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Identificação neuro-difusa: aspectos de interpretabilidade

Paiva, Rui Pedro Pinto de Carvalho e
Fonte: Universidade de Coimbra Publicador: Universidade de Coimbra
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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No momento presente da História, é lícito afirmar-se que a humanidade se encontra em plena era da informação. De facto, em qualquer aspecto da sociedade, desde as actividades de lazer até aos mais complexos sistemas de produção, é notória a presença e influência das tecnologias de informação. Assim, assiste-se presentemente a um forte impulso na investigação, desenvolvimento e aplicação de metodologias de computação aos processos industriais de produção. Na verdade, o elevado grau de complexidade que os caracteriza, acompanhado de uma necessidade crescente de desempenho como forma de dar resposta às leis de mercado, exige a utilização de estratégias cada vez mais sofisticadas. Uma das áreas que tem merecido uma atenção particular tem sido a soft computing, a qual engloba metodologias tais como a lógica difusa, redes neuronais e algoritmos genéticos, de forma simples ou combinada, constituindo um dos pilares dos sistemas de informação inteligentes. Neste contexto, a dissertação apresentada pretende contribuir para a compreensão do potencial associado às técnicas neuro-difusas como mecanismo de identificação de sistemas. Assim, numa primeira fase introdutória, são apresentados e discutidos os princípios básicos da lógica difusa...

Aplicação dos modelos paramétricos ARMAV e ARV na identificação modal de sistemas mecânicos; Application of ARMAV and ARV parametric models in the modal identification of mechanical systems

Neves, Alessandra Teodoro
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 21/12/2006 Português
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A análise modal experimental tem contribuído de forma decisiva para caracterização e solução de problemas de engenharia, relacionados à vibração estrutural. Uma das áreas fundamentais da análise modal experimental é a identificação de sistemas, cujo objetivo é determinar as propriedades dinâmicas de uma estrutura, descritas através das freqüências naturais, fatores de amortecimento e modos de vibrar do sistema em análise. Neste trabalho é realizado um estudo sobre as técnicas paramétricas de identificação de sistemas no domínio do tempo utilizando o modelo auto-regressivo de média móvel vetorial (ARMAV) e o modelo auto-regressivo vetorial (ARV). Em ambos os modelos, os procedimentos de identificação dos parâmetros auto-regressivos, responsáveis pela dinâmica do sistema, são estimados utilizando a aproximação dos mínimos quadrados. A partir desses coeficientes um modelo em espaço de estado do sistema é construído, a fim de estimar os parâmetros modais do sistema dinâmico. A ordem do modelo ARMAV, necessária para determinar as características dinâmicas do sistema, é estimada através do critério de informação Bayesiana (BIC). Para o caso do procedimento baseado no modelo ARV, onde apenas as respostas do sistema são consideradas no processo de identificação...

Comparação de Métodos Diretos e de Dois-Passos na identificação de sistemas em malha fechada.; Comparison between direct and two-step methods in closed-loop system identification.

Alves, Vitor Alex Oliveira
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 22/02/2011 Português
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A Identificação de Sistemas em Malha Fechada possui considerável apelo prático, uma vez que oferece maior segurança durante a coleta experimental de dados e ao mesmo tempo, em linhas gerais, proporciona a construção de modelos mais adequados para servir de base ao projeto de sistemas de controle. Esta Tese apresenta, como um de seus principais objetivos, a comparação dos Métodos Diretos aplicados à Identificação em Malha Fechada com a classe dos Métodos de Dois-Passos, que se enquadram na abordagem de Identificação Conjunta Entrada/Saída. Complementando esta comparação, propõe-se um novo algoritmo em Dois-Passos, a Dupla Filtragem. As propriedades de convergência deste método são analisadas em detalhe. O desempenho alcançado pelos modelos identificados pelos Métodos Diretos e com o uso dos Métodos de Dois-Passos aqui considerados a saber, Filtragem-u (VAN DEN HOF; SCHRAMA, 1993), Filtragem-y (HUANG; SHAH, 1997) e Dupla Filtragem são comparados em uma abordagem estatística por meio da aplicação de Simulações de Monte Carlo. Também se propõe uma variante ao método da Filtragem-u, proporcionando duas formas distintas de descrever a função de sensibilidade da saída associada ao processo sob estudo (FORSSELL; LJUNG...

