ESTUDO COMPARATIVO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA DE ENXAME DE PARTÍCULAS NA IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS LINEARES
Ewerton Cristhian Lima de Oliveira1; Juan Ferreira Vidal1; Orlando Fonseca Silva1; Jasmine Priscyla Leite de Araujo1
1 Universidade Federal do Pará
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0200
Resumo
Um assunto de grande importância na engenharia e na ciência é como obter modelos matemáticos que representem sistemas e que sejam capazes de simular a dinâmica e o funcionamento dos mesmos para possíveis análises e projeto de contro-ladores. Este trabalho tem como objetivo abordar a aplicação de algoritmos metaheurísticos de inteligência de enxame, desen-volvidos e simulados no Software Matlab, com o propósito de realizar a identificação off-line de sistemas lineares de 1a e 2a or-dem envolvendo três estudos de caso. Também é objetivo do trabalho realizar uma análise estatística e comparativa dos resulta-dos destes algoritmos para os critérios de precisão, acurácia, tempo médio de processamento e velocidade de convergência após 30 simulações de identificação das plantas analisados. Para os casos de 1a ordem serão identificadas duas plantas com parâme-tros distintos, uma sem ruído e outra com atraso e ruído. E para 2 a ordem será feito um estudo de caso de uma planta com atraso e ruído. As inteligências de enxame utilizadas neste trabalho correspondem a Otimização por Enxame de Partículas ou PSO (Particle Swarm Optimization), o PSO com Constrição ou PSO-Co (Constricted Particle Swarm Optimization) e o PSO Adapta-tivo ou APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization).
Palavras-chave: Estimação Paramétrica; Avaliação de Desempenho; PSO; PSO-Co; APSO