Banca de QUALIFICAÇÃO: FÁBIO RICARDO DE LIMA SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : FÁBIO RICARDO DE LIMA SOUZA
DATA : 01/12/2017
HORA: 16:30
LOCAL: Sala DCA 01
TÍTULO:

Identificação de Sistemas Dinâmicos utilizando Redes Neuro-Fuzzy-Wavelet


PALAVRAS-CHAVES:

Identificação de sistemas, Redes Neurais Artificiais, Funções Wavelet, Redes Neuro-Fuzzy-Wavelet


PÁGINAS: 44
RESUMO:

A modelagem matemática é uma tarefa de vital importância para o desenvolvimento da ciência e da tecnologia, seu objetivo é obter uma descrição matemática de um fenômeno real. Independente de sua natureza, os sistemas reais precisam ser estudados e sua dinâmica deve ser conhecida para que seu funcionamento se dê como desejado. A forma clássica de obter uma representação matemática é através da análise das leis físicas que regem os sistemas. No entanto, devido a complexidade destes é, muitas vezes, difícil, ou mesmo impossível, seguir por esse caminho. Uma alternativa é a identificação de sistemas, que tem como objetivo obter uma representação matemática do comportamento de um sistema com base em dados de entrada e saída do mesmo. Os sistemas dinâmicos reais são, em última análise, não-lineares. Em algumas aplicações, as aproximações lineares são suficientes. Entretanto, quando as representações lineares não expressam a dinâmica do processo da forma necessária, é preciso utilizar um modelo não-linear. Nas últimas décadas, as redes neurais têm se estabelecido como uma das principais ferramentas para a identificação de sistemas dinâmicos não-lineares, pois estas possuem características que as tornam atrativas para a identificação, como a não-linearidade e a capacidade de generalização e aprendizado. De posse de um modelo que represente de forma satisfatória a dinâmica de um sistema, este pode ser utilizado para aplicações como controle, predição, inferência, entre outros. O presente trabalho aplica uma rede Neuro-Fuzzy-Wavelet na identificação de sistemas dinâmicos não-lineares. Esta técnica híbrida combina as características de multirresolução da teoria wavelet com a capacidade de aprendizado e generalização das redes neurais e a capacidade de tratar incertezas da lógica fuzzy. O modelo obtido poderá, dentre outras aplicações, ser utilizado para a sintonização de controladores. No decorrer do trabalho, serão apresentados os conceitos e técnicas necessárias para a realização da identificação e da sintonização de controladores com base no modelo identificado.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Externo ao Programa - 2453033 - ANDERSON LUIZ DE OLIVEIRA CAVALCANTI
Externo à Instituição - OSCAR GABRIEL FILHO - PETROBRAS
Notícia cadastrada em: 15/11/2017 08:10
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