Identificação de sistemas através do método assintótico.; System identification through the asymptotic method.

Misoczki, Rodolfo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 04/10/2011 Português
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A Identificação de Sistemas é uma das técnicas utilizadas para se obter a representação matemática de um sistema. Diversos métodos podem ser aplicados para se obter um modelo matemático através da identificação de sistemas, entre eles o método de identificação assintótico, também chamado de ASYM (Zhu, 1998). Este trabalho propõe aplicar o método de identificação assintótico em sistemas SISO para a obtenção de modelo de sistemas ditos caixa-preta e avaliar o seu desempenho buscando também o melhor detalhamento do método. Os modelos obtidos foram avaliados de acordo com sua nota calculada através do método ASYM, através da comparação do índice de ajuste fit para autovalidação e validação cruzada e pela variância dos parâmetros dos modelos. O método ASYM é exaustivamente testado para sua avaliação. Entre os testes realizados neste trabalho destacam-se dois experimentos tipo Monte-Carlo com mais de quinhentas identificações e a aplicação do método em uma planta real. Os testes comprovaram a viabilidade da aplicação do método assintótico na identificação de sistemas SISO do tipo caixa-preta com excelente desempenho para estruturas ARMAX.; System Identification is one of the techniques used to obtain the mathematical representation of a system. Several methods can be applied to obtain a mathematical model by the system identification...

Análise do algoritmo PLS-PH para identificação de sistemas.; Analysis of the PLS-PH algotithm for systems identification.

Quachio, Raphael
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/12/2011 Português
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O presente texto tem por objetivo avaliar diferentes aplicações do algoritmo PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon), desenvolvido por (LAURI et al., 2010) para a identificação de sistemas, com o objetivo de desenvolvimento de controladores MPC. Desta maneira, é avaliada a capacidade do algoritmo gerar modelos lineares para realizar predições múltiplos passos à frente, para sistemas SISO e MIMO, com dados coletados em malha fechada. É também avaliada a capacidade do algoritmo de identificar modelos não-lineares baseados na estrutura NARX polinomial.; The objective of this work consists in evaluating different applications of the PLS-PH (Partial Least Squares Prediction Horizon) algorithm, developed by (LAURI et al., 2010), in order to identify models for MPC controllers. The algorithms capacity of producing linear models capable of performing multiple steps-ahead prediction for both SISO and MIMO systems, with data collected in closed-loop. The algorithms capability of identifying non-linear models with the NARX polynomial structure is also evaluated.

Emprego de teoria de agentes no desenvolvimento de dispositivos neurocomputacionais hibridos e aplicação ao controle e identificação de sistemas dinamicos

Clodoaldo Aparecido de Moraes Lima
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em /02/2000 Português
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O objetivo deste trabalho foi analisar e sintetizar dispositivos neurocomputacionais híbridos, a serem comparados com estruturas de processamento alternativas e aplicados em identificação e controle de sistemas dinâmicos. Estes dispositivos neurocomputacionais representam uma generalização de modelos conexionistas clássicos, denominados redes neurais artificiais, e podem ser adequadamente descritos recorrendo-se a conceitos básicos de sistemas multi-agentes. Dessa forma, a arquitetura conexionista resultante, embora semelhante a arquiteturas clássicas multicamadas, é construída incrementalmente a partir da informação disponível associada ao problema que está sendo tratado. Com isso, além da definição da intensidade das conexões entre as unidades de processamento que compõem uma rede neural, é possível determinar automaticamente cada função de ativação destas unidades e também a dimensão final da rede neural generalizada. Logo, os dispositivos neurocomputacionais correspondem a: soluções híbridas, no sentido de que cada nidade de processamento apresenta sua própria função de ativação; dedicadas, no sentido de dependerem da natureza do problema em estudo; e parcimoniosas, no tocante ao uso de recursos computacionais em sua implementação. Todas estas propriedades são então exploradas na solução de problemas avançados de identificação e controle de sistemas dinâmicos...

