Publicação: Algoritmos genéticos aplicados na escolha da taxa de amostragem
em identificação de sistemas
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
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Orientador
Coorientador
Cunha, Márcio José da
Resumo
O presente trabalho tem como principal objetivo introduzir um novo método para seleção do
tempo de amostragem dos sinais de entrada e saída utilizados no processo de identificação de
sistemas utilizando representação NARMAX.
Para atingir tal objetivo é proposto um algoritmo genético que utiliza um sinal superamostrado,
isto é, um sinal amostrado na mais alta frequência possível, e posteriormente taxas de decimação
são usadas para criar diferentes indivíduos a partir do sinal superamostrado. A avaliação
dos indivíduos utiliza um processo de identificação de sistemas com representação
NARMAX. A avaliação do método proposto utilizou um algoritmo genético desenvolvido no
software Matlab®.
O método proposto foi aplicado no processo de identificação do modelo de temperatura de
uma célula a combustível de membrana polimérica e os resultados são apresentados.
Abstract
The present work has as the main goal to introduce a new method to select the sample time of
input and output signals used in the identification process using NARMAX representation.
To achieve this goal is proposed a genetic algorithm wich uses a supersampled signal, i.e., a
signal sampled in the most high frequency available, and later decimation rates are used to
create different individuals from the high frequency sample signal. The individuals evaluation
uses a system identification with NARMAX representation. The evaluation of the proposed
method used a genetic algorithm developed in the software Matlab®.
The proposed method was applied in the process identification of a polimeric membrane fuel
cell temperature model and the results are presented.
Palavras-chave
Identificação de sistemas não lineares, Algoritmos genéticos, Célula combustível, NARMAX, Nonlinear system identification, Genetic algorithm, Fuel cell, Sistemas não lineares
Citação
FAGUNDES, Luis Paulo. Algoritmos genéticos aplicados na escolha da taxa de amostragem
em identificação de sistemas. 2016. 89 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2016. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2016.271