Metodologia nebulosa evolutiva baseada em modelo de Hammerstein no espaço de estados para identificação de sistemas dinâmicos não lineares multivariáveis

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: SANTOS, Jéssica Almeida dos
• Orientador(a): SERRA , Ginalber Luiz de Oliveira
• Banca de defesa: RÊGO, Patrícia Helena Moraes , ROCHA FILHO, Orlando Donato
• 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; Realização Mínima; Modelo de Hammerstein; Sistemas Dinâmicos não Lineares; Sistema de Inferência Nebuloso Takagi-Sugeno
• Palavras-chave em Inglês: Evolving Fuzzy System; Minimal realization; Hammerstein Model; Nonlinear Dynamic Systems; Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System
• Área do conhecimento CNPq: Análise de Algoritmos e Complexidade de Computação
• Link de acesso: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/2203

In this paper, a novel evolving fuzzy methodology based on state-space Hammerstein model is presented for identification of multivariable nonlinear dynamic systems. In this approach, the static nonlinear block is parameterized through an evolving fuzzy system. This, in turn, is composed of an evolving fuzzy clustering algorithm based on the similarity of the experimental data provided by the dynamic system for estimation of the antecedent, and by a recursive fuzzy eigensystem realization algorithm (RF-ERA) for estimation of the state space linear submodels of the consequent. The linear dynamic block is parameterized via recursive eigensystem realization algorithm (R-ERA). The computational and experimental results to evaluate the proposed methodology consist of: identification of a thermal process; identification of dynamic systems widely used as benchmark in the literature and identification of an evaporator process. The results are evaluated both from point of view of the input and output relationship and from online estimation of the static nonlinearity of the dynamic system.