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Previous issue date: 2017-09-15 / O presente trabalho propõe uma nova metodologia de Geração de Sinal Sub-Ótimo de
Excitação e Estimação Ótima de Parâmetros de sistemas não lineares. É proposto que a
avaliação de cada sinal deva considerar, entre outros fatores, a diferença entre os parâmetros
reais da planta e os obtidos pela estimação. Entretanto esta métrica não é trivial de ser
obtida uma vez que os valores reais são desconhecidos. Para tanto é adotada a hipótese
de que, se um sistema real puder ser razoavelmente aproximado por uma caixa branca, é
possível utilizar este modelo como referência para indicar o impacto de um sinal sobre a
estimação paramétrica. Desta forma, é utilizada uma metodologia de otimização dividida
em dois níveis: (i) Nível Interno; para um dado sinal de excitação um método de otimização
não linear busca o conjunto ótimo de parâmetros que minimiza o erro entre os sinais de
saída do modelos original e do de referência. (ii) No nível externo um método de otimização
baseado em meta-heurística é responsável por encontrar o melhor sinal de excitação com
base na função custo composta de uma soma ponderada de métricas que consideram o erro
entre os sinais de saída do modelo otimizado e do de referência, a diferença quadrática
entre seus parâmetros, e o custo em relação ao tempo e espaço necessários para executar o
experimento. Portanto, a aplicação da metodologia proposta vem suprir a necessidade de
estimar sistemas não lineares apropriadamente, encontrando um conjunto de parâmetros
capaz de generalizar o comportamento do sistema real, através de um sinal de excitação
que cumpra requisitos práticos do processo. A eficácia da metodologia proposta é analisada
em detalhes através de resultados obtidos utilizando sistemas de fluídos, sistemas caóticos
e de robótica móvel, tanto sobre rodas quanto subaquática. / The present work proposes a novel methodology for Sub-Optimal Excitation Signal
Generation and Optimal Parameter Estimation of nonlinear systems. It is proposed that
the evaluation of each signal must to take into account, among other factors, the difference
between real system parameters and the obtained by estimation. However, this metric is
not trivially obtained once the real parameters values are unknown. To do so it is adopted
the hypothesis that, if the system can be fairly approximate by a white box model, it is
possible to use this model as a benchmark to indicate the impact of a signal on a parametric
estimation. In this way, the method uses an optimization methodology divided into two
levels: (i) Inner Level; For a given excitation signal a nonlinear optimization method
searches for the optimal set of parameters that minimizes the error between the output
signals of the original and the benchmark models. (ii) At the outer level, an optimization
method based on metaheuristics is responsible for finding the best excitation signal, based
on the cost function composed of a weighted sum of metrics, that considers the error
between the output signals of the optimized model and the benchmark, the quadratic
difference between its parameters, and the cost in relation to the time and space required
to execute the experiment. Thus, the application of the proposed methodology comes to
supply the need to estimate nonlinear systems appropriately, finding a set of parameters
capable of generalizing the behavior of the real system, through an excitation signal that
fulfills practical requirements of the process. The proposed methodology is analyzed in
detail through results obtained using fluid systems, chaotic systems and mobile robotics,
both wheeled and underwater.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/6092 |
Date | 15 September 2017 |
Creators | Costa, Exuperry Barros |
Contributors | Honório, Leonardo de Mello, Oliveira, Edimar José de, Moreira, António Paulo Gomes Mendes, Marques, André Luis, Santiago, Augusto, Fernandes, Daniel de almeida, Coimbra, Anibal Castilho, Pereira, Guilherme Augusto Silva |
Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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