Identificação de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando modelosNARMAX polinomiais: aplicação a sistemas reais

Exportado OPUSMade available in DSpace on 2019-08-09T15:42:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 giovani_guimaraes_rodrigues.pdf: 1033899 bytes, checksum: d521a4e3e25fe063f06e5622547138fa (MD5) Previous issue date: 21A motivação desse trabalho é investigar a aplicação das técnicas de identificação de sistemas dinâmicos não-lineares utilizando modelos NARMAX polinomiais. Estes modelos são estruturas paramétricas do tipo entrada-saída capazes de representar uma ampla classe de sistemas não-lineares. O procedimento de identificação de modelos não-lineares paramétricos pode ser dividido em cinco etapas. Estas cinco etapas são apresentadas e analisadas no âmbito da identificação de modelos não-lineares caixa-preta. A seleção de estrutura é a etapa crucial da identificação de modelos não-lineares. Por esse motivo, ela é analisada em maior profundidade. Os conceitos de agrupamentos de termos e de coeficientes de agrupamentos são utilizados para derivar um procedimento auxiliar de seleção de estrutura de modelos não-lineares polinomiais. Este procedimento pode ser bastante eficaz em situações onde as técnicas usuais de seleção de estrutura falham. Em seguida, são apresentados dois conjuntos de rotinas computacionais para a identificação de modelos NARMAX polinomiais. O primeiro conjunto de rotinas implementa as cinco etapas do procedimento de identificação. O segundo conjunto de rotinas implementa ferramentas úteis para a análise e a visualização dos modelos identificados. Estas rotinas são utilizadas para identificar modelos NARMAX polinomiais nesse trabalho. Finalmente, o procedimento de identificação de modelos NARMAX é utilizado paraconstruir modelos matemáticos para alguns sistemas não-lineares reais. Os sistemas a serem modelados são um forno elétrico sem estrutura de isolamento térmico e o circuito caótico de Chua. Os regimes dinâmicos destes sistemas não podem ser reproduzidos por modelos lineares convencionais. Portanto, a identificação dos mesmos constitui um bom teste para avaliar a qualidade dos modelos NARMAX polinomiais na representação de sistemas não-lineares reais.The main motivation of this work is to investigate the use of techniques to identify nonlinear dynamical systems using NARMAX polynomial models. Such models are parametric input-output structures able to represent dynamic behavior of a wide class of non-linear systems. The identification of non-linear parametric models can be divided in five stages. These five stages are introduced and analyzed in the scope of non-linear black-box model identification. Model structure selection is the crucial stage of non-linear model identification. So, it is analyzed more deeply. The concepts of term clusters and cluster coefficients are used toderive an auxiliar procedure to select terms of non-linear polynomial models. This procedure can work efficiently in situations where the other techniques of structure selection fail. Two sets of computational routines are described. The first set implements the five stages of the identification procedure of NARMAX polynomial models. The second setimplements useful tools for analysis and visualization of identified models. These routines are used to identify NARMAX polynomial models in this work. Finally, the identification procedure of NARMAX polynomial models is used to build mathematical models for some real non-linear systems. The systems that will be modeled are an electrical furnace without thermal insulation and Chua's circuit. The dynamical behavior of these systems can not be described by conventional linear models. So, the identification of such systems constitutes a good test to evaluate the quality of NARMAX polynomial models in the representation of real non-linear systems