Métodos de otimização Mono-objetivo aplicadas à Identificação Caixa-cinza de Sistemas Não Lineares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Marcio Falcao Santos Barroso
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
UFMG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8D2GYR
Resumo: O uso de conhecimento a priori em identificação de sistema, como ferramenta auxiliar para a melhoria da estrutura e para a estimação de parâmetros vem se destacando nos últimos anos.Como esse propósito,o presente trabalho parte das definições gerias em identificações caixa-preta/(sem uso de conhecimento a priori)e das características gerais da estrutura dos modelos NARX polinomiais,para definir uma metodologia que permita usar conhecimento a priori nas etapas de escolha de estrutura e estimação de parâmetros de tais modelos utilizando-se ferramentas de otimização.Para avaliação da metodologia foram escolhidos dois sistemas: um conversor CC-CC Buck, sendo que os dados de identificação então contidos em uma estreita faixa de operação,o que torna a identificação de um modelo global difícil; e um sistema térmico,sendo que os dados estáticos estão contidos no dados dinâmicos.Os resultados descritos sugerem que é possível identificar modelos dinâmicos na presença de restrições que forçam o modelo a ter certas características pré-definidas em estado estacionário.Em geral, os modelos identificados fazendo-se uso de informação a priori, tem um comportamento global melhor de que seus análogos obtidos por técnicas caixa-preta.