Identificação Não Linear Utilizando a Técnica Neuro-Fuzzy Wavelet
ANFIS, Wavelets, Neuro-Fuzzy Wavelet, Identificação Não Linear
A identificação de sistemas dinâmicos não lineares é uma área importante para aplicações em vários campos da Engenharia. Várias técnicas são utilizadas para efetuar essa identificação. Dentre elas, uma que vem ganhando espaço nos últimos anos é a Neuro-Fuzzy Wavelet (NFW) que combina teoria fuzzy, redes neurais e transformada wavelet. Sendo assim, esta tese apresenta a proposta investigar o uso do NFW para identificação de sistemas não lineares, motivado principalmente pelo fato de que esse tipo de sistema apresenta potencialidades para esse tipo de identificação, que são: a habilidade de tratar sistemas complexos, boa capacidade de aprendizado, adaptabilidade e generalização. O sistema proposto é constituído por um sistema neuro-fuzzy do tipo ANFIS, sendo que, a princípio, os polinômios Sugeno presentes na parte consequente das regras fuzzy são substituídos por funções wavelets. O algoritmo de treinamento que será utilizado para o ajuste dos parâmetros das funções de pertinencia e das wavelets é o backpropagation. Simulações foram realizadas utilizando um sistema didático de tanques de níveis. Os resultados obtidos preliminarmente por esse sistema mostram que essa técnica é promissora, motivando o prosseguimento da pesquisa.