MELO, F. E. M. Modeling and linear parameter-varying identification of a two-tank system. 2017. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-09-06T17:29:24Z
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Previous issue date: 2017-07-18 / This work addresses the modeling and the linear parameter-varying (LPV) system identification
of a coupled two-tank system (TTS). The system is a multiple input multiple output (MIMO) with
two inputs and two outputs. In order to obtain a suitable model for this system, a first-principle
approach based on the mass balance principle is followed. It turns out that the modeling process
was driven by the geometrical shape of the tanks. Thus, most of its parameters are based on
the tanks’ dimensions. When it comes to the LPV identification, several methods are presented
ranging from the classical results from the regression approach to the current support vector
machines (SVM) based methods. All the identification algorithms presented are extended in
order to cope with the MIMO systems. Additionally, a method based on instrumental variables
support vector machines was adapted from the general nonlinear case to the LPV case. A new
LPV model with two independent scheduling variables is proposed driven by prior knowledge
on the process model. The results obtained with this new LPV model have showed a good
performance in describing the TTS behavior. Furthermore, they were better than an LPV model
considering only a single scheduling variable. / Este trabalho lida com a modelagem e identificação com abordagem de sistemas com parâmetros
variantes (LPV) de um sistema de dois tanques acoplados (TTS). Esse sistema é do tipo múltipla
entrada múltipla saída (MIMO) com duas entradas e duas saídas. Com a finalidade de obter
um modelo adequado para esse sistema, é feita uma abordagem fenomenológica baseada no
princípio do balanço de massa. Descobre-se que o processo de modelagem é dependente da
forma geométrica dos tanques. Assim, a maioria dos seus parâmetros são baseados nas dimensões
dos tanques. Quando se trata de identificação de sistemas LPV, vários métodos são apresentados
desde os resultados clássicos baseados em regressão até os métodos atuais baseados em máquinas
de vetor de suporte. Todos os algoritmos de identificação apresentados são estendidos para lidar
com sistemas MIMO. Além disso, um método baseado em variáveis instrumentais com máquinas
de vetor de suporte foi adaptado do caso não linear geral para o caso LPV. Um novo modelo
LPV com duas variáveis de scheduling é proposto baseado em conhecimento a priori no modelo
do processo. Os resultados obtidos com esse novo modelo LPV mostraram bom desempenho ao
descrever o comportamento do sistema de dois tanques. Ademais, eles foram melhores do que
um modelo LPV considerando apenas uma variável de scheduling.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/25566 |
| Date | 18 July 2017 |
| Creators | Melo, Félix Eduardo Mapurunga de |
| Contributors | Braga, Arthur Plínio de Souza, Nogueira, Fabrício Gonzalez |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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