Identificação de processos quimicos em malha fechada

Cid Marcos Gonçalves Andrade
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 18/12/2000 Português
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Os sistemas de controle avançados de processos químicos, tipo preditivo adaptativo necessitam, em sua estrutura, do modelo do processo a ser controlado. Identificação de sistemas é a modelagem dinâmica a partir dos sinais de entrada e saída. Os processos operam em malha aberta ou fechada. Em determinadas situações práticas, quando o processo em malha aberta é instável ou sujeito a critérios de segurança e economia, a identificação do processo deve ocorrer com o mesmo operando em malha fechada. Os métodos de identificação que normalmente tem bons desempenhos em malha aberta podem apresentar problemas quando aplicados com os dados sendo obtidos em malha fechada. Objetiva-se neste trabalho o estudo e a sistematização dos métodos de identificação, tanto os métodos clássicos quanto os métodos dos subespaços, em malha fechada . Isto será feito através de análise teórica, com relação às condições de precisão e identificabilidade. Aplica-se os métodos clássicos, nas suas diferentes abordagens, a processos químicos, cujos dados para a identificação são obtidos através da simulação de modelos fenomenológicos. Devido às características dos processos químicos, efetua-se a identificação em batelada. Como...

Identificação e controle de processos não lineares utilizando redes neurais artificiais

Adilson Jose de Assis
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 13/12/2001 Português
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Considerando que a maioria dos processos industriais de interesse da Engenharia Química apresentam certo grau de não linearidade inerente ou introduzido por sistemas de controle automático, surge a importante necessidade de se investigar o desempenho de novas técnicas advindas da inteligência artificial, cujo interesse aqui está nas redes neurais artificiais, capazes de lidar com não linearidades de modo direto. Realizou-se neste trabalho uma ampla revisão bibliográfica referente à identificação e controle de sistemas não lineares. As várias possibilidades de identificação de sistemas dinâmicos utilizando modelos empíricos paramétricos foram apresentadas segundo uma visão unificada, com ênfase nos métodos baseados em redes neurais artificiais. Revisou-se também de modo amplo as principais técnicas de controle desenvolvidas para processos não lineares assim como as principais aplicações reportadas na literatura no âmbito da Engenharia Química. Posteriormente, utilizando-se de dois processos característicos da Engenharia Química, a saber, (1) dois reatores tanques conectados em série, nos quais ocorrem uma reação exotérmica, e com troca térmica; (2) evaporador de duplo efeito; foram discutidas várias possibilidades de identificação e controle utilizando redes neurais...

Metodos de subespaços para identificação de sistemas : propostas de alterações, implementações e avaliações; Subspace methods for systems identification : proposals of alterations, implementations and evaluations

David Giraldo Clavijo
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 14/11/2008 Português
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Este estudo apresenta os fundamentos teóricos para modelagem de dados multivariáveis no espaço de estado através de Métodos de Subespaços para Identificação de sistemas lineares invariantes no tempo, discretos no tempo. O trabalho contém alguns conceitos básicos de sistemas dinâmicos, um pouco da história e os elementos de identificação de sistemas, modelos no espaço de estado e modelos estendidos no espaço de estado. Dois Métodos de Subespaços são analisados e tratados, o Multivariable Output-Error State-sPace (MOESP) e o Numerical algorithm for Subspace State-Space System IDentification (N4SID). Modificações nos seus algoritmos são propostas e implementadas. Experimentos com benchmarks são realizados para exemplificar o procedimento de identificação por subespaços e para avaliar os algoritmos modificados; This study presents the theoretical foundations of multivariable data modeling in state space by Subspace Methods for Systems Identification of linear time invariant, discrete time, systems. The work contains some basic concepts of dynamic systems, a little of history and the elements of systems identification, state space models and extended state space models. Two Subspace Methods are analyzed and applied...

