Identificação de Modelos de Hammerstein em Malha Fechada por meio de Preditores Baseados em Subespaços

Marcus Vinicius de Paula¹; Rodrigo Augusto Ricco²; Bruno Otávio Soares Teixeira¹

¹ Universidade Federal de Minas Gerais; ² Universidade Federal de Ouro Preto

Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0746

Resumo

Este trabalho tem como finalidade apresentar uma abordagem para identificação de modelos de Hammerstein, com dinâmica representada no espaço de estados, operando em malha fechada. Apesar da popularidade dos modelos de Hammerstein na literatura, ainda há escassez de métodos que abordam a identificação desses modelos utilizando preditores nos subespaços. A metodologia apresentada tem como vantagem o fato do processo de estimação dos parâmetros de ambos blocos, estático e dinâmico, ser realizado em única etapa, demandando somente um ensaio de identificação. O modelo não linear SISO é reescrito como um modelo linear MISO. Os parâmetros do modelo são estimados combinando os métodos PBSID e mínimos quadrados. Por meio de simulações de Monte Carlo, os resultados são apresentados e comparados com uma metodologia alternativa de estimação baseada em preditores. A comparação sugere que o método proposto é uma forma promissora para identificação de tais sistemas.

Palavras-chave: Identificação em Subespaços; Modelos de Hammerstein; PBSID; Identificação em Malha Fechada