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Título: Identificação de um sistema multitanques utilizando redes de funções de base radial
Título(s) alternativo(s): Identification a multi tanks system using radial basis function networks
Autor(es): Silva, Brenna Karolyna dos Santos
Palavras-chave: Redes neurais artificiais;Funções de base radial;Identificação de sistemas não lineares;Multitanques
Data do documento: 23-Fev-2016
Citação: SILVA, Brenna Karolyna dos Santos. Identificação de um sistema multitanques utilizando redes de funções de base radial. 2016. 71f. Dissertação (Mestrado em Ciência e Engenharia de Petróleo) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Resumo: The identification of nonlinear dynamical systems is of great importance in many areas of engineering. In this dissertation presents a system identification technique using Artificial Neural Networks Radial Basis Function type - RBF applied to a very common system in the chemical and petrochemical industry, multi tanks system (coupled tanks), which features a dynamic nature not linear. In such a system, the nonlinear behavior of this can make it difficult to identify and present a model that does not reflect their actual behavior. This factor is a source of motivation we use a mathematical tool such as RBF in the identification of nonlinear aspects of the system. This network has potential as ability to handle complex systems, learning and generalization. Identification systems using RBF can be treated as a curve fitting problem by combining the basic functions.
metadata.dc.description.resumo: A identificação de sistemas dinâmicos não lineares tem grande importância em várias áreas da Engenharia. Esta dissertação apresenta uma técnica de identificação de sistemas utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo Funções de Base Radial – RBF aplicada a um sistema bastante comum na indústria de química e petroquímica, o sistema de multitanques (tanques acoplados), que apresenta uma dinâmica de natureza não linear. Em tal sistema, o comportamento não linear deste pode dificultar a identificação e apresentar um modelo que não reflete seu comportamento real. Esse fator é fonte de motivação para utilizarmos uma ferramenta matemática tal como a RBF na identificação dos aspectos não lineares do sistema. Essa rede apresenta potencialidades como habilidade de tratar sistemas complexos, aprendizado e generalização. A identificação de sistemas utilizando RBF pode ser tratada como um problema de ajuste de curvas através da combinação das funções de base.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22129
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