ESTUDO COMPARATIVO DE TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA DE ENXAME DE PARTÍCULAS NA IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS LINEARES

  • EWERTON C. L. DE OLIVEIRA Universidade Federal do Pará
  • JUAN F. VIDAL Universidade Federal do Pará
  • ORLANDO F. SILVA Universidade Federal do Pará
  • JASMINE P. L. DE ARAUJO Universidade Federal do Pará
Keywords: Estimação Paramétrica, Avaliação de Desempenho, PSO, PSO-CO, APSO

Abstract

Um assunto de grande importância na engenharia e na ciência é como obter modelos matemáticos que representem sistemas e que sejam capazes de simular a dinâmica e o funcionamento dos mesmos para possíveis análises e projeto de controladores. Este trabalho tem como objetivo abordar a aplicação de algoritmos metaheurísticos de inteligência de enxame, desenvolvidos e simulados no Software Matlab, com o propósito de realizar a identificação off-line de sistemas lineares de 1a e 2a ordem envolvendo três estudos de caso. Também é objetivo do trabalho realizar uma análise estatística e comparativa dos resultados destes algoritmos para os critérios de precisão, acurácia, tempo médio de processamento e velocidade de convergência após 30 simulações de identificação das plantas analisados. Para os casos de 1a ordem serão identificadas duas plantas com parâmetros distintos, uma sem ruído e outra com atraso e ruído. E para 2 a ordem será feito um estudo de caso de uma planta com atraso e ruído. As inteligências de enxame utilizadas neste trabalho correspondem a Otimização por Enxame de Partículas ou PSO (Particle Swarm Optimization), o PSO com Constrição ou PSO-CO (Constricted Particle Swarm Optimization) e o PSO Adaptativo ou APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization).

Published
2020-10-26
Section
Articles