Gray-box nonlinear system identification using polynomial NARMAX models

• Autor(a) principal: Santos, Allyne Machado dos
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/13603
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA; NARMAX model; Nonlinear systems; Gray-box

O uso de um conjunto de modelos lineares para descrever um sistema não-linear tem muitas desvantagens. Para superar essas desvantagens, modelos não-lineares foram aprimorados. O modelo não-linear usado neste trabalho é o modelo de média móvel auto-regressiva não-linear com entradas exógenas, do inglês ”Nonlinear AutoRegressive Moving Average models with eXogenous inputs” (NARMAX) do tipo polinomial. Esse tipo de modelo é linear nos parâmetros e considera, no modelo, o ruído, inerente a uma medição em uma planta industrial. Em geral, existem dois tipos de identificação: a identificação caixa-preta, que é um método típico de entrada e saída, ou seja, requer apenas dados para identificar o processo; e a identificação da caixa-cinza, que requer algumas informações sobre o sistema, além de dados. No presente trabalho, um tipo caixa-cinza é comparado com o tipo caixapreta para fins de otimização e controle. A identificação é realizada usando o algoritmo de mínimos quadrados ortogonais e método de validação cruzada de k passos a frente. A otimização dinâmica em tempo real foi definida com base no modelo fenomenológico e em modelos estimados, e comparadas, para avaliar a melhoria na aplicação de modelos não lineares identificados. A identificação do tipo caixa-cinza se mostrou mais representativa em relação à não linearidade do sistema. A aplicação em otimização e controle gerou instabilidade do algoritmo. Isso pode ser devido ao fato de que o algoritmo de otimização usado na otimização dinâmica em tempo real tinha o mesmo valor para horizonte de controle e horizonte de predição. Apesar das oscilações de um estudo de caso, o algoritmo de identificação caixa-cinza mostrou sua capacidade de melhorar o modelo.