Utilização de auto-consistência como ferramenta auxiliar na seleção de estrutura de modelos Narx Polinomiais

AUTOR(ES)

Marcela Andrade Alves

DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

A escolha da estrutura de modelos a serem utilizados para representar os regimes dinâmicos descritos pelos dados é um problema crucial na identicação de sistemas. O índice ERR (error reduction ratio), que se baseia na redução do erro de predição (de um passo à frente), apesar de ser um critério amplamente usado na seleção de estrutura, pode escolher termos incorretos ou redundantes em condições não ideais de identicação, ou seja, quando os dados disponníveis não são adequados (superamostrados ou ruidosos) ou quando o sinal de entrada é elativamente lento. Por sua vez, o critério SRR (simulation error reduction ratio), diferentemente do ERR, pode ser eciente em condições não ideais de identicação, além de resultar em modelos mais compactos e, portanto, mais robustos. Entretanto, tal critério, que se baseia na redução do erro de simulação (predição livre), requer um esforço computacional significativamente grande. Um critério baseado na redução do erro de predição de dois passos à frente (ERR2) é proposto neste trabalho a fim de ser empregado nos casos em que o sinal de entrada é relativamente lento. Para isso, são investigados três casos com dados simulados e dois com dados experimentais de sistemas reais. Resultados aqui apresentados mostram que a utilização de auto -consistência entre os critérios ERR e ERR2 pode auxiliar na seleção de estrutura de modelos NARX polinomiais.

ASSUNTO(S)

engenharia elétrica teses.

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