IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS NÃO LINEARES EM ESPAÇO DE ESTADOS UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Abstract

A identificação de sistemas é processo fundamental para o controle e análise de um processo. O objetivo deste trabalho é apresentar um método de identificação de sistemas com única entrada e única saída utilizando uma rede neural recorrente baseada no modelo de Wiener. O processo de identificação é realizado em duas etapas: primeiramente, é definido a ordem do sistema através dos quocientes de Lipschitz e em segundo, a rede neural baseada no modelo de Wiener ajusta seus pesos para modelar as dinâmicas e não linearidades do processo. Além disso, o processo de identificação não requer conhecimento do sistema a ser modelado e apresenta os pesos em uma representação no espaço de estados. Para provar a eficácia do método, a rede foi treinada com dados de um sistema de fluídos. Obtendo assim erro quadrático médio de 19,18x10^-4 com dados de validação.