Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-09-01T16:18:22Z No. of bitstreams: 1 2016_ElderOroski.pdf: 2262722 bytes, checksum: 3c0d332397c2608f2c4bb935b2acfb5d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-10-17T17:00:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_ElderOroski.pdf: 2262722 bytes, checksum: 3c0d332397c2608f2c4bb935b2acfb5d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-17T17:00:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_ElderOroski.pdf: 2262722 bytes, checksum: 3c0d332397c2608f2c4bb935b2acfb5d (MD5) / Identificar um sistema não linear pode constituir uma tarefa complexa. Para tratar tal complexidade uma série de modelos e métodos de identificação de sistemas foram desenvolvidos ao longo das últimas décadas. Neste cenário, dois dos modelos não lineares mais promissores são as chamadas séries de Volterra e os modelos NARX que, embora sejam implementações computacionalmente exigentes, apresentam boa precisão e representatividade do sistema a ser modelado. Tais modelos podem ter seu custo de implementação computacional reduzido pelo uso de funções ortonormais. Assim, nesta tese, tem-se por objetivo identificar um conjunto de sistemas não lineares a partir de modelos NARX, simplificados através do uso de funções ortonormais, conhecidos como modelos NARX-OBF. Para tanto, são expostos métodos de otimização determinísticos e heurísticos, com foco na determinação dos parâmetros de modelo. Foram criados métodos de otimização heurística, como o inédito Algoritmo do Princípio Antrópico, que são utilizados na determinação da estrutura do modelo bem como de seus parâmetros. São apresentados ainda exemplos de identificação de sistemas não lineares reais, dois levitadores magnéticos, baseados nestas propostas. A partir da comparação entre os modelos citados, foi constatado que o modelo NARX-OBF apresentou menor MSE que o modelo Volterra-OBF, para modelos com o mesmo número de termos, superando também os modelos clássicos de identificação de sistemas neste quesito. Como perspectivas futuras para este trabalho, tem-se a possibilidade de utilização de Programação Genética na determinação da estrutura do modelo e a exploração de diferentes funções ortonormais. / Identifying a nonlinear system generally is a complex task. In order to manage this complexity many system identification methods were developed over the past decades. Among them, two of the most promising models are the Volterra series and the NARX series. Their implementation normally are computationally costly, but they have good accuracy and representativeness. These kind of models have their indentification cost reduced by using orthonormal functions. Thus, this thesis has the objective of identifying a class of nonlinear systems, with Volterra and NARX models, simplified by orthonormal functions. In order to achieve this goal, some optimization methods are presented, deterministic and heuristic, focusing on model parameter determination. Heuristic optimization methods were created, as the novel Antropic Principle Algorithm, which are used in determining the model structure and their parameters. Examples of real nonlinear system identification is presented, as two magnetic levitators, based on these proposals. From the comparison of the above models, it was found that the NARX-OBF model showed lower MSE than the Volterra-OBF model, to models with the same number of terms. As future work, is possible using Genetic Programming in the model structure determinination and to expore different kind of orthonormal functions.

Neste trabalho, redes neurais dinÃmicas sÃo avaliadas como modelos nÃo-lineares eficientes para prediÃÃo de sÃries temporais complexas. Entre as arquiteturas avaliadas estÃo as redes FTDNN, Elman e NARX. A capacidade preditiva destas redes sÃo testadas em tarefas de prediÃÃo de um-passo-adiante e mÃltiplos-passos-adiante. Para este fim, sÃo usadas as seguintes sÃries temporais: sÃrie laser caÃtico, sÃrie caÃtica Mackey-Glass, alÃm de sÃries de trÃfego de rede de computadores com caracterÃsticas auto-similares. O uso da rede NARX em prediÃÃo de sÃries temporais à uma contribuiÃÃo desta dissertaÃÃo. Esta rede possui uma arquitetura neural recorrente usada originalmente para identificaÃÃo entrada-saÃda de sistemas nÃo-lineares. A entrada da rede NARX à formada por duas janelas deslizantes (sliding time window), uma que desliza sobre o sinal de entrada e outra que desliza sobre sinal de saÃda. Quando aplicada para prediÃÃo caÃtica de sÃries temporais, a rede NARX à projetada geralmente como um modelo autoregressivo nÃolinear (NAR), eliminando a janela de atraso da saÃda. Neste trabalho, à proposta uma estratÃgia simples, porÃm eficiente, para permitir que a rede NARX explore inteiramente as janelas de tempo da entrada e da saÃda, a fim de melhorar sua capacidade preditiva. Os resultados obtidos mostram que a abordagem proposta tem desempenho superior ao desempenho apresentado por preditores baseados nas redes FTDNN e Elman.