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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32458
ORCID: | http://orcid.org/0000-0002-5588-1023 |
Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Access type: | Acesso Aberto Attribution 3.0 United States |
Title: | Identificação paramétrica de sistemas a partir da resposta em frequência empregando evolução diferencial |
Alternate title (s): | Parametric identification of systems from frequency response employing differential evolution |
Author: | Santos, Matheus Freitas |
First Advisor: | Assis, Pedro Augusto Queiroz de |
First member of the Committee: | Lobato, Fran Sérgio |
Second member of the Committee: | Gonçalves, Rogério Sales |
Summary: | O algoritmo de Evolução Diferencial (ED) pode ser empregado na resolução de problemas de otimização mono e multiobjetivos. No entanto, podem ocorrer estagnação e a convergência prematura para um ótimo local. Para evitar que isso ocorra, o presente trabalho propõe a introdução de dois novos operadores: O de controle de diversidade e o de busca caótica. O primeiro operador objetiva manter a diversidade na população. Já o segundo visa ampliar o espaço de busca. O algoritmo de ED com esses novos operadores foi denominado de Evolução Diferencial associado a Modelos Caóticos de Busca e Diversidade (ED-MCBD). Ambos algoritmos (ED e ED-MCBD) foram empregados na identificação de funções de transferência com atraso incerto a partir de dados da resposta em frequência. Cabe salientar que a presença de atraso incerto torna o problema de otimização envolvido na identificação não convexo, o que justifica o emprego de ED. Os resultados mostraram que, em sistemas com mínimo global bem definido, o algoritmo de ED-MCBD foi capaz de identificar funções de transferência com maior representatividade. Contudo, os novos operadores podem atrapalhar a convergência do algoritmo em sistemas com múltiplos mínimos locais. Isso ocorre devido à reinícios na população, o que gera a dependência de um número maior de gerações. Os resultados também evidenciaram que a ED-MCBD pode apresentar resultados melhores do que outras técnicas de otimização, como algoritmos genéticos e o método dos mínimos quadrados. |
Abstract: | The Differential Evolution (DE) algorithm can be used to solve mono and multiobjective optimization problems. However, stagnation and premature convergence to a local optimum can occur. To avoid this, the introduction of two new operators: Diversity control and chaotic search to original algorithm are proposed. The first operator aims to maintain diversity in the population. The second aims to expand the search space. The DE algorithm with these new operators was called Differential Evolution associated with Chaotic Search Models and Diversity (DE-CSMD). Both algorithms (DE and DE-CSMD) were used to identify transfer functions with uncertain delay from frequency response data. It should be noted that the presence of an uncertain delay makes the optimization problem involved in the identification non-convex, which justifies the use of DE. The results showed that, in systems with well-defined global minimum, the DE-CSMD algorithm was able to identify transfer functions with greater representation. However, new operators can hinder the convergence of the algorithm in systems with multiple local minima. This occurs due to restarts in the population, which generates the dependence of a greater number of generations. The results also showed that DE-CSMD can present better results than other optimization techniques, such as genetic algorithms and the least squares method. |
Keywords: | Identificação Identification Resposta em frequência Frequency response Evolução diferencial Differential evolution Modelo caótico de busca Chaotic search model Aumento de diversidade Increased diversity Atraso incerto Uncertain delay |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Quote: | SANTOS, Matheus Freitas. Identificação paramétrica de sistemas a partir da resposta em frequência empregando evolução diferencial. 2021. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32458 |
Date of defense: | 25-Jun-2021 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Mecatrônica |
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