Biblioteca Digital de Trabalhos de Conclusão de Curso: Técnicas meta-heurísticas para seleção de polo ótimo das bases de funções ortonormais aplicadas em séries de Volterra.
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Title: Técnicas meta-heurísticas para seleção de polo ótimo das bases de funções ortonormais aplicadas em séries de Volterra.
Authors: Pereira, Alisson Marden Fonseca
Citation: PEREIRA, Alisson Marden Fonseca. Técnicas meta-heurísticas para seleção de polo ótimo das bases de funções ortonormais aplicadas em séries de Volterra. 2017. 40 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2017.
Abstract: Este trabalho tem como foco a identificação de sistemas não lineares usando as séries de Volterra em conjunto com as Funções de Base Ortonormal (FBO) para representação dos modelos. Os modelos de Volterra são parametrizados por funções multidimensionais, os kernels. Tais modelos não possuem realimentação na saída, o que é uma grande vantagem, uma vez que outros tipos de representação realimentam o erro de saída do sistema. O problema de não haver realimentação do sinal de saída é que a quantidade de parâmetros a serem estimados costuma ser grande. Para contornar essa situação, descreve-se cada kernel por meio de uma expansão em FBO. O modelo resultante é conhecido como FBO-Volterra. O objetivo é determinar os polos que parametrizam as FBO, de modo a reduzir o número de termos a utilizar em cada base. Para tanto, são expostos métodos de otimização meta-heurísticos responsáveis pela seleção adequada desses polos e subsequente determinação dos parâmetros do modelo. São utilizados os conhecidos algoritmos meta-heurísticos Simulated Annealing, Algoritmo Genético (mono e multiobjetivo) e Otimização por enxame de Partículas (PSO) na identificação de um sistema de aquecimento com dissipação variável. Um estudo comparativo do desempenho das diferentes técnicas meta-heurísticas aplicadas ao problema de identificação de sistemas é realizado, em que é possível constatar o melhor desempenho do algoritmo genético multiojetivo para o problema proposto.
metadata.dc.description.abstracten: This work focuses on the nonlinear systems identification using Volterra series jointly with Orthonormal Basis Functions (OBF) to represent the models. The Volterra models are parameterized by multidimensional functions, the kernels. Such models do not feedback the output, which is an important advantage, since other classes of representation feedback the system output error. The problem of this open-loop representation is that the number of parameters to be estimated is usually large. To overcome this situation, each kernel can be described by an expansion in OBF. The resulting model is known as OBF-Volterra model. The aim is to determine the poles that parameterize the OBF, so that the number os terms in each base can be reduced. Therefore, metaheuristics optimization methods are used to properly select the poles and determine the parameters of the model. The well-known metaheuristics Simulated Annealing, Genetic Algorithm (mono and multiobjective) and Particle Swarm Optimization (PSO) are applied on the identification of a heating system with variable dissipation. A comparative performance evaluation for the different metaheuristic techniques, applied to the system identification problem, is performed. In this comparison, it is possible to note that the multiojective genetic algorithm has better performance while solving the proposed problem.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/790
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