Metodologia de identificação de sistemas dinâmicos multivariáveis baseada em modelo Neuro-fuzzy no espaço de estados com inferência evolutivo tipo-2 intervalar

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: EVANGELISTA, Anderson Pablo Freitas lattes
Orientador(a): SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes
Banca de defesa: SERRA, Ginalber Luiz de Oliveira lattes, CORTES, Omar Andres Carmona lattes, SOUZA, Francisco das Chagas de 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:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/3025
Resumo: In this dissertation, a methodology for the identification of multivariable dynamic systems based on state-space neural-fuzzy model with evolving type-2 interval inference is proposed. An evolving learning algorithm for interval type-2 neural-fuzzy inference system is presented, where the combination of a fuzzy clustering method based on participatory learning and Extend Kalman filter is used for estimating the type-2 membership functions (shape and footprint of uncertainty). For estimating the consequent proposition, a fuzzy state-space identification algorithm is proposed, where the Markov parameters are recursively estimated, which are used to computing the state-space parameters incrementally. The efficiency and applicability of the proposed methodology are demonstrated through computational results (nonlinear SISO dynamic system, combined complex nonlinear dynamic system, time-varying nonlinear dynamic system) and experimental results (four-stage evaporator and helicopter with two degrees of freedom).