Modelagem de Filtro de Kalman Nebuloso Baseado em Agrupamento Evolutivo de Dados Experimentais

Danúbia Soares Pires¹; Ginalber Luiz de Oliveira Serra¹

¹ Instituto Federal do Maranhão

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0147

Resumo

Neste artigo, é proposta uma metodologia para identificação de sistemas baseada em um Filtro de Kalman nebuloso evolutivo, a partir da combinação inteligente de agrupamento nebuloso evolutivo e algoritmo OKID (Observer/Kalman Filter Identification). A versão nebulosa evolutiva do algoritmo OKID é formulada para ajuste de parâmetros e estrutura do filtro de Kalman nebuloso, a partir de dados experimentais. Resultados computacionais e experimentais a partir da estimação de parâmetros de um sistema dinâmico não linear, bem como uma aplicação para identificação online de um helicóptero 2DoF (dois graus de liberdade) mostram a eficiência da metodologia proposta.

Palavras-chave: Sistemas Nebulosos; Identificação de Sistemas; Espaço de Estados; Realização Mínima; Filtros de Kalman