de medições de dados de entrada e saída encontram-se modelos que descrevem a dinâmica do processo. Por sua vez, apesar da fácil parametrização desses modelos, ainda está em aberto a determinação de uma metodologia que auxilie na escolha da estrutura de um modelo que melhor se ajuste aos dados gerados pelo sistema. Esse problema se agrava em aplicações que necessitam de uma modelagem não-linear, pois a complexidade domodelo varia exponencialmente conforme seu grau de não-linearidade. Por esta razão, a escolha da estrutura do modelo é fundamental no sentido de evitar o problema da sobreparametrização. Como possível solução, este trabalho propõe uma nova metodologia para seleçãode estruturas de modelos NARX polinomiais, denominada Modelagem via simulações de Monte Carlo com Restrições (MMCR). Sugere-se, utilizando o conceito de agrupamentos de termos, que a estrutura do modelo seja uma variável definida baseada em aproximações da característica estática do sistema. É aplicado um procedimento degeração aleatória dos parâmetros, respeitando a característica estática imposta, e seleção dos melhores modelos obtidos. Após testar várias aproximações diferentes para a característica estática, os agrupamentos efetivos dos modelos são selecionados. Ao longo do texto os esforços foram direcionados aos seguintes objetivos: (I) interpretar o problema da detecção de estrutura de modelos e proporumanova metodologia,(II) levantar, por meio de simulações de sistemas experimentais e simulados, situações nas quais o algoritmo implementado se aplica e (III) comparar os resultados com outras metodologias clássicas. Os resultados mostraram que com a utilização do método MMCR é possível discriminar estruturas subparametrizadas e os termos espúrios das estruturas sobreparametrizadas.