Identificação de sistemas assistida por computador

Lima, Sandro Carlos
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: x, 101f.| grafs., tabs
Português
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Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico; A presente dissertação aborda o desenvolvimento de um pacote computacional voltado à identificação de sistemas, o ISAC - Identificação de Sistemas Assistida por Computador. O programa abrange sistemas monovariáveis, lineares ou linearizáveis em torno de um ponto de operação, englobando rotinas para a execução das principais etapas relacionadas ao procedimento de identificação, entre as quais pode-se citar: geração de sinais (1); simulação de sistemas(2); identificação (3) e validação(4) de modelos; análise e tratamento de sinais (5), e pré-determinação de ordem de modelos (6). No módulo de identificação o programa dispõe de algoritmos estatísticos (mínimos quadrados simples, mínimos quadrados generalizados, variáveis instrumentais, e método da matriz estendida), do método da correlação e de métodos graficos para sistemas de primeira, segunda e alta ordem. O desenvolvimento do ISAC baseia-se numa estrutura modular, sendo definida uma base de dados para interface entre os seus diversos módulos, permitindo-se a expansão do programa e a inclusão de novos algoritmos. Na interface com o usuário, foi desenvolvido um ambiente de alto nível...

Identificação difusa de sistemas : proposta de um modelo adaptativo

Morales, Aran Bey Techolakian
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 83f.| grafs., tabs
Português
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Tese (Doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Programa de Pos-Graduação em Engenharia de Produção; Identificação de sistemas é um processo iterativo, que facilita obter novo conhecimento sobre a natureza do sistema observado a cada nova iteraçao. A identificação de sistemas está vinculada à invenção e avaliação de teorias científicas. O propósito deste trabalho é explorar métodos alternativos para o processo da identificação de sistemas. O modelo proposto é um modelo baseado em regras, que representa as relações entre os agentes do sistema. A incerteza associada aos sistemas é incorporada no modelo via teoria dos conjuntos difusos. A técnica de busca utilizada para descobrir as regras e escolher as funções de pertinência dos conjuntos difusos que otimizam a resposta do modelo, são os algoritmos genéticos. A natureza robusta e os mecanismos simples dos algoritmos genéticos fazem deles uma ferramenta adequada para este propósito. Os algoritmos genéticos são uma técnica baseada nos princípios evolutivos de Darwin. No entanto, biologicamente sempre foi discutido de que forma as adaptações adquiridas por aprendizado durante o tempo de vida de um indivíduo são passadas para seus descendentes. Neste trabalho consideramos estas teorias biológicas e propomos um modelo onde evolução e aprendizado interagem.

Identificação de sistemas métodos para identificação de modelos de estado

Esteves, Marta Sofia Alves
Fonte: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro Publicador: Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro
Tipo: Dissertação de Mestrado
Português
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Dissertação de Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores; Nesta dissertação, são estudados alguns conceitos geométricos com vista à identificação em subespaços de parâmetros de sistemas variáveis, lineares e invariantes no tempo. Os métodos de identificação em subespaços de estados constituem um novo campo da identificação de sistemas, combinando desde conceitos geométricos de álgebra linear e ferramentas numéricas até à introdução de ideias inovadoras, nunca antes utilizadas nos métodos clássicos, tais como a inserção do conceito da estimação do estado inicial de um sistema dinâmico. No caso de sistemas multivariáveis, a identificação de sistemas surge sempre associada à identificação no espaço de estados, dadas as vantagens deste tipo de representação. A aprendizagem em identificação de sistemas pode ser coadjuvada através de ferramentas de software específicas. O presente trabalho consiste na implementação de uma toolbox de identificação em subespaços de sistemas determinísticos, estocásticos e determinístico-estocásticos, designada Subspace Identi cation Tool, que permite estimar as matrizes para cada um destes tipos de sistemas, de forma interativa e onde se pode acompanhar passo a passo um determinado caso de estudo na mesma janela.; In this dissertation...

Identificação de Sistemas a Eventos Discretos Maxplus lineares

Maia,Carlos Andrey; Mendes,Rafael Santos; Hardouin,Laurent
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2005 Português
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Este artigo trata do problema de identificação de Sistemas a Eventos Discretos Max-plus lineares mono-entrada e mono-saída. O objetivo é estimar os parâmetros temporais do sistema a partir da observação dos instantes de disparo das transições de entrada e de saída, supondo que alguns parâmetros estruturais sejam conhecidos. A partir dessas condições, o método de identificação proposto é desenvolvido tendo como base o cálculo de um limitante superior para o parâmetro de temporização do ciclo. Obtém-se uma condição suficiente de excitação, relativa à variável de entrada, para a convergência do algoritmo proposto. Exemplos ilustram o método proposto.

