Projeto de Filtro de Kalman Fuzzy Tipo-2 Intervalar via Decomposição Espectral de Dados Experimentais

Daiana Caroline dos Santos Gomes; Ginalber Luiz  de Oliveira Serra

doi:10.48011/asba.v2i1.1262

Daiana Caroline dos Santos Gomes Universidade Federal do Maranhão
Ginalber Luiz de Oliveira Serra Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Maranhão

DOI: https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1262

Keywords: Identificação de sistemas, Modelo fuzzy tipo-2 intervalar, Filtro de Kalman, Análise espectral, Estimação paramétrica recursiva, Sistemas fuzzy

Abstract

Neste artigo é proposta uma metodologia para o projeto de filtro de Kalman fuzzy usando modelos fuzzy tipo-2 intervalares (IT2FKF), no domínio do tempo discreto, via decomposição espectral de dados experimentais. A metodologia adotada consiste na estimação paramétrica recursiva dos submodelos lineares locais no espaçco de estados de um modelo fuzzy tipo-2 intervalar, referente ao sistema dinâmico, por meio do algoritmo Observer/Kalman Filter Identication (OKID). O particionamento dos dados experimentais e realizado pelo algoritmo de agrupamento fuzzy Gustafson-Kessel (GK) tipo-2 intervalar. Os ganhos de Kalman intervalares no consequente das regras do IT2FKF, bem como a estimação da covariância do ruído de medição, são atualizados em função das componentes não observáveis resultantes da decomposição espectral recursiva dos dados experimentais ruidosos. Resultados computacionais ilustram a eficiência da metodologia proposta quando comparada a abordagens relevantes da literatura.