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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9466
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator.ID | BALTAR, R. M. S. M. | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6397136869374060 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | BARROS, Péricles Rezende. | - |
dc.contributor.advisor1ID | BARROS, P. R. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0722445222056063 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | ROCHA NETO, José Sérgio da. | - |
dc.contributor.referee2 | SILVA, Jaidilson Jó da. | - |
dc.description.resumo | Diferente dos controladores tradicionais, os controladores preditivos implementam as ações de controle a serem aplicadas no sistema a partir de predições das saídas do processo em um certo intervalo de tempo futuro. Isto é feito para que o controlador se antecipe a futuras variações da saída, e assim possa atuar com mais e eficiência. A abordagem mais direta para a obtenção de modelos apropriados para o controle preditivo é definir e minimizar a função de custo de múltiplos passos à frente. Isto pode ser alcançado utilizando um método de otimização não- convexa como o de Levenberg- Marquardt. Já no método PLS-PH, o problema de otimização não-linear é resolvido a partir de uma busca linear e da transformação dos preditores para o espaço de variáveis latentes (PLA, 2012). Neste trabalho foi proposto um novo método de identificação multivariável MRI intitulado EN-PH (Elasti -Net Prediction Horizon) que consiste em um algoritmo de otimização numérica associado a técnica de regressão regularizada Elasti-Net. O novo método mostrou ser capaz de estimar os parâmetros do modelo do processo eficientemente, mesmo em presença de colinearidade entre os preditores. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI | pt_BR |
dc.publisher.program | PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFCG | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharia Elétrica | - |
dc.title | Identificação relevante ao controle preditivo - método EN-PH de otimização numérica baseado em técnicas de regularização. | pt_BR |
dc.date.issued | 2015-02 | - |
dc.description.abstract | Unlike traditional controllers, predictive controllers implement control actions to be applied to the system from predictions of process outputs at a certain future time interval. This is done so that the controller anticipates future output variations so that it can act more efficiently. The most straightforward approach to obtaining appropriate models for Predictive control is to define and minimize the cost function of multiple steps ahead. This can be achieved using a non-convex optimization method such as Levenberg-Marquardt's. In the PLS-PH method, the nonlinear optimization problem is solved from a linear search and the transformation of predictors to the latent variable space (PLA, 2012). In this work a new multivariable MRI identification method called EN-PH (Elasti -Net Prediction Horizon) was proposed. It consists of a numerical optimization algorithm associated with the Elasti-Net regularized regression technique. The new method proved to be able to estimate the process model parameters efficiently, even in the presence of collinearity between the predictors. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9466 | - |
dc.date.accessioned | 2019-11-25T12:37:32Z | - |
dc.date.available | 2019-11-25 | - |
dc.date.available | 2019-11-25T12:37:32Z | - |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject | Controle | - |
dc.subject | Regularização | - |
dc.subject | Otimização Numérica | - |
dc.subject | Identificação MRI | - |
dc.subject | Controladores Preditivos | - |
dc.subject | Método de Otimização não-convexa Levenberg Marquardt | - |
dc.subject | Control | - |
dc.subject | Regularization | - |
dc.subject | Numerical Optimization | - |
dc.subject | MRI identification | - |
dc.subject | Predictive Controllers | - |
dc.subject | Non-convex optimization method Levenberg Marquardt | - |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.creator | BALTAR, Raphael de Medeiros Souto Maior. | - |
dc.publisher | Universidade Federal de Campina Grande | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.title.alternative | Identification relevant to predictive control - EN-PH numerical optimization method based on regularization techniques. | pt_BR |
dc.identifier.citation | BALTAR, Raphael de Medeiros Souto Maior. Identificação relevante ao controle preditivo - método EN-PH de otimização numérica baseado em técnicas de regularização. 2015. 100f. (Dissertação) Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande – Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2015. | pt_BR |
Appears in Collections: | Mestrado em Engenharia Elétrica. |
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RAPHAEL DE MEDEIROS SOUTO MAIOR BALTAR - DISSERTAÇÃO PPGEE 2015.pdf | Raphael de Medeiros Souto Maior Baltar - Dissertação PPGEE 2015 | 2.28 MB | Adobe PDF | View/Open |
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