Métodos de variável instrumental fuzzy para identificação de sistemas

Serra,Ginalber L.O.; Bottura,Celso P.
Fonte: Sociedade Brasileira de Automática Publicador: Sociedade Brasileira de Automática
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2007 Português
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Este artigo apresenta uma proposta teórica de métodos de variável instrumental fuzzy para identificação de sistemas não-lineares no tempo discreto e estimação paramétrica em ambientes ruidosos a partir do conceito de variável instrumental fuzzy. A análise teórica é apresentada a partir de uma formulação adequada associada ao modelo fuzzy Takagi-Sugeno. A complexidade do algoritmo é baixa e as propriedades estatísticas mostram que o erro assintótico das estimações paramétricas tende a zero quando o conjunto de dados aumenta.

Aplicação de identificação de sistemas no tempo de vida de baterias de dispositivos móveis

Romio, Leugim Corteze; Sausen, Airam Teresa Zago Romcy; Sausen, Paulo Sérgio; Reimbold, Manuel Martin Perez
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande Publicador: Universidade Federal do Rio Grande
Tipo: Artigo de Revista Científica
Português
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A utilização de dispositivos móveis tem aumentado significativamente devido à proliferação do acesso à tecnologia sem fio. No projeto de dispositivos portáteis, o tempo de vida das baterias que os alimentam é considerado uma das características mais importantes, pois informa a quantidade de tempo que o dispositivo estará operacional sem a necessidade de ligá-lo a uma fonte externa. Neste contexto, é de vital importância possuir algum método capaz de predizer o tempo de vida das baterias. Este artigo objetiva aplicar estruturas de modelos matemáticos paramétricos lineares, tais como as estruturas ARX, ARMAX, entre outras, presentes na teoria de Identificação de Sistemas a fim de identificar a que representa de forma mais acurada o tempo de vida de baterias utilizadas em dispositivos móveis, a partir de dados coletados de um experimento real (i.e., plataforma de testes). Os modelos foram implementados na caixa de ferramentas para identificação de sistemas presente na ferramenta computacional Matlab denominada ident. A partir da análise dos resultados observou-se que o modelo paramétrico linear ARX apresentou o melhor resultado quando comparado com, os demais modelos e os dados experimentais.; The use of mobile devices has increased significantly due to the proliferation of wireless access technology. In the design of portable devices...

Identificação não linear usando uma rede fuzzy wavelet neural network modificada

Araújo Júnior, José Medeiros de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Português
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In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made...

Identificação remota de sistemas operacionais utilizando análise de processos aleatórios e redes neurais artificiais

Medeiros, João Paulo de Souza
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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A new method to perform TCP/IP fingerprinting is proposed. TCP/IP fingerprinting is the process of identify a remote machine through a TCP/IP based computer network. This method has many applications related to network security. Both intrusion and defence procedures may use this process to achieve their objectives. There are many known methods that perform this process in favorable conditions. However, nowadays there are many adversities that reduce the identification performance. This work aims the creation of a new OS fingerprinting tool that bypass these actual problems. The proposed method is based on the use of attractors reconstruction and neural networks to characterize and classify pseudo-random numbers generators; Petróleo Brasileiro SA - PETROBRAS; É proposto um novo método para identificação remota de sistemas operacionais que operam em redes TCP/IP. Este método possui diversas aplicações relacionadas à segurança em redes de computadores e é normalmente adotado tanto em atividades de ataque quanto de defesa de sistemas. O método proposto é capaz de obter sucesso em situações onde diversas soluções atuais falham, inclusive no tratamento com dispositivos possivelmente vulneráveis ao processo de identificação. O novo método realiza a análise dos geradores de números aleatórios usados nas pilhas TCP/IP e...

