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Title: Meta-heurísticas aplicadas à identificação de sistemas
Authors: Severino, Alcemy Gabriel Vitor
Keywords: Meta-heurística;Sistemas não lineares;Identificação de sistemas;Seleção de estruturas;Modelo NARX
Issue Date: 8-Dec-2017
Citation: SEVERINO, Alcemy Gabriel Vitor. Meta-heurísticas aplicadas à identificação de sistemas. 2017. 73f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecatrônica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
Portuguese Abstract: 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.
Abstract: System identification has the goal to determine mathematical models to describe dynamic characteristics of systems from observations. The identification process is generally divided into the following steps: i) experimental data collection, ii) determination of model structure, iii) parameter estimation and iv) model validation. In this work, the problem determining of structures is investigated. An algorithm was developed to determine the structure of polynomial NARX models using optimization techniques known as meta-heuristics. Unlike traditional methods, metaheuristics use a set of possible solutions and strategies, usually based on nature, to find the solution of the case applied. Among the techniques studied are the genetic algorithm, the particle swarm optimization, and the bat algorithm. The methodology proposed in this work was applied to identify three experimental examples: an electric heater, a buck converter and a pneumatic valve. The results demonstrate that metaheuristics can be applied to the problem of the selection of polynomial NARX model structures.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24900
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