Metodologia de ponderação em algoritmos baseados em subespaços para modelos de tempo contínuo com comportamento ressonante

Abstract

Este artigo apresenta uma nova metodologia de ponderação para algoritmos de identificação de sistemas baseados em subespaços com especial interesse em modelar sistemas ressonantes a partir de dados de resposta em frequência. Nos métodos de identificação baseados em subespaços, a projeção ortogonal das amostras de resposta em frequência revela informações intrínsecas sobre o sistema, que são posteriormente usadas para calcular os parâmetros do modelo. A novidade apresentada nesse trabalho é a adição de uma matriz de ponderação aos dados, com o objetivo de obter uma aproximação precisa entre a resposta em frequência do modelo e os dados de medição. Dois estudos de caso, baseado em dados de medição, são apresentados para mostrar as propriedades da metodologia descrita. No primeiro, o algoritmo é usado para estimar um modelo matemático para uma estrutura de viga flexível, que apresenta alta característica de ressonância. Os resultados são comparados com um modelo estimado usando a função do Matlab, o N4SID. O algoritmo proposto mostrou um desempenho superior com base no índice RMSE. No segundo estudo de caso, o método é utilizado para estimar um modelo baseado em dados de admitância de um transformador de potencial que opera na Usina Hidrelétrica de Jirau, no Brasil.