Metodologia de Estimação da Estrutura de um Modelo NARMAX para Módulos Termoelétricos Baseada na Implementação do Algoritmo PSO

Daniel Ricardo Ojeda Giratá¹; Omar Alexander Chura Vilcanqui²; Luiz Alberto Luz de Almeida¹

¹ Universidade Federal do ABC; ² Universidade Federal do Acre

doi:10.20906/CPS/SBSE2016-0417

Resumo

Um dos maiores desafios na obtenção de modelos NARMAX (Nonlinear Auto-Regressive Moving Average model with eXogenous inputs) para sistemas dinâmicos não-lineares é a definição ou seleção da estrutura do modelo. Para este propósito, diversas metodologias têm sido propostas na literatura, mas podem se tornar entediantes e ainda resultar em desempenhos insatisfatórios. Alternativamente, o uso das meta-heurísticas tem se mostrado eficiente na resolução de problemas semelhantes. Para usar o algoritmo de otimização baseado no enxame de partículas (PSO-Particle Swarm Optimization) é escolhido com antecedência um número fixo de combinações de termos para o modelo NARMAX. Para cada um dos termos existe um peso e um atraso correspondente. Sabe-se que o modelo NARMAX é linear nos parâmetros de peso, que podem ser obtidos quando utilizada a técnica dos mínimos quadrados ordinários (MQO). Em cada iteração o algoritmo PSO estimará os atrasos que vão estar presentes no modelo em conjunto com os pesos obtidos por MQO. O erro para a próxima interação é obtido com este conjunto de pesos e atrasos. Um modelo não-linear de um Módulo Termoelétrico (TEM-Thermoelectric Module) será utilizado em um dispositivo de recuperação de energia residual de calor para a conversão em energia elétrica. Resultados de simulação serão apresentados com o intuito de mostrar a efetividade da metodologia proposta.

Palavras-chave: Identificação de sistemas não-lineares; Modelos NARMAX; Módulos termoelétricos; Algoritmo PSO; Estimação de parâmetros