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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14628
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Algoritmos genéticos aplicados na escolha da taxa de amostragem em identificação de sistemas |
Author: | Fagundes, Luis Paulo |
First Advisor: | Silva, Fábio Vincenzi Romualdo da |
First coorientator: | Cunha, Márcio José da |
First member of the Committee: | Bianco, Aline Fernanda |
Second member of the Committee: | Avelar, Henrique José |
Summary: | 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 |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Language: | por |
Country: | BR |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Institution Acronym: | UFU |
Department: | Engenharias |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica |
Quote: | 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 |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2016.271 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14628 |
Date of defense: | 28-Mar-2016 |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica |
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AlgoritmosGeneticosAplicados.pdf | 1.62 MB | Adobe PDF | View/Open |
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