Metodologia de identificação nebulosa evolutiva multivariável no espaço de estados com ordem variante no tempo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: FEITOSA JÚNIOR, Antonio Barros lattes
Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes
Banca de defesa: SOUZA, Francisco das Chagas de lattes, RÊGO, Patrícia Helena Moraes lattes, SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
Departamento: DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
sistemas nebulosos evolutivos;
identificação de sistemas;
sistemas não lineares;
sistemas MIMO;
espaço de estados;
Palavras-chave em Inglês:
evolving fuzzy systems;
system identification;
nonlinear systems;
MIMO systems;
state space.
Área do conhecimento CNPq:
Circuitos Elétricos, Magnéticos e Eletrônicos
Link de acesso: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/4643
Resumo: In this work, an evolving fuzzy methodology for the identification of nonlinear, Multi-Input Multi-Output (MIMO) dynamic systems, based on the algorithms OKID (Observer/Kalman Filter Identification) and ERA (Eigensystem Realization Algorithm), is proposed. The evolving model obtained is capable of autonomously changing its structure according to the data flow. The OKID algorithm is executed recursively, not requiring the storage and batch processing of input and output data of the real system, significantly reducing the need for memory allocation and execution time. The minimal realization of the rule consequent submodels guarantees the simplicity of the model obtained. Moreover, the local state space models are able to change their order independently for each fuzzy rule. In addition, this methodology aims to reduce the number of algorithm parameters to be specified during its initialization. The proposed technique was applied in the identification of a tank system, an aerial quadrotor robot, an insdustrial evaporator, and a glass kiln. The results obtained demonstrate the applicability of the proposed methodology.
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The evolving model obtained is capable of autonomously changing its structure according to the data flow. The OKID algorithm is executed recursively, not requiring the storage and batch processing of input and output data of the real system, significantly reducing the need for memory allocation and execution time. The minimal realization of the rule consequent submodels guarantees the simplicity of the model obtained. Moreover, the local state space models are able to change their order independently for each fuzzy rule. In addition, this methodology aims to reduce the number of algorithm parameters to be specified during its initialization. The proposed technique was applied in the identification of a tank system, an aerial quadrotor robot, an insdustrial evaporator, and a glass kiln. The results obtained demonstrate the applicability of the proposed methodology.Neste trabalho, é proposta uma metodologia para a identificação de modelos nebulosos evolutivos para sistemas dinâmicos não lineares, com múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), baseada nos algoritmos OKID (Observer/Kalman Filter Identification) e ERA (Eigensystem Realization Algorithm). O modelo evolutivo obtido é capaz de alterar sua estrutura de forma autônoma, de acordo com o fluxo de dados. O algoritmo OKID é executado de forma recursiva, não exigindo o armazenamento e processamento em batelada dos dados de entrada e saída do sistema real, reduzindo significativamente a necessidade de alocação de memória e tempo de execução. A realização mínima dos submodelos consequentes das regras garante a simplicidade do modelo obtido. Além disso, os modelos locais no espaço de estados são capazes de alterar sua ordem independentemente para cada regra nebulosa. Ainda, esta metodologia visa reduzir o número de parâmetros do algoritmo a serem especificados durante sua inicialização. A técnica proposta foi aplicada na identificação de um sistema de tanque, um robô aéreo quadrirotor, um evaporador industrial e uma fornalha para vidro. Os resultados obtidos demonstram a aplicabilidade da metodologia proposta.Submitted by Daniella Santos (daniella.santos@ufma.br) on 2023-04-17T17:00:38Z No. of bitstreams: 1 ANTONIOBARROS.pdf: 4779113 bytes, checksum: 48c590561a549f97f5687d2645d2f89d (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-17T17:00:38Z (GMT). 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