Metaheurísticas para Estimação de Parâmetros na Identificação de Sistemas Não Lineares

Alcemy Gabriel Vitor Severino¹; Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo¹; Ícaro Bezerra Queiroz de Araújo¹; Leandro Luttiane da Silva Linhares²

¹ Universidade Federal do Rio Grande do Norte; ² Universidade Potiguar

doi:10.20906/CPS/CON-2016-0720

Resumo

Em problemas reais, a maioria dos sistemas de controle se baseiam em modelos lineares das plantas ou processos, devido as facilidades do projeto de controladores para sistemas lineares. Porém, na prática, todo sistema é não linear, de tal forma que a utilização de modelos não lineares pode proporcionar significativo ganho de desempenho. Contudo, os desafios da identificação de sistemas não lineares vão desde a determinação da estrutura do modelo até o ajuste de seus parâmetros. Classicamente, o Método dos Mínimos Quadrados (MMQ) é a técnica empregada para o ajuste dos parâmetros lineares de modelos. Uma alternativa aos métodos clássicos de ajuste são as Metaheurísticas, pois possuem a capacidade de otimizar os parâmetros de modelos, sejam estes lineares ou não. Metaheurísticas utilizam uma combinação das escolhas aleatórias associada ao histórico de resultados passados para realizar buscas em uma vizinhança dentro do espaço de soluções, evitando, assim, paradas em ótimos locais. Neste trabalho, investiga-se a utilização das Metaheurísticas conhecidas como Algoritmo Genético (GA), Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e Algoritmo do Morcego (BA) no ajuste dos parâmetros do modelo para um sistema não linear. O modelo escolhido caracteriza a relação entre a tensão elétrica aplicada a um ferro de solda e a temperatura correspondente. Para isto, utilizou-se dois conjuntos de dados de entrada, um para estimação dos parâmetros e outro para validação do modelo, resultando em dois conjuntos de dados de saída aos quais adicionou-se ruídos brancos. Para uma avaliação comparativa da utilização das Metaheurísticas, utilizou-se o MMQ no ajuste dos parâmetros e o modelo obtido pelo método foi comparado com os modelos encontrados pelas Metaheurísticas. A função custo usada pelas Metaheurísticas trata-se da soma dos quadrados do erro, a mesma do MMQ. Os resultados demonstram a eficácia do emprego dessas Metaheurísticas como técnicas de estimação de parâmetros, destacando que os parâmetros obtidos suscitaram em modelos com mai

Palavras-chave: Metaheurísticas; Estimação de Parâmetros; Identificação de Sistemas Não Lineares; Método dos Mínimos Quadrados