Meta-heurísticas aplicada a identificação de sistemas
Meta-heurística, Sistemas não lineares, Identificação de sistemas, Seleção de estruturas, modelo NARX.
A identificação de sistemas tem como objetivo determinar modelos matemáticos capazes de descrever as características dinâmicas de sistemas a partir de observações. Geralmente, o processo de identificação é dividido nas seguintes etapas: i) coleta de dados experimentais, ii) determinação da estrutura do modelo, iii) estimação de parâmetros e iv) validação do modelo. Neste trabalho investiga-se o problema da determinação de estruturas. A partir de técnicas de otimização conhecidas como meta-heurísticas foi desenvolvido um algoritmo para determinação da estrutura de modelos NARX polinomiais. Diferentes dos métodos tradicionais as meta-heurísticas utilizam um conjunto de possíveis soluções e estratégias, geralmente, baseadas na natureza para encontrar a solução do caso aplicado. Dentre as técnicas estudadas estão o algoritmo genético, a otimização por enxame de partículas e o algoritmo do morcego. A metodologia proposta foi aplicada na identificação de três exemplos experimentais: um aquecedor elétrico, um conversor buck e uma válvula pneumática. Os resultados demonstram que meta-heurísticas podem ser aplicadas no problema da seleção de estruturas em modelos NARX polinomiais.