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4. Mestrado em Engenharia Elétrica.

Title:	Identificação de modelos de baixa ordem baseados em funções de Laguerre e Kautz com polos otimizados.
Other Titles:	Identification of Function-Based Low-Order Models de Laguerre and Kautz with optimized poles.
???metadata.dc.creator???:	ANDRADE, Renato Augusto Lira de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???:	BARROS, Péricles Rezende.
???metadata.dc.contributor.advisor2???:	CORREIA, Rafael Bezerra.
???metadata.dc.contributor.referee1???:	OLIVEIRA, Alexandre Cunha.
???metadata.dc.contributor.referee2???:	NETO, José Sérgio da Rocha.
Keywords:	Identificação de Sistemas;Funções de Base Ortonormais;Otimização de Polos;Systems Identification;Orthonormal Basis Functions;Poles Optimization
Issue Date:	28-Mar-2019
Publisher:	Universidade Federal de Campina Grande
Citation:	ANDRADE, Renato Augusto Lira de. Identificação de modelos de baixa ordem baseados em funções de Laguerre e Kautz com polos otimizados. 2019. 99 fl. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2019.
???metadata.dc.description.resumo???:	Modelos de baixa ordem são muito utilizados na área de controle de sistemas. Enquanto a simplicidade que lhes é intrínseca é desejável por fins práticos, ainda é necessário que os modelos sejam representações precisas do sistema estudado, isto é, que aja um nível mínimo de concordância entre as dinâmicas do modelo gerado e da planta real. Representações com funções de base ortonomais pode ser úteis na obtenção de tais modelos por meio de uma estrutura de modelo de resposta ao impulso finita, cuja utilização permite desfrutar de vantagens numéricas por ser linear nos parâmetros e estimar a resposta do sistema com dinâmica diferente da do ruído, diminuindo os erros de modelagem, além de possibilitar de modo simples a inclusão de conhecimento prévio sobre o sistema. Porém, uma escolha adequada dos polos é crucial neste processo. Neste trabalho de dissertação, estudam-se duas situações em que, a partir de dados de entrada e saída da resposta ao degrau do sistema, modelo de funções de base ortonomais de baixa ordem são gerados de modo a satisfazer condições de optimalidade do erro de estimativa em relação aos polos escolhidos. No primeiro caso, apresenta-se a possibilidade gerar modelos de Laguerre com atraso cujos polos são calculados de modo a satisfazer os critérios de optimalidade. No segundo, propõem-se dois métodos para gerar modelos de Kautz de segunda ordem e parâmetros reais, visando a modelar sistemas com polos dispersos que apresentam dinâmicas mais complexas induzidas por zeros. São desenvolvidas também soluções analíticas dos problemas de otimização que geram os critérios utilizados.
???metadata.dc.description.resumen???:	Low-order models are widely used in the area of ​​systems control. While their intrinsic simplicity is desirable for practical purposes, it is still necessary that the models are accurate representations of the studied system, that is, that there is a minimum level of agreement between the dynamics of the generated model and the real plant. Representations with orthonormal basis functions can be useful in obtaining such models through a finite impulse response model structure, whose use allows to enjoy numerical advantages by being linear in the parameters and estimating the response of the system with dynamics different from that of the system. noise, reducing modeling errors, in addition to allowing the inclusion of prior knowledge about the system in a simple way. However, an adequate choice of poles is crucial in this process. In this dissertation work, we study two situations in which, from input and output data of the system's step response, low-order orthonomal model base functions are generated in order to satisfy the optimality conditions of the estimation error. in relation to the chosen poles. In the first case, it is possible to generate Laguerre models with lag whose poles are calculated in order to satisfy the optimality criteria. In the second, two methods are proposed to generate second-order Kautz models and real parameters, aiming to model systems with dispersed poles that present more complex dynamics induced by zeros. Analytical solutions of the optimization problems that generate the criteria used are also developed.
Keywords:	Identificação de Sistemas Funções de Base Ortonormais Otimização de Polos Systems Identification Orthonormal Basis Functions Poles Optimization
???metadata.dc.subject.cnpq???:	Engenharia Elétrica
URI:	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26799
Appears in Collections:	Mestrado em Engenharia Elétrica.

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