Identificação de uma planta de corrente de um motor de indução utilizando redes de base radial

Rêgo, Joilson Batista de Almeida
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
Português
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The present work describes the use of a mathematical tool to solve problems arising from control theory, including the identification, analysis of the phase portrait and stability, as well as the temporal evolution of the plant s current induction motor. The system identification is an area of mathematical modeling that has as its objective the study of techniques which can determine a dynamic model in representing a real system. The tool used in the identification and analysis of nonlinear dynamical system is the Radial Basis Function (RBF). The process or plant that is used has a mathematical model unknown, but belongs to a particular class that contains an internal dynamics that can be modeled.Will be presented as contributions to the analysis of asymptotic stability of the RBF. The identification using radial basis function is demonstrated through computer simulations from a real data set obtained from the plant; O presente trabalho descreve a utilização de uma ferramenta matemática na solução de problemas decorrentes da teoria de controle, incluindo a identificação, a análise do retrato de fase e a estabilidade, bem como a evolução temporal da planta de corrente do motor de indução. A identificação de sistemas é uma área da modelagem matemática que tem como objetivo o estudo de técnicas que possam determinar um modelo dinâmico na representação de um sistema real. A ferramenta utilizada na identificação e análise do sistema dinâmico não linear será as Funções de Base Radial (RBF). O processo ou a planta que será utilizada possui um modelo matemático desconhecido...

Avaliação numérica e experimental dos métodos ERA e ERA/OKID para a identificação de sistemas mecânicos; A numerical and experimental evaluation of ERA and ERA/OKID for mechanical systems identification

Alves, Marco Túlio Santana
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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Este trabalho apresenta dois algoritmos de identificação de sistemas lineares em espaço de estados, quais sejam: o ERA (Eigensystem Realization Algorithm), desenvolvido por Juang e Pappa (1985), e o ERA/OKID (Observer/Kalman Filter Identification), por Phan et al. (1992). Ambos foram concebidos no ambiente da Engenharia Aeroespacial, onde se fazia imprescindível o surgimento de uma ferramenta confiável para identificação das complexas estruturas e dos sistemas inerentes. O primeiro requer que o sistema seja submetido a uma entrada impulsiva e que a saída (Parâmetros de Markov) decorrente seja organizada numa matriz conhecida como matriz de Hankel. Esta matriz é então decomposta em valores singulares, o que permite, com o auxílio dos conceitos de controlabilidade e observabilidade, uma manipulação matemática conveniente que fornece a realização desejada, ou seja, o sistema em espaço de estados. O segundo foi concebido para sistemas pouco amortecidos e, por isso, incorpora, matematicamente, um observador de estado para que seja acrescido um amortecimento virtual no sinal. Este recurso permite uma compressão dos dados e, por conseguinte, menor esforço computacional. Assim sendo, o OKID fornece, a partir de qualquer tipo de entrada...

Redes neurais não-supervisionadas temporais para identificação e controle de sistemas dinâmicos; Temporal unsupervised neural networks for identification and control of dynamical systems

Barreto, Guilherme de Alencar
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 20/01/2003 Português
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A pesquisa em redes neurais artificiais (RNAs) está atualmente experimentando um crescente interesse por modelos que utilizem a variável tempo como um grau de liberdade extra a ser explorado nas representações neurais. Esta ênfase na codificação temporal (temporal coding) tem provocado debates inflamados nas neurociências e áreas correlatas, mas nos últimos anos o surgimento de um grande volume de dados comportamentais e fisiológicos vêm dando suporte ao papel-chave desempenhado por este tipo de representação no cérebro [BALLARD et al. (1998)]. Contribuições ao estudo da representação temporal em redes neurais vêm sendo observadas nos mais diversos tópicos de pesquisa, tais como sistemas dinâmicos não-lineares, redes oscilatórias, redes caóticas, redes com neurônios pulsantes e redes acopladas por pulsos. Como conseqüência, várias tarefas de processamento da informação têm sido investigada via codificação temporal, a saber: classificação de padrões, aprendizagem, memória associativa, controle sensório-motor, identificação de sistemas dinâmicos e robótica. Freqüentemente, porém, não fica muito claro até que ponto a modelagem dos aspectos temporais de uma tarefa contribui para aumentar a capacidade de processamento da informação de modelos neurais. Esta tese busca apresentar...