C Conferentia Proceedings
CBA2018-0740 Modelagem e Identificação de Sistemas

Abordagem para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos Multivariáveis não Lineares baseada em Modelos de Hammerstein Fuzzy Evolutivos

Jéssica Almeida dos Santos1; Ginalber Luiz de Oliveira Serra2

1 Universidade Federal do Maranhão; 2 Instituto Federal do Maranhão

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0740

Resumo

Neste artigo, uma nova abordagem para identificação \textit{fuzzy} evolutiva de sistemas dinâmicos multivariáveis não lineares, é proposta. A metodologia adotada é baseada no modelo de Hammerstein multivariável no espaço de estados, no qual, o bloco estático não linear é aproximado por um sistema de inferência \textit{fuzzy} Takagi-Sugeno e o bloco dinâmico linear é representado por um modelo linear no espaço de estados obtido através de um algoritmo recursivo de realização mínima de auto-sistema. Resultados computacionais da identificação online de um sistema dinâmico multivariável com não linearidades combinas complexas, que é um \textit{benchmark} frequentemente citado na literatura, ilustram a eficiência e aplicabilidade da abordagem proposta.

Palavras-chave: Sistemas fuzzy evolutivos; Sistemas de inferência fuzzy Takagi-Sugeno; Modelo de Hammerstein; Identificação de Sistemas; Algoritmo de realização de auto-sistema

Como citar

Jéssica Almeida dos Santos; Ginalber Luiz de Oliveira Serra. “Abordagem para Identificação Recursiva de Sistemas Dinâmicos Multivariáveis não Lineares baseada em Modelos de Hammerstein Fuzzy Evolutivos”. XXII Congresso Brasileiro de Automática. CBA2018. 2018. DOI: 10.20906/CPS/CBA2018-0740