Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14628
metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Algoritmos genéticos aplicados na escolha da taxa de amostragem em identificação de sistemas
metadata.dc.creator: Fagundes, Luis Paulo
metadata.dc.contributor.advisor1: Silva, Fábio Vincenzi Romualdo da
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Cunha, Márcio José da
metadata.dc.contributor.referee1: Bianco, Aline Fernanda
metadata.dc.contributor.referee2: Avelar, Henrique José
metadata.dc.description.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.
Keywords: Identificação de sistemas não lineares
Algoritmos genéticos
Célula combustível
NARMAX
Nonlinear system identification
Genetic algorithm
Fuel cell
Sistemas não lineares
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Engenharias
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Citation: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14628
Issue Date: 28-Mar-2016
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
AlgoritmosGeneticosAplicados.pdf1.62 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.