Estudo de sinais de excitação na identificação de sistemas.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Tirador, José Angel Medel
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Controle de processos; Excitation signals; GBN; Identificação de sistemas; Modelos matemáticos; Non-switching probability; Performance index; Sinais de excitação; System identification
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-26082022-075732/

Os processos industriais tornaram-se cada vez mais eficientes e viáveis devido à eficiência de novos controladores que eliminam desperdícios e custos nos processos de produção. Tanto para o desenvolvimento de controladores quanto para os métodos de diagnóstico e detecção de falhas, é necessário ter um bom modelo que descreva a dinâmica do processo. Uma das técnicas utilizadas para encontrar o modelo do processo é a identificação de sistemas, em que a seleção dos sinais de excitação consiste em uma de suas principais etapas. Neste trabalho, é feita uma revisão dos sinais de excitação utilizados na identificação de sistemas, bem como as diferentes técnicas de análise de desempenho dos referidos sinais. É feito um estudo da correlação cruzada, da correlação múltipla e dos índices de desempenho dos sinais de ruído binário generalizado (GBN) ao variar a probabilidade de não chaveamento e o tempo mínimo de chaveamento. Os sinais estudados são gerados com base nas características de dois benchmarks industriais, permitindo fazer a identificação e analisar o comportamento do índice FIT dos modelos obtidos. No trabalho apresenta-se o processo de geração e análise de dois conjuntos de sinais de excitação GBN, baseado em duas variantes do cálculo da probabilidade de não chaveamento. Estes dois conjuntos de sinais são utilizados na identificação dos dois benchmarks industriais.