Meta-heurísticas aplicadas à identificação de sistemas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Severino, Alcemy Gabriel Vitor
• Orientador(a): Araújo, Fábio Meneghetti Ugulino de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECATRÔNICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Meta-heurística; Sistemas não lineares; Identificação de sistemas; Seleção de estruturas; Modelo NARX
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS: ENGENHARIA MECATRÔNICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24900

A identificação de sistemas tem como objetivo determinar modelos matemáticos capazes de descrever suas características dinâmicas a partir de observações. Geralmente, o processo de identificação é dividido nas seguintes etapas: i) coleta de dados experimentais, ii) determinação da estrutura do modelo, iii) estimação de parâmetros e iv) validação do modelo. Neste trabalho investiga-se o problema da determinação de estruturas. A partir de técnicas de otimização conhecidas como meta-heurísticas, foi desenvolvido um algoritmo para determinação da estrutura de modelos NARX polinomiais. Diferente dos métodos tradicionais, as meta-heurísticas utilizam um conjunto de possíveis soluções e estratégias, geralmente baseadas na natureza, para encontrar a solução do caso aplicado. Dentre as técnicas estudadas estão o algoritmo genético, a otimização por enxame de partículas e o algoritmo do morcego. A metodologia proposta foi aplicada na identificação de três exemplos experimentais: um aquecedor elétrico, um conversor buck e uma válvula pneumática. Os resultados demonstram que meta-heurísticas podem ser aplicadas no problema da seleção de estruturas em modelos NARX polinomiais.