Redução de Ordem de Modelos NARX-OBF Utilizando Algoritmos Genéticos: Identificação de um Levitador Magnético

Abstract

A identificação de sistemas não lineares pode constituir uma tarefa bastante difı́cil, tanto sob o aspecto de adequação do modelo, quanto da obtenção dos seus parâmetros. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é a identificação, em malha fechada, de um levitador magnético, a partir de modelos NARX-OBF (Nonlinear Auto Regressive with eXogenous Input-Orthonormal Basis Function), realizando a redução de ordem do modelo encontrado. Para tanto, foi proposto um Algoritmo Genético (AG), em hibridização com o método de Levenberg Marquardt (LM), para obtenção simultânea dos parâmetros do modelo e para a realização da redução de ordem do mesmo. A utilização das funções OBF visa reduzir o número termos dos modelos NARX. A partir dos experimentos realizados, pode-se concluir que os modelos NARX-OBF simplificados, ou seja, com redução de ordem, apresentaram um erro médio quadrático não muito inferior ao dos modelos NARX-OBF completos.